心電自動(dòng)分析系統(tǒng)的研究.pdf

1、心血管疾病是當(dāng)今危害人類健康的主要疾病之一，心電圖檢查是臨床上診斷心血管疾病的重要方法。心電圖準(zhǔn)確的自動(dòng)分析與診斷對(duì)于心血管疾病的診斷起著關(guān)鍵作用。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)、人工智能等先進(jìn)理論的發(fā)展，心電計(jì)算機(jī)自動(dòng)分析技術(shù)的研究也不斷向縱深發(fā)展。將心電自動(dòng)分析技術(shù)用于動(dòng)態(tài)心電圖中，使用計(jì)算機(jī)對(duì)所記錄的長(zhǎng)達(dá)24小時(shí)的心電數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分析處理，可以大大減輕海量數(shù)據(jù)給醫(yī)生帶來(lái)的負(fù)擔(dān)。 本研究總結(jié)了前人的成果，提出了一種醫(yī)師經(jīng)驗(yàn)

2、與工程分析手段結(jié)合的研究模式。由于涉及的內(nèi)容過(guò)多，實(shí)際研究采用了一種動(dòng)態(tài)可擴(kuò)展的框架。在現(xiàn)階段的研究中，主要以模擬醫(yī)師臨床診斷經(jīng)驗(yàn)為主，并結(jié)合工程上的數(shù)據(jù)分析手段進(jìn)行部分病例的判別研究。 目前，本研究主要展開了以下幾方面的工作： 1)介紹一種以提升小波變換實(shí)現(xiàn)心電信號(hào)濾波處理的方法。原始心電信號(hào)中存在三種主要干擾：肌電干擾、基線漂移和工頻干擾。該方法首先采用提升小波變換將原始心電信號(hào)分解為不同頻段下的逼近信號(hào)和細(xì)節(jié)信號(hào)。

3、其次根據(jù)心電信號(hào)的特征，用閾值濾波方法對(duì)細(xì)節(jié)信號(hào)進(jìn)行處理，最后再用提升小波逆變換重建心電信號(hào)，就能實(shí)現(xiàn)心電信號(hào)中主要干擾的消除。 2)研究了基于下采樣的心電特征點(diǎn)的標(biāo)定。該方法首先對(duì)濾波后的心電信號(hào)進(jìn)行下采樣，使得心電數(shù)據(jù)量大大減少；其次在下采樣的心電信號(hào)中利用幅值和一階導(dǎo)數(shù)劃分各個(gè)心拍及對(duì)每個(gè)心拍的P波、Q波、R波、S波、T波的識(shí)別；最后對(duì)下采樣得到的各個(gè)特征點(diǎn)進(jìn)行更新，從而完成心電特征點(diǎn)的標(biāo)定。下采樣檢測(cè)算法基本不受采樣頻率

4、的影響，幅值和一階導(dǎo)數(shù)采用自適應(yīng)閾值選擇技術(shù)，并采用回溯技術(shù)對(duì)可能遺漏的R波進(jìn)行再次檢測(cè)，使得R波的識(shí)別能夠達(dá)到較高的準(zhǔn)確率，從而為后續(xù)的分析工作奠定了良好的基礎(chǔ)。 3)研究了心律失常和波形分類的識(shí)別算法。該方法通過(guò)檢測(cè)每個(gè)心拍中各個(gè)特征點(diǎn)之間的時(shí)間差和幅度差，以及與臨近心拍之間的各個(gè)特征點(diǎn)的時(shí)間來(lái)確定心拍是否正常。對(duì)每類心律失常的波形進(jìn)行相似性劃分，使得眾多心拍被劃分為十幾種不同特征的波形。該檢測(cè)算法可以根據(jù)病人心電波形的自身

5、特點(diǎn)來(lái)進(jìn)行差異性參數(shù)閾值選擇，并且能夠達(dá)到滿意的分類效果。 4)研究了嵌入式平臺(tái)的構(gòu)建。嵌入式系統(tǒng)可運(yùn)行于多種硬件平臺(tái)，可裁剪，性能優(yōu)異，應(yīng)用軟件豐富，使用成本低，強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)功能，GUI(圖形用戶界而)開發(fā)支持和豐富的開發(fā)技術(shù)資源使得它在醫(yī)療軟件開發(fā)中的地位越來(lái)越顯著，嵌入式平臺(tái)采用linux操作系統(tǒng)，linux系統(tǒng)源碼開放，并且有個(gè)龐大的支持者群體，開發(fā)技術(shù)文檔齊全，對(duì)于編寫GUI程序提供了良好的開發(fā)平臺(tái)。 5)編寫了