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《西北大学》 2018年
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一种基于散点图特征的阵发性房颤自动检测方法

杨宇峰  
【摘要】:房颤是一种常见的心律失常疾病,房颤发作时丧失有效心房收缩,使心房内血液瘀滞而导致血栓形成,当血栓脱落随血液流向脑部时则易引起缺血性中风,甚至危及生命。因此,阵发性房颤的及时诊断与治疗是非常重要且必要的。目前医疗工作人员主要是根据心电图并结合临床经验来对阵发性房颤进行诊断,但由于阵发性房颤形成的波形短暂微弱,波形的变化很难在视觉上做出精准的判断;此外,长时程的心电数据量巨大,使得传统的诊断方法不仅耗时且具有高漏诊率。因此,开展阵发性房颤自动检测技术不仅能够有效克服传统检测方法的缺陷,而且具有重大的临床意义。基于此,本文提出了一种基于散点图的阵发性房颤自动检测方法。首先采用50HZ陷波滤波器、切比雪夫高通滤波器、35HZ低通数字滤波器进行预处理;其次,将去噪后的心电信号分割为若干等长片段,绘制每个心电片段的散点图,并从中提取能够刻画散点图变化的度量指标作为心电特征,包含置信椭圆面积、置信距离散度、置信角散度;进一步,将上述心电特征进行融合作为超限学习机的输入,以完成阵发性房颤的自动检测。本文的具体结构如下:第一章系统介绍了阵发性房颤自动检测的研究背景和意义,基于RR间期表现特点和基于心房活动的阵发性房颤自动检测的研究现状,以及本文所提方法的基本思想与步骤;第二章首先介绍了基本的心电图知识,其次陈述了房颤的发作原因以及模式识别方法,最后展示了心电图中房颤发作时的表现特征;第三章首先阐述了心电信号在采集过程中易受噪声干扰,介绍了三种主要噪声及对应的滤波器,其次详述本文所提阵发性房颤自动检测方法的设计原理及具体步骤;第四章将本文所提方法应用于MIT-BIH房颤数据库中,通过数值实验来验证本文所提方法的可行性与有效性。
【学位授予单位】:西北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:R541.75

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