用于房颤辅助诊断的心电P波自动识别研究

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1、中图分类号：TP393论文编号：153127319学科分类号：520.6099密级：天津理工大学研究生学位论文用于房颤辅助诊断的心电P波自动识别研究（申请硕士学位）一级学科：信息与通信工程学科专业：研究方向：生物信号与智能处理作者姓名：王贺贺指导教师：郑刚教授2018年2月ThesisSubmittedtoTianjinUniversityofTechnologyfortheMaster’sDegreeStudyonAutomaticIdentificationofElectrocardiogramPWaveforAtrialFibrillatio

2、nAssistedDiagnosisByHeheWangSupervisorGangZhengFebruary,2018摘要房颤(AtrialFibrillation,AF)是常见的心脏临床疾病，是一种危险性较高的心律失常疾病，极易引发多种创伤型并发症。因此其识别成为改善患者生存状态的主要手段。由于房颤具有隐蔽性，短时心电图(Electrocardiogram,ECG)很难发现，而长时心电图在长达几天的数据中准确寻找几秒、几十秒的房颤数据是研究的难点和热点。在房颤诊断和房颤监测中，房颤的自动识别对临床治疗是极其重要的。房颤的自动识别不仅可以给予心脏

3、病专家做出准确、可靠的诊断结果提供重要的信息，而且也可以为个体随检者提供及时有效的建议。房颤识别的重要特征之一是判断心电信号中P波是否存在，本文提出了一种基于高斯模型的P波自动识别方法，以解决房颤的识别。本文按照P波形态分三类建立了不同的P波识别通用高斯模型，过程包括建立一个包含圆滑型P波、尖耸型P波以及双峰型P波三种类型的P波模型组，提取特征数据并利用高斯混合模型(GaussianMixtureModel，GMM)训练成P波高斯模型组。然后利用马氏距离(MahalanobisDistance，MD)训练相应的阈值范围。本文选取MIT-BIHAtr

4、ialFibrillationDatabase作为实验数据，实验结果表明圆滑P波、尖耸P波、双峰P波以及直线型数据的识别正确率分别为80.50%、84.36%、67%和100%。由于心电信号是微弱信号，受环境影响很大，本文提出的P波识别机制会出现伪P波现象，影响房颤的诊断，为此，本文又提出了基于BP神经网络伪P波判别策略。将真P波数据和伪P波数据作为正反例，训练BP神经网络。实验数据来自MIT-BIHAtrialFibrillationDatabase，实验结果表明伪P波识别别正确率为96.72%。关键字:心电信号心房颤动P波高斯模型组马氏距离BP

5、神经网络AbstractAtrialFibrillation(AF)isacommonclinicaldiseaseoftheheart.Itisanarrhythmiawithhighrisk,whichcaneasilyleadtomultipletraumaticcomplications.Therefore,itsidentificationbecomesthemainmeanstoimprovethesurvivalconditionofpatients.becausetheAFhasconcealment,short-termelect

6、rocardiogram(ECG)isverydifficulttofindanditisadifficultyandhotspotforlong-termECGtoaccuratethedatathatafewseconds,dozensofsecondsofAFinafewdaysofdata.InAFdiagnosisandAFminitoring,automaticidentificationofAFisextremelyimportantforclinicaltreatment.TheautomaticidentificationofAF

7、notonlygivesthecardiologistanaccurateandreliablediagnosis,butalsoprovidestimelyandeffectiveadvicefortheindividual.OneoftheimportantcharacteristicsofAFrecognitionistodeterminewhetherPwavesexistinECG.Inthispaper,aPwaveautomaticidentificationmethodbasedongaussianmodelisproposedto

8、solvetheidentificationofAF.Wehaveestablisheddifferentpointsac