动态心电图的智能分析系统的研究与实现

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1、。一AThesisfortheDegreeofMasterinTheoryandNewTechnologyofElectricalEngineeringResearchandImplementationonIntelligentAnalysisSystemofAmbulatoryElectrocardiographyByWanYapengSupervisor：AssociateProfessorSunPingNortheasternUniversityMay2008j，气一，妒“气i!：．j乞l3n’-I独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中

2、取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：力赶鹏日期：功非月湖学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。一作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年口一年半O两年rl学位论文作者

3、签名：签字日期：导师签名：签字日期：h0一．，上●．。t：；，，"0．．，。t．^o，●、p．1：I■l7，I'东北大学硕士学位论文摘要动态心电图的智能分析系统的研究与实现摘要随着我国人民生活水平的不断提高和人口的逐渐老龄化，心血管疾病正逐渐成为威胁人类健康的一大杀手，作为人体四大常规检查的心电图检查，以其方便易测，和可以测出功能性病变的能力，被临床所采用。但动态心电图的人工分析，不仅需要经过专业训练的医师进行大工作量的劳动，而且主观性比较强，因此对动态心电图进行自动分析就显得迫切需要。针对这一需求，本文对动态心电图的智能分析系统进行了研究，并最终予以实现。本文对目前国

4、内外研究的多种心电图自动分析的方法进行了综述，在经过分析比较后，构建了实用的智能分析系统。具体策略方针为构建研究支撑平台，研究平台包括静态心电图纸数据库、MIT／BIH重采样数据库、心电信号发生器数据库、12导联远程心电监护系统采集的临床数据库。其中数据的采样率统一标准化为200Hz，以便于研究中采用统一的信号处理方法；提取心电信号特征点参数，在比较了几种常用的参数提取方法之后，针对常规的心电波形采用改进的差分阈值法来提取特征，针对非典型波形(如束支阻滞)采用小波变换方法，利用Mallat算法对心电信号进行多尺度分解、奇异点检测后，对心电信号各波段进行精确定位并提取其特

5、征参数；对心电信号进行自动诊断，针对不同患者心电信号的特异性，心律失常的判断规则也不相同，应用Fuzzy-ART网络进行前期归类识别，区分出不同的诊断模块，借鉴临床专家的基本思想，利用临床经验对心律失常进行细分类；基于以上基础实现了用于动态心电图智能分析的前后台分析系统，经过临床实验已能基本满足要求。上述分析的实现软件由VisualC++6．0语言编写，具有运算快捷、准确可靠的优点。经实验分析，对于静态心电图、MIT／BIH和心电信号发生器的数据库验证效果良好，尤其是经中国医科大学第一附属医院典型临床病例数据实验，对室上性心律失常分析总正确率大于92％，对室性心律失常分

6、析总正确率大于91％。经过实验验证，目前已能基本满足临床要求。最后，作者对本文的研究工作进行了总结，并对动态心电图智能分析的前景进行了展望。关键词：动态心电图；参数提取；小波变换；自动诊断；心律失常-II—●专f1‘r、．^v●-咯●●J1r_．1●’一东北大学硕士学位论文AbstractResearchandImplementationonIntelligentAnalysisSystemofAmbulatoryElectrocardiography一AbstractAstheimprovementofpeople’Slivingstandardsandgradual

7、ageingofthepopulation，cardiovasculardiseaseisbecomingamajorkillertohumanhealth．Ambulatoryelectrocardiography(AECG)Wasadoptedbytheclinicalwitllitsconvenient．AutomaticanalysisofAECGisanurgentneedfordoctor’Sgreatworkloadandsubjective．Inresponsetothis，thepaperresearchedoninte