基于深度学习的心律失常诊断算法的设计与实现

发布时间：2024-04-13 15:05

　　心律失常是一种常见的心血管综合征。心律失常的正确识别对心血管疾病的预防具有重要意义。心电图是一种反映心脏活动的医学监护技术,目前广泛应用于心律失常的检测。通过心电图观测心电信号是否异常,是否出现异常心搏,进而做到对心血管疾病提前预防或诊断的效果。在临床检查中,由于受到工频、肌电等干扰信号的影响,心电信号中通常会包含各种噪声,对心电图的识读带来一定的困难。同时,由于心电图数量的提升,医护人员的主观性以及心律失常的复杂形态等原因,传统的人工识图方式,效率低下,并存在着误诊漏诊的可能性。因此,为了节约病人的时间、减少专家的压力以及提高心电图识读的效率,设计出一种对心律失常自动诊断的分类算法就显得尤为重要。本文结合深度学习模型的特点,针对心律失常自动诊断算法的设计,做了深入研究,主要内容包括:1、利用小波变换算法对心电信号滤波处理。心电信号中通常夹杂着各种干扰信号和基线漂移。通过小波分解进行阈值处理,能够将高频噪声进行抑制。同时,还能改善信号中的基线漂移现象。2、提取关键特征,设计了一种波形编码规则。波形的形态变化是诊断心律失常的重要依据,其形态判定需要提取波形的形态特征。同时,根据心脏电信号...

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 引言
    1.1 课题背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 心电信号预处理研究现状
        1.2.2 心电波形检测和特征提取研究现状
        1.2.3 心律失常诊断算法研究现状
    1.3 课题研究内容及目标
    1.4 本文章节安排
    1.5 本章小结
第2章 心电信号基本理论
    2.1 心电信号产生机理
    2.2 相关波形定义
    2.3 心律失常
    2.4 MIT-BIH心律失常数据库
    2.5 本章小结
第3章 心电信号预处理
    3.1 心电干扰
    3.2 小波变换
        3.2.1 傅里叶变换
        3.2.2 小波变换原理
        3.2.3 小波基
        3.2.4 小波变换特性
    3.3 心电信号滤波
        3.3.1 小波阈值去噪
        3.3.2 结果分析
    3.4 本章小结
第4章 波形特征检测和编码
    4.1 QRS波形检测
    4.2 心拍划分
    4.3 特征提取
    4.4 波群编码
    4.5 本章小结
第5章 心律失常诊断模型
    5.1 深度学习
        5.1.1 机器学习算法
        5.1.2 深度学习算法
    5.2 相关分类算法
        5.2.1 SVM
        5.2.2 BP神经网络
        5.2.3 CNN
    5.3 长短时记忆神经网络
        5.3.1 RNN
        5.3.2 LSTM
        5.3.3 双向长短时记忆神经网络
        5.3.4 深层长短时记忆神经网络
    5.4 心律失常诊断模型
    5.5 本章小结
第6章 结果分析和总结
    6.1 结果分析
        6.1.1 模型评估标准
        6.1.2 结果分析
    6.2 总结和展望
        6.2.1 总结
        6.2.2 展望
参考文献
致谢
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果



本文编号：3953225