检索结果-南通市图书馆

作者：沈腾飞东南大学

学位级别：硕士

我国的心血管疾病死亡率居各病因之首,占居民疾病死亡构成的40%以上,心律失常是心血管疾病中重要的一组疾病,标准的12导联心电信号是诊断心律失常的重要工具,基于心电信号的心律失常自动检测对预防和治疗心血管疾病有重要意义。虽然12... 详细信息

我国的心血管疾病死亡率居各病因之首,占居民疾病死亡构成的40%以上,心律失常是心血管疾病中重要的一组疾病,标准的12导联心电信号是诊断心律失常的重要工具,基于心电信号的心律失常自动检测对预防和治疗心血管疾病有重要意义。虽然12导联心电图信号比单导联心电图提供了更全面的心律失常信息,然而不同导联之间的信息很难有效融合,因此,基于12导联心电开发一种具有较高准确性和较强泛化能力的的心律失常自动检测算法仍是一项具有挑战性的工作。一段包含心律失常的12导联心电信号中并非所有心跳节拍都是异常的,有关心律失常的特征仅存在于包含心律失常的心跳节拍中,12导联心电信号同时从多个空间角度记录心脏的电活动,各导联之间具有互相关性。基于12导联心电信号的以上特点,本研究首次提出将Squeeze-and-Excitation(SE)模块用于12导联心电信号的心律失常检测,提出了基于SE模块和一维卷积残差网络的端到端的12导联心电分类算法。算法中的SE模块通过对通道特征响应显示地建模以自适应地校准各通道间的相互依赖关系,增强具有判别性的特征并抑制噪音,自适应地融合不同导联之间的特征信息。沿着时间维度的一维卷积操作能够提取心电信号中的时序特征,残差模块使得模型更容易优化。因卷积神经网络不能处理变长的信号,本研究将所有心电信号补0至等长信号,然后作为模型的输入,这可能会给模型带来干扰。为此,本研究提出了基于SE模块和U-Net的算法,采用U-Net中的编码-解码思想,先将输入信号编码至一个特征空间,然后再进行解码以获得用于分类的特征。本研究采用2018年中国生理信号挑战赛(CPSC2018)的12导联心电数据集作为验证,该数据集是从11家医院采集的真实12导联心电信号。本研究所提出的两个模型在测试集上的均值F分数分别为0.828与0.824,超过了现有算法的性能。实验结果表明我们的算法有良好的性能表现且有巨大的实际应用潜力。

关键词：心律失常检测 12导联心电信号 SE模块残差网络 U-Net

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于张量的心电特征提取及模式分类方法研究

基于张量的心电特征提取及模式分类方法研究

引用

作者：程炳飞上海交通大学

学位级别：硕士

心电信号的自动分析诊断技术，是通过模式识别方法来提取心电信号中的有效特征，并给出辅助结论，从而帮助医生更加快速准确地给出诊断结论，提高诊断效率并减少误诊率。传统的心电信号自动分析诊断技术的研究对象主要是单导联或2导联... 详细信息

心电信号的自动分析诊断技术，是通过模式识别方法来提取心电信号中的有效特征，并给出辅助结论，从而帮助医生更加快速准确地给出诊断结论，提高诊断效率并减少误诊率。传统的心电信号自动分析诊断技术的研究对象主要是单导联或2导联心电信号，在向量空间来完成特征抽取和模式识别的过程。然而现在12导联心电信号已经成为医学界通用的标准，如果仍然应用向量空间中的方法来处理这类心电信号，将会丢失12导联心电信号表征带来的有价值的结构信息，还会面临小样本问题。因此迫切需要针对12导联心电信号提出新的处理方法。本文针对这一需求，提出了一个基于张量的心电自动分析处理框架，在张量空间完成12导心电信号的特征抽取过程，最大程度保留了真实心电数据中的完整信息，用于后续的模式分类。本文所提出的心电张量自动分析处理框架主要分为以下三个模块：1）心电信号预处理。在心电信号预处理部分，我们根据噪声的不同来源使用了不同的方法对原始信号进行了去噪处理，然后基于特征点检测对去噪信号进行了心跳切分。对于切分好的心跳信号，我们通过短时傅里叶变换将其映射到3阶张量空间上，这样既能捕捉到时域上心电波形在形态上（如波幅，间期等）的变化特征，也能捕捉到心电信号在频域上功率谱变化的特征，提升心电特征可判别性。2）特征抽取。本文首先介绍了向量空间中常用的几种心电特征提取方法，然后重点研究了基于张量来提取心电信号特征的方法。根据最终获取特征空间的不同，分别研究了通过张量分解和秩1张量判别分析来获取12导联心电特征的过程。秩1张量判别分析本质上是一种类贪心算法：其在各个迭代过程中有局部最优解，但在整体上并非全局最优解。针对这一问题，我们提出了一种自适应的秩1张量判别分析方法：根据训练数据在已有特征上的判别性，自适应调整后续迭代中获取的特征，从而使得所有特征在整体上能有更好的效果。3）模式分类。在分类器的选择过程中，通常需要考虑分类器的分类准确率以及性能。另外，心脏病种类繁多，是一个典型的多类分类问题，因此选择的分类器必须具有良好的多类分类能力。我们最终选择使用支持向量机来完成分类过程。支持向量机本质上是一种稀疏核机器，能通过kernel trick来解决非线性分类问题，并且计算复杂度也很低，在很多分类问题中都被证明有很好的分类准确率和性能。在解决多类分类问题时，我们采用了一种投票的方式来扩展原始的二分类支持向量机。在真实数据集上的实验结果验证了我们提出的张量方法能够获取判别性较好的特征，在模式分类中获得了比向量空间方法更高的准确率，另外我们提出的自适应的秩1张量判别分析方法获得了最好的分类实验结果。

关键词： 12导联心电信号特征抽取张量分解秩1张量判别分析支持向量机

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于无线传输的心电心音监护系统设计

引用

太赫兹科学与电子信息学报 2022年第1期20卷 85-89页

作者：王健赵凯明张会新郭珈张利平王健中北大学电子测试技术国家重点实验室山西太原030051 中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室山西太原030051 91550部队辽宁大连116018 北京遥测技术研究所北京100076

针对现有心电心音监测仪覆盖性不足、时效性差等问题,提出了一种基于无线传输的心电(ECG)心音(PCG)监护系统设计。本系统设计有64个监护节点,各节点由传感模块、调理采集模块、存储模块、主控管理模块、通信模块、电源管理模块组成,各... 详细信息

针对现有心电心音监测仪覆盖性不足、时效性差等问题,提出了一种基于无线传输的心电(ECG)心音(PCG)监护系统设计。本系统设计有64个监护节点,各节点由传感模块、调理采集模块、存储模块、主控管理模块、通信模块、电源管理模块组成,各节点可对12导联心电信号、HKY-06B心音信号进行同步采集传输,将信息汇总给监护中心并及时处理与反馈,实现远程实时监护,为心血管疾病的早期诊断提供参数依据;适用于医院、社区、灾害救援现场如方舱医院等场所,保证高可靠性的同时极大提高了医护人员的工作效率。

关键词：无线传输 12导联心电信号 HKY-06B心音信号远程实时监护

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：