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基于气管音的睡眠呼吸障碍监测研究

基于气管音的睡眠呼吸障碍监测研究

作者：何佳南京理工大学

学位级别：硕士

阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA),是最常见的睡眠障碍之一,会造成长时间窒息甚至猝死,同时伴随着心血管疾病风险的升高,严重危害患者的身体健康。多导睡眠图(PSG)是睡眠呼吸暂停诊断的黄金标准,但其既昂贵又操作繁琐,因此基于麦克风的睡眠呼吸... 详细信息

阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA),是最常见的睡眠障碍之一,会造成长时间窒息甚至猝死,同时伴随着心血管疾病风险的升高,严重危害患者的身体健康。多导睡眠图(PSG)是睡眠呼吸暂停诊断的黄金标准,但其既昂贵又操作繁琐,因此基于麦克风的睡眠呼吸障碍监测系统被广泛应用。然而大多麦克风系统仅判断是否患病,很少得出客观的相关指数且准确率不高。本文利用患者的气管音信号,对潜在睡眠呼吸暂停段提取颈脉音,并针对颈脉音信号进行睡眠呼吸障碍诊断,能够计算睡眠呼吸暂停低通气指数(AHI)实现严重程度分析并有效提高仅用鼾声进行诊断的准确率。其主要工作如下:1.首先将麦克风贴于颈部采集包含鼾声和颈脉音的气管音信号,对气管音信号进行降噪,并将降噪后的数据切割成片段。然后提取气管音片段的预训练深度特征,通过层次聚类和K-means非监督聚类识别鼾声段。将识别出的至少三个连续非鼾声段认为一次潜在的呼吸暂停段。2.对潜在呼吸暂停段的气管音信号中的颈脉音信号进行提取并分析。提出了基于AR-EWT的颈脉音提取算法,改善了原始EWT不适用于带噪信号的频谱分割问题,与传统方法相比该算法具有最佳的提取效果,且鲁棒性更强。计算颈脉音的Hilbert包络,通过包络的自适应阈值提取S1和S2峰,并利用峰的时序特性进行识别以估计rr间期,通过测试者平静期和运动后两个状态下的实测实验,验证了颈脉音和ECG的rr间期的一致性。3.分析颈脉音与睡眠呼吸暂停之间的联系,利用多尺度特征实现睡眠呼吸暂停判断。首先计算了颈脉音rr间期序列的多尺度特征集,扩充了有效特征,然后研究了基于XGBoost的睡眠呼吸暂停判断方法,与传统分类器相比该分类器具有最佳的分类效果,准确率达到了84.8%。最后使用颈脉音对可能的呼吸暂停段进行识别,基于气管音的算法比原来基于鼾声段的算法平均精准率从0.72提高到0.83,平均F1分数从0.79提高到0.86,所估计的AHI与PSG一致性显著提高。

关键词：气管音睡眠呼吸暂停鼾声颈脉音 rr间期

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心电图中房扑和房颤检测算法设计

心电图中房扑和房颤检测算法设计

作者：冯冠宇东南大学

学位级别：硕士

随着社会和科技的进步,医学技术飞速发展,但仍有一些医学难题亟待被攻克。在当今社会,心血管疾病成为了人类健康的极大阻碍,心率失常作为心血管疾病的表现,对其精准的检测有助于被检测者尽早预防和发现心血管疾病。近年来,随着人口老龄... 详细信息

随着社会和科技的进步,医学技术飞速发展,但仍有一些医学难题亟待被攻克。在当今社会,心血管疾病成为了人类健康的极大阻碍,心率失常作为心血管疾病的表现,对其精准的检测有助于被检测者尽早预防和发现心血管疾病。近年来,随着人口老龄化的日益严重,房扑和房颤发生率增加,已成为我国乃至全球最为常见的心律失常。因此,及早地发现房扑和房颤,对降低患者的健康风险,减少患者的经济负担具有重要意义。本文根据房扑和房颤的心电图特点,设计和实现了房扑和房颤的自动识别算法。本文的房扑检测算法,依托于房扑的心房活动特征设计而成。首先,利用一阶差分算法对数据进行R波定位。获取到R波位置信息后,利用房扑信号与QRS波信号结合的特殊性,设计了新的QRS波模板对消法提取数据中的心房信号。再利用房扑特征波F波为锯齿波的特性,设计F波定位算法。最后,根据F波连续周期性出现的特点,设计房扑检测判决条件。关于房颤检测算法,本文采用检测信号心房活动特征和分析信号rr间期分布情况相结合的思路设计而成。首先,利用一阶差分算法定位信号R波位置。获取R波位置信息后,利用基于PCA技术的QRST波消除算法提取出数据中的心房信号。在此基础上对心房信号进行幅度检测,根据房颤特征波f波的幅度特点设置f波检测条件。最后利用f波的高频特性设置房颤检测判决条件。为了提高房颤检测算法的特异性,本文加入了对信号rr间期分布情况的分析。利用房颤发生时,rr间期受其影响发生变化而不确定性增大的特性,通过计算信号的rr间期分布香农熵,检测信号是否为房颤信号。经江苏某医院临床数据库提供的数据和MIT-BIH数据库数据验证,本文房扑检测算法的灵敏度、特异性和准确率均达到了95%以上,房颤检测算法的灵敏度、特异性和准确率均达到了97%以上。对比其他房扑和房颤的自动识别算法,本算法整体性能有所提高。

关键词： R波定位 QRST波消除心房活动 rr间期香农熵

动态心电图中的房颤自动检测及风险预测方法研究

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动态心电图中的房颤自动检测及风险预测方法研究

作者：陈昱廷华中科技大学

学位级别：硕士

心房颤动(简称房颤)是临床中最常见的心血管疾病之一,能够导致心力衰竭、中风等多种并发症,从而增加患者的死亡风险,严重影响人民的生命健康。动态心电图常被用于监测与记录房颤信号,是临床医生检测和诊断房颤的重要依据。但是大量的动... 详细信息

心房颤动(简称房颤)是临床中最常见的心血管疾病之一,能够导致心力衰竭、中风等多种并发症,从而增加患者的死亡风险,严重影响人民的生命健康。动态心电图常被用于监测与记录房颤信号,是临床医生检测和诊断房颤的重要依据。但是大量的动态心电图数据将给医生带来沉重的工作负担,降低他们的工作效率。因此,需要房颤自动检测算法辅助临床医生快速准确地识别出房颤信号,以达到高效完成房颤检测的目的。目前的房颤自动检测算法存在数据标签依赖性大、短时程房颤检测精度低以及容易漏检房颤患者等不足。针对这些问题,本文利用动态心电图中的rr间期序列数据,开展了基于深度学习算法的房颤检测研究,提出了性能更好、临床实用性更高的房颤自动检测与房颤风险预测算法。本论文的主要研究内容及工作创新如下:1)基于半监督学习的房颤检测算法:目前的房颤自动检测算法需要大量有标签数据参与模型训练,但有标签数据的获取费时费力。因此,本文提出了一种半监督学习算法Mixed Mean Teacher。该算法分别在临床数据集和公共数据集上完成了性能评估,分别取得了97.9%和96.8%的准确率。通过对比两种有监督训练方法,表明本文的算法仅需要少量的有标签训练数据就能够取得良好的房颤检测性能,从而大大降低临床工作者的数据标注负担,具有很好的临床应用前景。2)基于信号分割的房颤检测算法:基于半监督房颤检测的结果,本文发现基于信号分类的房颤检测算法难以准确识别短时程房颤。因此,本文提出了一种新的基于信号分割的房颤自动检测算法。该算法使用UNet-LSTM作为房颤检测模型,能够实现单个rr间期水平的检测精度。在对19 227例24 h动态心电图数据的测试中,该算法取得了97.4%的灵敏度和99.5%的特异性,对于短时程房颤的识别率也达到了90%以上。最后,本文组织了一项临床观察性实验验证了信号分割算法的临床实用性。3)基于rr间期的房颤风险预测算法:房颤检测算法能够识别出房颤发作期间的患者,但无法有效筛查出房颤暂未发作的潜在患者。因此,本文提出了一种基于rr间期的房颤风险预测算法。该算法使用CNN-LSTM作为房颤风险预测模型,能够实现对潜在患者的房颤风险预测,并在社区场景和医院场景的测试中分别取得了83.4%和78.4%的准确率,达到了和其他房颤预测算法类似的性能。最后通过模型的可解释性分析,找到了和房颤风险相关的rr间期特征,并基于一项临床观察性实验验证了这些特征的有效性。总而言之,本文针对当前房颤自动检测研究中存在的不足,开发了相应的基于rr间期的深度学习算法与解决方案,并在大型临床数据集和常用公共数据集上进行了验证。最终的测试结果表明,本文所提出的房颤自动检测和风险预测算法不仅具有良好的性能和泛化能力,还具有良好的临床实用性。

关键词：心房颤动动态心电图 rr间期深度学习

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基于机器学习的步态与ECG关联性分析研究

基于机器学习的步态与ECG关联性分析研究

作者：金崇伟杭州电子科技大学

学位级别：硕士

步态是随着时间的变化而变化的有序动作,它是人们日常生活中最本质的、无处不在的一项运动,人体各个部位的协调的运动模式结合在一起就构成了步行的行为特征。心脏也是人体至关重要的器官,而心电图(ECG)信号体现出心脏进行周期性搏动的... 详细信息

步态是随着时间的变化而变化的有序动作,它是人们日常生活中最本质的、无处不在的一项运动,人体各个部位的协调的运动模式结合在一起就构成了步行的行为特征。心脏也是人体至关重要的器官,而心电图(ECG)信号体现出心脏进行周期性搏动的详细信息。两者都与健康紧密相关,并被广泛应用于各个领域,尤其在运动领域及医疗康复领域,于是步态特征与ECG信号之间的关联性研究尤为重要。但同时,步态与ECG的复杂多变性又对两者的关联性研究带来很大的挑战。本文在分别研究步态特征与ECG信息的基础上,建立一种新的回归模型。本文主要研究内容归纳如下:(1)设计5种场景实验,在不同状态下走路或跑步,通过运动采集系统捕捉到身体各部位行走时的三维坐标,提取特征,以每个步态周期为时间点,提取步态特征,最后对提取的特征中以十个步态周期为一段,即十步一段取均值。(2)通过基于自动调整阈值的方法检测到ECG信号中的R波位置,并以回溯搜索、不应期检测算法保证定位的准确率。本文对算法的初始化阈值进行了改进,防止干扰信号对阈值的影响,使阈值更具合理性;同时,在对ECG不应期时,设不应期随着rr间期的改变自动调整,使算法适应性更强。(3)提出了一种基于正则化极限学习机(RELM)的回归模型,心电图信息与人体步态的关联性分析,对采集到的真实心电信号和步态特征的8个方面进行分析。以每十个步态周期为一小子集构成数据集。实验结果表明,人类步态确实具有潜在的关联性,且基于RELM回归模型的步态特征可以用于rr间期预测。此外,增加步态特征的数量可以显著提高预测性能;我们的发现表明步态速度越快,预测性能越好。研究发现,步行和跑步的心电信息的预测结果略有不同。

关键词：心电图步态特征回归模型正则化极限学习机 rr间期预测

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手机剥夺对手机成瘾者注意偏向的影响

手机剥夺对手机成瘾者注意偏向的影响

作者：张海博华中师范大学

学位级别：硕士

目前已有相当多研究探索成瘾者注意偏向的问题,并发现成瘾者对成瘾相关线索或负性情绪信息存在注意偏向。当前有关手机成瘾者注意偏向特征的研究较少,且尚未有研究对手机成瘾者的手机使用经验进行操纵,如手机剥夺。本研究为探索手机剥... 详细信息

目前已有相当多研究探索成瘾者注意偏向的问题,并发现成瘾者对成瘾相关线索或负性情绪信息存在注意偏向。当前有关手机成瘾者注意偏向特征的研究较少,且尚未有研究对手机成瘾者的手机使用经验进行操纵,如手机剥夺。本研究为探索手机剥夺对手机成瘾者注意偏向的影响,开展了如下三个研究:研究一采用问卷法调查了457名大学生,调查结果发现:中、重度手机成瘾的个体分别占比32.7%、6.6%,手机成瘾者平均每天使用手机375.98分钟,平均19.77分钟解锁一次手机,常用的10种手机APP为微信、QQ、淘宝、支付宝、微博、哔哩哔哩、网易云音乐、知乎、百度云、美团。研究二从研究一中选取手机成瘾者43人,随机分到手机剥夺组(21人)和对照组(22人)。被试首先完成手机渴求感量表(前测);然后进行等待阶段20分钟,手机剥夺组在等待阶段不能使用手机,对照组可以使用手机;接着完成手机渴求感量表(后测);最后进行线索-靶子任务。研究采用2(组别:手机剥夺组、对照组)×2(线索有效性:有效、无效)×2(SOA:500,1000)×2(图片类型:手机相关图片、中性图片)4因素混合实验设计。结果发现,线索有效条件下的反应时显著短于无效条件;SOA=500ms时的反应时显著长于SOA=1000ms时;当SOA=500ms时,在线索有效条件下,对照组对手机相关图片的反应时显著短于中性图片,而剥夺组的反应时在图片类型上没有显著差异。这表明,手机成瘾者(对照组)对手机相关线索存在注意偏向,而手机剥夺削弱了其对手机相关线索的注意偏向。为探索手机剥夺过程中手机成瘾者的生理机制,故开展研究三。研究三从研究一中选取手机成瘾者54人,随机分到手机剥夺组(28人)和对照组(26人)。实验程序在研究二的基础上,采集了等待阶段的皮肤电信号和心电信号。实验设计同研究二。结果发现,剥夺组在剥夺后的手机渴求感显著升高、心跳速度显著降低;在线索无效条件下,手机剥夺组的反应时显著短于对照组,在线索有效条件下,手机剥夺组和对照组之间没有显著差异。结果表明,手机剥夺可能会提高手机成瘾者的注意定向能力。综上,本研究发现手机剥夺会削弱手机成瘾者对手机相关线索的注意偏向,同时会增强手机成瘾者的注意定向能力。初步揭示了手机剥夺对手机成瘾者认知能力的影响,为未来手机成瘾领域的研究提供实证依据,同时丰富手机使用和注意偏向领域的理论。

关键词：手机剥夺注意偏向皮肤电振幅心率 rr间期

QT的频率依赖性对心肌梗死后室性心动过速的预测价值

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临床荟萃 2003年第1期18卷 1-3页

作者：王清刘建华丁修云周聊生山东省千佛山医院心内科山东济南250014

目的　探讨QT的频率依赖性对心肌梗死 (MI)后室性心动过速 (VT)发生率的相关性。方法　对 5 2例有Q型AMI后 3个月患者进行动态心电图检查 ,分别测定清醒阶段、睡眠阶段、苏醒阶段在不同rr间期 (6 0 0ms、80 0ms、10 0 0ms)时的QT间期 ,... 详细信息

目的　探讨QT的频率依赖性对心肌梗死 (MI)后室性心动过速 (VT)发生率的相关性。方法　对 5 2例有Q型AMI后 3个月患者进行动态心电图检查 ,分别测定清醒阶段、睡眠阶段、苏醒阶段在不同rr间期 (6 0 0ms、80 0ms、10 0 0ms)时的QT间期 ,同时计算QT的频率依赖性。其中VT组 2 7例 ,非VT组 2 5例。结果　VT组患者的QT间期的频率依赖性明显高于非VT组患者 (P均 <0 .0 1) ,尤以苏醒阶段最显著。

关键词：频率依赖性心肌梗塞室性心动过速心电描记术 QT间期 rr间期

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心电图中房颤检测算法设计

心电图中房颤检测算法设计

作者：陈道勇南京信息工程大学

学位级别：硕士

随着现代社会中人们的生活和工作压力在不断地加剧,心血管病的患病率也在不断地提高。近些年来,中国人口老龄化形势日益严重,房颤作为一种心血管疾病,其患病率也在不断地提高,目前已成为人群中患病率最高的疾病之一。在本文中,根据医疗... 详细信息

随着现代社会中人们的生活和工作压力在不断地加剧,心血管病的患病率也在不断地提高。近些年来,中国人口老龄化形势日益严重,房颤作为一种心血管疾病,其患病率也在不断地提高,目前已成为人群中患病率最高的疾病之一。在本文中,根据医疗需求以及心房颤动在心电图上的表现特征,设计一种自动检测心房颤动的算法。其中本文的主要工作和创新型成果如下:（1）MIT-BIH心率失常数据库是目前使用最多的数据库,包含几种心率失常。由于MIT-BIH心律失常数据库没有对房颤具体类型的分类,无法对房颤的具体类型做进一步分析。因此,课题组采集了南京某医院的房颤临床数据,建立AF-7数据集。该数据集一共有2023组心电数据,其中包含6种房颤类别和1种正常心电类别。（2）传统的滤波方法往往采用一种滤波方式对ECG信号进行滤波,由于ECG信号中的噪声多样且相差较大,一种滤波很难做到兼顾不同噪声的去噪。针对这一问题,本文对ECG信号中不同类型的噪声进行如下两步处理:首先采用一种改进的中值滤波算法实现对基线漂移的纠正。然后采用小波分解重构的方式对ECG信号进行多尺度分解,在小波域中实现去除由工频干扰和肌电干扰所引起的噪声。经实验证明,此滤波方法的信噪比和均方误差均有较大提升。（3）在对ECG信号中的R波检测中,传统的检测方法是直接利用ECG信号上R波的特征进行检测,但是对于一些复杂的心电图时,特别容易造成误检和漏检。针对这一问题,本文首先利用ECG信号上R波的特征检测出R波,然后利用心电生理特性设计一种R波的误检和漏检的补偿方式,进一步提高了R波的准确率。在目前的房颤检测方法中,大多用房颤的两大特征作为检测条件,即无规则的f波代替有规则的P波,以及rr间期变得绝对不规则。此两大特征作为检测条件只能检测出是否存在房颤,而不能检测出房颤的具体类型,以及一些特殊的房颤。除了房颤的两大基本特征之外,本文还提取了P波、心室率、QRS波宽度、QRS波幅值和PR间期等这些特征。利用这些特征设计一种能够检测出具体房颤类型的算法。最后,利用数据集AF-7对该算法进行验证,检测算法对各种类型房颤的敏感度、特异性和准确率均在95%以上。

关键词： R波检测房颤检测 rr间期 ECG信号 QRS波检测

动态心电散点图结合瀑布图快速诊断阵发性心房颤动的研究分析

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中西医结合心脑血管病杂志 2021年第19期19卷 3425-3430页

作者：石衍梅胡有权魏希进山东中医药大学附属医院济南250014

论证动态散点图结合瀑布图可更快速、准确、全面地诊断阵发性心房颤动。阵发性心房颤动散点图特征是窦性心律的棒球拍形加心房颤动的扇形或类似扇形,瀑布图的表现是P峰带消失加R峰带上下呈不规则的花色条带。散点图加瀑布图可实现从整... 详细信息

论证动态散点图结合瀑布图可更快速、准确、全面地诊断阵发性心房颤动。阵发性心房颤动散点图特征是窦性心律的棒球拍形加心房颤动的扇形或类似扇形,瀑布图的表现是P峰带消失加R峰带上下呈不规则的花色条带。散点图加瀑布图可实现从整体到部分高效率地诊断阵发性心房颤动,降低误诊与漏诊率。

关键词：阵发性心房颤动散点图瀑布图 rr间期 P波

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心电散点图解析策略之恒变微分法

实用心电学杂志 2023年第2期32卷 123-129页

作者：景永明申继红耿一鸣聂连涛郑州大学第二附属医院心电图科河南郑州450014 郑州大学第五附属医院心电图科河南郑州450015

目的探讨rr间期的恒变性质对心电散点图位置及走向的影响,总结恒变微分法在快速分析动态心电图中的应用与分析技巧。方法结合室性早搏、室性早搏连发、房性早搏等经典病例的rr间期特征,分析其散点图特征点集的位置及走向与rr间期恒变性... 详细信息

目的探讨rr间期的恒变性质对心电散点图位置及走向的影响,总结恒变微分法在快速分析动态心电图中的应用与分析技巧。方法结合室性早搏、室性早搏连发、房性早搏等经典病例的rr间期特征,分析其散点图特征点集的位置及走向与rr间期恒变性质的关系,总结恒变微分法的解析策略。结果时间散点图中rr间期为恒量时呈水平走向(如NV、VV层等),为变量时则呈上、下起伏(如NN、SN、VN层等)。Lorenz散点图中横坐标为恒量时,特征点集垂直分布(如NVN、VVN点集等),纵坐标为恒量时,特征点集水平分布(如NNV、VNV点集等),横、纵坐标均为恒量时特征点集局限性分布(如NVV、VVV点集等);横、纵坐标均为变量时,特征点集倾斜分布(如VNN、NNN点集等),且根据微分学原理,其主轴斜率取决于两变量的系数之比。结论rr间期的恒变性质决定了心电散点图的位置及走向。通过散点图技术快速识别的恒量与变量可以揭示心律失常的部分电生理机制,类似于天然的电生理检查。恒变微分法是解析心电散点图的有效方法,更是快速分析动态心电图的基本技能。

关键词： rr间期恒量变量时间散点图 Lorenz散点图室性早搏房性早搏恒变微分法