基于ADS1298的12导联动态心电监护仪的实现与心律失常智能诊断算法的研究

基于ADS1298的12导联动态心电监护仪的实现与心律失常智能诊断算法的研究

论文摘要

据权威调查显示,心血管疾病已经成为世界人口死亡的主要原因之一。每年死于心血管疾病的人数占死亡总人数的三分之一。现代临床医学研究表明,动态心电监护仪的使用是防止心血管疾病最行之有效的方法。因此,设计出成本低、性能达到医用标准的动态监护仪以及后期的心律失常智能分析算法,有着重大的社会效益和经济效益。本文的工作围绕动态心电图的采集与诊断展开。首先设计并实现了便携式12导联心电监护仪。然后在监护仪采集的数据的基础上对心律失常的智能诊断算法做了研究。智能诊断算法部分主要包括预处理算法和心律失常分类算法。在监护仪的设计方面,本文设计的监护仪在模拟电路部分采用以集成电路ADS1298为核心的单片模拟前端,解决了传统监护仪电路采用大量分立元件所带来的高噪声、高功耗、由于各通道特性参数存在差异而造成系统稳定性较差和电路板占用空间较大等难题。数字部分实现了心电信号的采集、存储、传输和显示等功能。监护仪的实现为心电分析算法提供了可行性及分析的数据来源。在心电信号预处理阶段,针对心电信号中普遍存在的非稳态肌电干扰的特征。本文提出了一种基于小波熵和改进阈值函数的去噪算法,解决了传统小波阈值去噪算法采用软阈值和硬阈值所带来的缺陷问题。仿真实验结果表明,该去噪算法能够有效地滤除心电信号中的噪声,尤其是对心电信号中包含的非稳态噪声具有良好的滤除效果。在心律失常的智能分类算法阶段,本文首先提出采用差分阈值法和连续小波变换对心电信号进行特征向量提取,并在此基础上采用支持向量机对心搏进行分类。在支持向量机的训练过程中,本文提出将具有变异特性的粒子群优化算法应用于选取最优的支持向量机训练参数。通过MIT数据库及本文设计的监护仪采集的心电数据测试,及中国医科大学附属第一医院心内科临床医师的认证,分类准确率已经达到临床应用要求,具有较高的应用推广价值。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 课题的研究背景及意义
  • 1.2 心电波形及信号特征
  • 1.3 国内外研究现状综述
  • 1.4 论文的研究内容及组织结构
  • 第2章 算法的基本理论
  • 2.1 小波变换的基本理论
  • 2.1.1 连续小波变换
  • 2.1.2 离散小波变换
  • 2.2 支持向量机基本理论
  • 2.2.1 统计学理论的基本概念
  • 2.2.2 支持向量机原理
  • 2.2.3 支持向量机模型
  • 2.3 本章小结
  • 第3章 12导联心电监护仪的设计与实现
  • 3.1 系统概述
  • 3.1.1 方案论证及可行性分析
  • 3.1.2 系统方案
  • 3.1.3 系统功能及性能指标
  • 3.2 监护仪的硬件设计与实现
  • 3.2.1 硬件系统的整体结构
  • 3.2.2 模拟电路模块
  • 3.2.3 数字电路模块
  • 3.2.4 电源模块
  • 3.3 监护仪软件设计与实现
  • 3.4 本章小结
  • 第4章 心电信号预处理算法
  • 4.1 心电信号概述及噪声分析
  • 4.2 心电信号去噪算法综述
  • 4.2.1 肌电干扰去噪算法综述
  • 4.2.2 基线漂移去噪算法综述
  • 4.3 基于形态学滤波的基线漂移滤除算法
  • 4.4 基于小波熵和改进阈值函数的去噪算法
  • 4.4.1 小波阈值去噪原理
  • 4.4.2 阈值函数的选择
  • 4.4.3 基于小波熵理论的阈值选取
  • 4.4.4 基于小波熵和改进阈值函数的去噪步骤
  • 4.4.5 去噪算法仿真实验及结果分析
  • 4.5 本章小结
  • 第5章 心律失常智能诊断算法的研究
  • 5.1 心律失常分类算法概述
  • 5.2 典型心律失常的病情分析
  • 5.3 心电信号特征提取算法研究
  • 5.3.1 基于二阶差分阈值法的R波定位算法
  • 5.3.2 基于连续小波变换的特征提取算法
  • 5.4 基于粒子群算法的参数优化
  • 5.4.1 PSO算法概述
  • 5.4.2 具有变异特性的改进粒子群算法
  • 5.4.3 改进粒子群算法的仿真测试及分析
  • 5.4.4 改进粒子群算法对支持向量机中参数的优化
  • 5.5 基于支持向量机的ECG分类
  • 5.6 样本的选择及实验结果分析
  • 5.7 本章小结
  • 第6章 结论与展望
  • 6.1 本文工作总结
  • 6.2 未来工作展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 作者攻读硕士学位期间发表的论文、专利及参与项目情况
  • 相关论文文献

    • [1].基于ADS1298的新型脑电信号采集前端设计[J]. 电子技术应用 2013(04)
    • [2].基于ADS1298与WiFi的脑电信号采集与传输系统设计[J]. 现代电子技术 2013(06)
    • [3].基于ADS1298与FPGA的高性能脑电信号采集系统[J]. 现代电子技术 2013(11)
    • [4].基于STM32F103RCT6和ADS1298的脑电信号数据采集与波形显示[J]. 无线互联科技 2018(12)
    • [5].基于ADS1298与CC2640的安卓手机心电监护仪[J]. 电子产品世界 2018(01)
    • [6].ADS1298和ADS1252用于普通心电采集时的配置研究[J]. 南京大学学报(自然科学) 2014(02)
    • [7].基于ADS1298的便携式心电采集卡的设计[J]. 中国医疗设备 2019(10)
    • [8].基于ADS1298和STM32F407的心电采集与显示系统设计[J]. 现代电子技术 2015(13)
    • [9].基于ADS1298芯片的12导心电图仪的设计[J]. 医疗装备 2016(18)

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