【摘 要】
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近年来,在高压生活以及不规律生活习惯的作用下,心血管疾病致死率高居世界疾病致死榜首,给人类生命健康带来了巨大灾难。心电信号（Electrocardiogram,ECG）作为反映心脏运行状况的体外表征,常常作为心血管疾病诊断的重要依据。随着医疗科技的发展,心电自动诊断系统开始进入公众视野。然而,由于其诊断准确性和实时性不足,心电自动诊断系统却迟迟未得到大规模应用。本文旨在对心电信号分析算法进行研究,
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近年来,在高压生活以及不规律生活习惯的作用下,心血管疾病致死率高居世界疾病致死榜首,给人类生命健康带来了巨大灾难。心电信号（Electrocardiogram,ECG）作为反映心脏运行状况的体外表征,常常作为心血管疾病诊断的重要依据。随着医疗科技的发展,心电自动诊断系统开始进入公众视野。然而,由于其诊断准确性和实时性不足,心电自动诊断系统却迟迟未得到大规模应用。本文旨在对心电信号分析算法进行研究,为心电自动分析提供新思路。论文的主要研究内容如下:1.针对现有方法去除基线漂移的效果不佳和信号失真等问题,本文引入分段多项式拟合理论对经验小波变换（Empirical Wavelet Transform,EWT）算法加以改进后用于基线漂移的去除。首先EWT根据信号频谱特点划分频谱区间,并在划分区间上构造小波窗以削弱各分量中的噪声,重构削弱基漂后的经验模态分量,再通过分段多项式拟合去除残留的基线漂移。仿真结果表明,改进后的算法相对于原始经验小波变换算法信噪比提高了1.9d B,在保持较好心电信号形态特征的同时能够有效去除基漂。2.为了进一步提高R波识别算法的识别准确率和实时处理能力,本文提出一种基于EWT和结构特征提取的算法对心电信号中的R波进行识别。首先利用EWT算法将心电信号自适应分解成一系列模态分量。然后对各模态分量进行频谱分析以提取出R波特征最明显的分量,再通过滑动窗口的方式获取该分量的包络线以获得初步识别的R波。最后根据优化标准对初步识别到的R波进行不断迭代优化来实现R波的识别。仿真结果表明,所提算法在R波识别率达99.92%的同时耗时0.68s,对R波具有更好的识别性能。3.为了提高心律失常分类的准确性以及扩大分类类别,本文将卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）应用于对心律失常的分类。通过搭建CNN模型并送入大量样本不断进行训练学习,内部网络参数根据损失误差进行不断调整以获得最优性能。仿真结果表明,该模型对N、V、R、L四种心律整体分类准确率达98.99%,对N、L、R、V、S、A六种心律整体分类准确率高达99.39%,表现出较好的分类性能和稳定性。
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