基于心电图分析的心律失常分类

心律失常分类是心电图自动分析的重要内容。论文基于心律失常的心电波形特点,运用逻辑判别树方法实现心律失常分类。首先,运用数学形态学和小波变换算法检测心电波形的QRS波,计算RR间期、QRS波时限等参数;然后结合医生识读心电图判别依据,将所有心拍分成主导性心拍、室上性异常心拍、室性异常心拍、其他心拍4类。利用MIT-BIH心律失常数据库检验分类效果,统计结果表明总体准确率达到了94.2%。     

单片机心律失常监护仪

在心电信号ECG中R波幅值最大,变化率最快。因此,对心电信号的处理首先在于准确地检出R波,为此对原始的心电波形进行一次差分,以进一步突出R波。在监护之前,先经过8s自学习,以确定为检出R波所需的差分阙值,把心电波形与阈值比较,就可确定R波位置,进而确定和计算复合彼QRS的位置和宽度、瞬时心率等心电特征量,为一些常见的心率失常的判别奠定基础。根据对心脏停搏、心动过速、心动过缓、漏搏、室性早搏等的判别式,当出现心律失常时,进行显示和报警。     

改进的两层BiLSTM的心电信号分割方法

心电信号的分割方法可以有效地反映运动员的心脏功能和身体机能状况.通过人工对心电信号的手动分割往往耗费大量的时间和精力.为了实现自动化的心电信号分割,本文提出了一种改进的两层双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)的心电图分割算法,可以前向和后向分析时间序列,以检测和定位重要波段,如P波、QRS波群和T波.实验使用公开QT数据集进行验证,以模拟运动员在赛前的心电数据.在与LSTM,BiLSTM以及两层BiLSTM的对比实验中,本方法的所有评价指标均有所提升.其准确率达95.68%,召回率为91.62%,精确度为91.05%,特异性为96.64%,F1分数为91.41%.结果表明该方法对心电信号进行分割具有较好的效果.     

基于小波相干分析的阵发性房颤自动检测方法

阵发性房颤是一种最为常见的心律失常,发作时心电图主要表现为RR间期绝对不规则以及P波缺失。已有阵发性房颤的自动检测方法仅依赖于心电信号的时域信息,从而使得检测准确率不高。鉴于小波相干分析可以同时展现信号的时域和频域信息,文中提出了一种基于小波相干分析的阵发性房颤自动检测方法。首先,对所有的心电信号预处理;其次,对模板与待测心电信号分别进行小波相干分析得到其小波相干图;进而,计算小波相干值均值、比率和交叉小波相位角方差构成房颤心电特征;最后,将上述特征结合超限学习机完成阵发性房颤的自动检测。文中通过MIT-BIH房颤数据集验证所提算法的有效性与可行性,数值实验结果达到准确率97. 81%,敏感性98. 54%,特异性98. 61%。     

基于自适应小波变换的QRS波检测算法

提出了一种新的心电ＱＲＳ波检测算法,该算法用心电信号的小波变换作为自适应白化滤波器的输入,然后对白化滤波后的输出进行匹配滤波和阈值检测来识别出ＱＲＳ波．用ＭＩＴ心电数据库对该算法进行了评估,并与其他几种算法的结果进行了比较,表明此算法在ＱＲＳ检出率和计算速度上都有一定的改善．     

一种检测与分析心电波形的算法

介绍了心电图波形自动识别的软件设计,着重讨论了用特征识别法对心电图波形进行检测,并提出了自学习算法,最后给出了１０种常见的心律失常的判别准则．所有软件均用８０９８汇编语言编制完成．实验表明,本软件对提高ＱＲＳ波检测率及一些基本心律失常的诊断具有良好的效果,适用于心电自动监护系统．     

神秘的瑜伽假死活埋术

科学证实,人在不吃不喝的情况下,生命能维持一周,那么,一旦没有了氧气,恐怕连10分钟都不用了就会窒息而死。但是我们在印度却见到了一些神奇的瑜伽师,他们不吃不喝,甚至把他们置入水中,埋在地下,他们都会安然无恙。这不能不让科学家和生物学家大     

动态心电图长R-R间期临床分析

目的:对动态心电图中长R-R间期(房颤除外)进行临床分析,并探讨其产生的原因及临床意义。方法:回顾性分析2009年6月-2011年6月间2 500例动态心电图中65例R-R间期延长者(且R-R间期均﹥2.0 s为标准),统计导致长间歇的各类病因和心电图改变。结果:长R-R间期的总发生率为2.60%(65/2 500),50岁以上者占92.30%(60/65)。病因以冠心病、高血压多见。导致长间歇的心电图改变从高到低依次为窦性停搏43.08%(28/65),房性早搏未下传20.00%(13/65),二度Ⅱ型房室传导阻滞18.46%(12/65),二度I型房室传导阻滞10.77%(7/65),二度窦房传导阻滞3.08%(2/65),房速后代偿3.08%(2/65),三度房室传导阻滞1.54%(1/65)。结论:24小时动态心电图是长R-R间期检测的既有效又安全的方法。认识导致长R-R间期发病的病因,以及了解引起各类心电图改变的原因,对临床工作有重大的意义。     

基于心电信号的心脏疾病诊断实践

介绍了基于心电信号的滤波去噪算法以及基于心电信号的疾病诊断模型,通过对心电信号的滤波去噪等多种数学算法的研究比较,得到了关于心脏疾病与心电信号的相关性状态转换机制模型,为心电图疾病诊断研究奠定了基础。