基于聚类分析和模糊数学的胎儿心电检测

为提高在母体腹壁信号中胎儿心电信号微弱、基线漂移和噪声干扰较大的情况下匹配滤波法进行胎儿心电检测的能力,提出了基于聚类分析和模糊数学的胎儿心电检测方法：首先采取聚类分析的方法进行胎儿心电模板的提取,以提高胎儿心电模板和初始胎儿心电标准周期的准确度;而后用模糊模式识别的方法检测胎儿心电。提高了检测成功率和准确率,并使早搏的检测成为可能。     

基于5G与AI辅助决策的远程心电监测预警平台

江西省远程心电监测预警平台由心电云平台、动态心电记录仪、实时心电监测系统组成.动态心电记录仪可通过5G网络把患者12导联同步采集的心电数据实时传输至监测系统,可提供远程心电数据监测、异常心电实时预警、长程数据自动分析、AI辅助决策等专业服务[1].心电监测中心可全天候对远程实时心电数据进行异地监测,监测结束可为患者出具24 h动态心电图诊断报告.通过心电云平台建设,推动心电检查的分级诊疗模式和结果同质化,建设患者实时心电检查的监测、诊断平台.平台应用可使居民不出社区,便可享受大型医院远程监测及诊断服务,将大众心电监测成本最低化;同时通过远程心电监测平台,可筛查出高危患者,为患者救治争取宝贵时间,提高区域心脏类疾病的救治水平.     

心电信号的降噪处理及其评价研究

为抑制心电信号中存在的噪声干扰,以利于准确提取反映心电信号的特征信息,文章提出应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法.通过对MIT/BIH心电数据库中的心电信号进行仿真,研究结果表明,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声,对实现心电信号特征信息的提取具有一定的实用价值.     

家用移动智能心电监护系统设计

心电监护是心脏病防御的重要依据,基于穿戴式传感检测和蓝牙技术,设计了一种家用移动智能心电监护系统。系统采用HKD-10L蓝牙心电传感器采集心电数据,发送到Android终端实时地画出心电图,基于特征点分析,进行心电异常诊断,通过网络将心电数据和诊断报告上传至云服务中心,方便日后查询与医生实时在线复诊。设备搭建方便,成本低廉,用MIT心电数据库进行测试,心电波形分析正确率达95.5%。     

用于动态心电波形聚类评价的Hausdorff策略

研究了动态心电信号的波形形态特点,提出了聚类质量有效性评价的Hausdorff策略,该策略通过类内相似度描述的相关数据的自然结构来计算并评价聚类结果的质量.通过采用MIT-BIH提供的标准心律失常数据库进行实验,实验结果和分析表明Hausdorff策略的评价结果与实际的数据分类状况呈线性相关,适用于动态心电波形聚类结果的有效性评价.     

心电信号采集及小波分析处理系统设计

心电信号作为人体的一种重要的生理信号,反映着人体的健康状况。自行设计并制作心电信号采集、放大、抗混叠滤波等电路,得到满足数据采集卡USB-6008要求的模拟心电信号,并对模拟心电信号进行A/D(模/数)转换,得到数字形式的心电信号。利用虚拟仪器开发平台LabVIEW 2009对数字心电信号进行多分辨率分析(小波分析),得到心电信号在各分辨率空间的组成成分,并从中选择体现心电信号特点的成分重新构建心电信号,实现对心电信号进行小波滤波的目的,最终在PC机上获得效果良好的心电图。该研究通过有限的资金投入,将家用电脑拓展为心电监测仪器。     

便携式心电信号检测仪的研究

针对人体生物医学信号的特点,以ARM处理器LPC2138为核心,结合嵌入式操作系统研究了一种实用的便携式心电信号检测系统。设计了硬件检测电路,将微弱的心电信号进行采集、放大及滤波后提取出来传至ARM处理器进行处理与分析,并将心电波形显示在LCD显示屏上。实验测试表明,该系统能全面实现对心电信号的检测,具有较高的实际应用价值。     

基于LMS改进算法的自适应滤波器在胎儿心电监测中的应用

从母体心电与胎儿心电的特点出发，提出了LMS算法的一种改进方法，设计了自适应滤波器消除母体心电对胎儿心电干扰的一种新型实现方法，分析了系统结构，并且在QRS渡变化较快时采用LSL方法以解决LMS算法收敛速度较慢在QRS波不适合采用LMS算法的问题，使自适应滤波器在消除母亲心电对胎儿心电干扰方面得到最佳效果，并进行计算机结果仿真对比     

基于SPCE061A便携式心电监护仪的研究与设计

采用SPCE061A单片机,进行了包括输入通道、LCD图文显示器等的硬件设计和包括心电图分析在内的软件设计,形成一种新型的便携式心电监护仪。它能提供实时、准确、清晰的心电(ECG)波形和主要心电参数的显示,同时进行心电数据的实时分析,还可进行语音播报,此外还可通过串行接口发送至微机。     

心电特征参数提取的研究

心电信号中的噪声消除，稳定基线及特征参数的精确撮是心电信号处理研究中的３个关键问题，本研究了当前心电信号处理的多种方法，给出了一种实用的三导心电处理系统，并对系统软、硬件进行了设计。     

基于小波变换自适应滤波方法的ECG信号消噪

为了减少在用小波变换方法进行心电信号消噪时所产生的心电信息损失,本文在对心电信号进行离散正交小波变换的基础上,进行自适应滤波处理,即以具有最大QRS波能量的尺度上的高频细节信号作为自适应滤波器的参考输入,以噪声干扰对应的分解尺度上的“细节”分量及最大分解尺度上的近似分量所重构的信号作为原始输入.实验证明这种改进的滤波方法可以在有效抑制心电信号中噪声干扰的同时,较好保持心电信号的波形特征及有用的心电信息,达到较好的滤波效果.     

一种手握式无线心电信号采集系统

传统心电信号多采用胸前导联的方式采集,采集方式的不便性使心电信号在安全认证等方面的应用受到限制.本文提出一种手握式无线心电采集系统,实现心电信数据的便捷采集.系统利用织物电极取代传统粘性电极,采用手握方式增大电极与皮肤的接触面积,降低接触阻抗、提高传导能力;利用蓝牙通信实现心电数据的无线传输.本文从采集信号质量、医学特征点分析等方面,对使用本系统采集的手部心电信号与胸前导联采集的心电信号进行了对比分析,实验结果表明,本文手握式采集的心电数据与标准Ⅰ导联心电数据相对应,信号质量的标准性和稳定性均能达到传统采集的标准,满足便捷心电采集的实用要求.     

草原公路驾驶员心电指标对标志标牌 信息量的敏感性

为验证驾驶员心电指标(electrocardiogram,ECG)对草原公路标志标牌信息量的敏感性,选取5名驾驶员开展草原公路实驾试验,分析驾驶员心电指标随标志标牌信息量变化规律,通过相关性分析、斜率分析方法研究各驾驶员心电指标变化趋势的相关性和单位时间内各心电指标受信息量变化的影响规律。结果表明:草原公路标志标牌信息量变化对驾驶员MRR(RR间期均值)和NN50(相邻间期差值大于50 ms的个数)指标值影响较大,其中与MRR指标值变化关联度为81. 82%,与NN50指标值变化关联度为63. 64%,因此可选用MRR值和NN50值来评价草原公路标志标牌信息量对驾驶员心电特性的影响;随着标志标牌信息量的增加,驾驶员MRR值呈下降趋势,NN50值呈上升趋势,驾驶员注意力集中,警惕性较高。     

基于心电信号提取呼吸信号的算法

为了通过心电监护完成对多种生理信号的检测, 降低监护设备的复杂性, 根据呼吸运动对心电信号的影响, 提出一种由心电信号提取呼吸信息(EDR: ECG-Derived Respiratory Signal) 的算法。首先, 根据Pan&Tompkins 算法从心电信号中提取R 波; 然后使用自然三次样条插值算法对心电信号的基线进行估计, 去除基线漂移, 得到干净的心电信号; 最后获取干净的心电信号R 波, 利用自然样条插值算法得到R 波幅值调制信号, 提取出呼吸信息。通过Matlab 软件对该算法进行验证, 并进行相关的分析比较。仿真结果表明, 该算法能从心电信号里提取呼吸信息。通过与数据库中同时记录的呼吸数据进行比对, 证实了算法的有效性。     

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。     

基于心电信号频域特征的身份识别方法

本文提出了一种基于频域特征的心电信号身份识别的方法,利用傅立叶变换对心电信号进行频域分析,得到心电信号的幅频特性图谱,提取包括信号频域斜率、谐波数、幅度差值等特征参数,以及根据傅里叶变换,得到心电信号的能量谱中的低频能量、高频能量占总能量的比率构成代表心电波形的特征向量.分别利用相关分析和神经网络分类器进行识别,其中基于神经网络的身份识别准确率达到96.4%.     

基于SPCE061A便携式心电监护仪的研究与设计

采用SPCE061A单片机,进行了包括输入通道、LCD图文显示器等的硬件设计和包括心电图分析在内的软件设计,形成一种新型的便携式心电监护仪.它能提供实时、准确、清晰的心电(ECG)波形和主要心电参数的显示,同时进行心电数据的实时分析,还可进行语音播报,此外还可通过串行接口发送至微机.     

心电信号采集及小波分析处理系统设计简

心电信号作为人体的一种重要的生理信号,反映着人体的健康状况.自行设计并制作心电信号采集、放大、抗混叠滤波等电路,得到满足数据采集卡USB-6008要求的模拟心电信号,并对模拟心电信号进行A/D（模/数）转换,得到数字形式的心电信号.利用虚拟仪器开发平台LabVIEW 2009对数字心电信号进行多分辨率分析（小波分析）,得到心电信号在各分辨率空间的组成成分,并从中选择体现心电信号特点的成分重新构建心电信号,实现对心电信号进行小波滤波的目的,最终在PC机上获得效果良好的心电图.该研究通过有限的资金投入,将家用电脑拓展为心电监测仪器.     

人体HRV信号的检测及其复杂性分析

设计开发了一种便携式心电监测仪器,用于监测人的肢体心电(ECG)信号.根据获得的心电数据,采用小波变换技术进行心电R峰的准确定位,进而得到HRV序列.对HRV信号进行复杂性分析的结果表明:处于健康状态下HRV信号的复杂度(C(N))要高于处于病理状态下HRV信号的复杂度,且近似熵和复杂度的分析结果一致;处于健康状态下HRV信号的近似熵要高于处于病理状态HRV信号的近似熵.     

基于高斯混合模型的标准心电波形筛选

针对基于心电信号身份识别中,由于随机选取的心电波形不完整(如T波缺失、R波缺失等)、变形等而影响身份识别准确率的问题,提出基于高斯混合模型的心电波形筛选方法.该方法将信号发生器产生的标准的心电信号切割成单心动周期,提取每个心动周期幅值、斜率、弧长及面积等46个特征,建立单心动周期标准心电波形的高斯混合模型,通过计算马氏距离判断某心电波形是否符合标准心电波形的高斯模型分布,实现具有明显PQRST特征的心电波形筛选.该方法在52人实际采集心电数据和ECG-ID数据库上分别进行了三组实验,不完整波形的平均拒绝率分别为97.87%、98.69%,能够有效挑选出完整的心电波形.