谈述矢量基于形态学T波交替散点图法

论文导读：171.1本课题介绍101.2课题探讨背景及作用10-121.3国内外关于TWA探讨概述12-141.4本课题的主要工作及创新点14-151.5本章小结15-17第二章心电信号QRS波的检测17-292.1心电信号概述17-182.2心电信号中的干扰噪声分析18-202.3心电噪声的预处理20-242.

3.1简单整系数滤波器20-212.2零相位数字滤波器21-222.3小波

摘要：近年来，大量的材料表明室性心律失常是导致心脏猝死的主要理由之一,而微伏级T波交替是预测室性心律失常的重要指标。T波交替（T-we alternans, TWA）是在规整的心律时，一种表现在体表心电图上的T波形态、极性和振幅逐拍交替变化的心电变异现象。按照TWA检测统计办法的不同， TWA检测被分为短时傅里叶变换法、符号变换法和非线性法。频谱分析法（）是短时傅里叶变换法中最成熟一种办法；非线性法主要有散点图法（PM）和移动平均法（MMA）等。本论文主要采取了频谱分析法和散点图法对心电信号进行分析，并使用美国MIT/BIH标准心律失常数据库和欧洲ST-T心电数据库进行仿真。TWA检测的主要历程如下：第一，对QRS波群特点量的标定。首先，对心电信号进行预处理，本课题采取简单整系数法去掉50HZ工频干扰，使用零相位数字滤波器去除心电信号的基线漂移从及采取bior2.2小波函数进行小波变换阈值去噪法去除肌电干扰，进而获得具有显著特点的心电信号。然后，对QRS波群特点量进行标定，本论文使用marr小波并按照多孔(a-trous)算法对经滤波处理的心电信号进行一定尺度的小波变换，然后在合适尺度上标定Q波、R波和S波各峰值，并根据R峰值的位置来确定T波位置所在。第二，T波交替的检测。对心电的探讨，本论文采取了两种办法：谱分析法和散点图法。首先，在频谱分析法中，应用所提取的心电信号特点量，对每个心跳周期都选择一个改进的T波窗口，并在窗口内平均提取7个位置点，且连续取128个心跳周期。由此，就得到一个7*128序列。然后，使用快速傅里叶变换把7*128个采样点的幅值变化改变成功率谱并进行叠加和归一化，根据0.5周期每心拍处谱值减去背景噪声的值，来判定TWA是否有着。其次，在散点图法中，将7*128序列的相邻采样点作差分，并根据差分序列作出Poincare散点图，计算出矢量角度指数。通过大量的实验探讨，得出矢量角度指数的取值范围，以而来判断TWA的有着与否。第三，仿真结果分析。通过大量的仿真实验，对谱分析法和散点图法所得数据进行分析，使用MTALBE7.0软件对所得矢量角度指数和T交替幅值的数据进行二次曲线拟合，并得出拟合度和两组数据的互相联系数。进而，分析散点图中矢量角度指数的可靠性。本论文采取了非线性动力学体系中的周期性散点图法（Poincare mapping method, PM）,并与谱分析法的检测结果进行比较，用矢量角度指数和T交替幅值来判断TWA是否有着。关键词：T波交替论文Poincare散点图论文谱分析法论文矢量角度指数论文
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Abstract8-10
第一章 绪论10-17

1.1 本课题介绍10

1.2 课题探讨背景及作用10-12

1.3 国内外关于TWA探讨概述12-14

1.4 本课题的主要工作及创新点14-15

1.5 本章小结15-17

第二章 心电信号 QRS 波的检测17-29

2.1 心电信号概述17-18

2.2 心电信号中的干扰噪声分析18-20

2.3 心电噪声的预处理20-24

2.3.1 简单整系数滤波器20-21

2.3.2 零相位数字滤波器21-22

2.3.3 小波变换阈值去噪法22-24

2.4 QRS 波群特点量的标定24-27

2.5 本章小结27-29

第三章 TWA 检测算法29-41

3.1 T 波窗口设置29-30

3.2 谱分析法检测 TWA 的具体算法30-31

3.3 POINCARE 散点图法31-34

3.1 POINCARE 散点图量化指标31-33

3.2 散点图对 TWA 的检测33-34

3.4 仿真结果的统计分析与评估34-39

3.4.1 仿真数据库选取及仿真结果34-35

3.4.2 仿真结果评估35-39

3.4.2.1 CURVE FITTING TOOL 对离散数据的拟合及散点图可行性评估36-37
3.4.

2.2 KAPPA 一致性检验在 TWA 检测的运用37-39

3.5 本章小结39-41
第四章 总结与展望41-43
参考文献43-45
致谢45-47
攻读硕士学位期间科研工作和发表的文章47