心电信号的计算机自动分析算法及系统软件研究

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随着中国经济的不断发展和人们的生活水平日益提高,越来越多的人面临着心血管疾病的困扰。及时、准确的检测出心律失常等疾病信号,对预防心脏病和心脏猝死的发生具有重要的意义。心电信号能够反映心脏的活动功能,正确的分析心电信号对于疾病的诊断和预防具有重要的意义,尽管多数疾病信号特征明显,人工识别并不困难,但过度的病例会给医生带来过度沉冗繁杂的重复工作。随着计算机技术的发展,利用计算机对心电信号进行自动分析能够减轻医生的工作强度,提高心脏疾病的检出率。
  心电信号一般都十分微弱,一般为毫伏甚至达到微伏级别,极易受到周围环境的影响和干扰。为了保持、提取心电信号的有用信息,滤除噪声,许多研究人员致力于设计出最优的数据预处理方法。
  在众多的心脏疾病中,心房颤动(房颤)是一种较为常见的持续性心率失常疾病,长期的房颤对于人体健康有着非常严重的影响。研究表明,长期的房颤与冠心病、高血压以及心衰等有着显著的相关性。房颤的早期诊断与及时治疗对于人类健康具有重大的意义。房颤作为一种持续性的心脏疾病,可通过心电图检出。
  本研究基于经典的房颤识别理论开发了心电信号中房颤的自动识别算法,并基于识别结果中存在的问题对算法进行了一定的改进,通过对55例心电信号的识别对比,原心电类型为房颤的心电信号中被识别为房颤的心电信号由8例增加至23例,准确率由24.2%提高到69.7%。通过上述数据可知,通过对房颤识别算法的改进,实现了较为准确的房颤识别,对临床中包含房颤心电的识别问题有一定的参考价值。
  本研究采用C++语言进行程序编写,实现对心电信号的处理、分析、特征提取,通过加载疾病信号特征,实现疾病分析,为临床、社区医院和家庭心脏疾病的诊断提供参考。
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