【摘 要】
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心电图(Electrocardiogram简称ECG)是临床上用于诊断心脏疾病的主要手段之一,心电图的自动分析诊断一直是国内外研究的热点。本文研究的目的就是要开发一套适用于低成本便携
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心电图(Electrocardiogram简称ECG)是临床上用于诊断心脏疾病的主要手段之一,心电图的自动分析诊断一直是国内外研究的热点。本文研究的目的就是要开发一套适用于低成本便携式心电监护仪硬件的心电图自动分析诊断算法。使得远程心电监护设备可以实现预诊的功能,实时发现心脏疾病,为患者争取治疗和抢救的时间。通过对多个文献提到的多种算法进行修改和综合,本文提出了一种适合上述目的的算法：1)通过一种基于极值的数据压缩算法,将数据从高采样率压缩为低采样率,并尽可能保留QRS波群的特征。2)通过强滤波排除噪声的影响,将低通滤波器的截止频率设置在QRS波群的频率附近,大大衰减高频噪声,并通过一段时间的积分数据来计算RR间期。3)通过计算前一秒数据的平均值预测下一秒波形的幅值,并通过实时调整的阈值判断QRS波群的位置,通过该位置计算出心率和R点,并提出了通过R点计算ST段偏移值和QT间期的方法。该算法所有运算均采用整数型加减乘除法,并且使用内存量小于1K字节。因此非常适合8位单片机进行运算。本文给出了这种适应实时算法的程序流程。该算法特点是在实时跟踪波形变化的过程中实时调整各个阈值,同时占用内存较小。通过MIT-BIH心率失常数据库测试,证明该算法是有效的。通过该算法计算出的上述参数可以从大量的心电图数据中筛选出可疑心电图数据,发送给具有心电图诊断资质的医疗机构,可大大节省医疗和社会资源。本文还探讨了两种基于该算法的心电图检测系统的应用。从中看出该系统在帮助心脏病患者得到及时救治的方面有较大作用。
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