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心血管疾病目前已成为严重危害全球公共健康的重大问题,其已超过癌症成为人类死亡的头号死因。我国在心血管疾病防控方面的形势更为严峻,《中国心血管病报告2018概要》指出我国心血管患病人数超过2.9亿,心血管病死亡率占总疾病死亡率的40%以上。心血管疾病因其并发症众多、病程长、消耗医疗卫生资源巨大是典型的慢性疾病。随着“健康中国行动”的发布,我国逐步由“以疾病为中心”的医疗卫生体系向“以健康为中心”的医疗卫生体系转变,疾病的早发现、早治疗是降低人民群众罹患危重疾病可能的有效手段。目前,医院心血管疾病诊疗技术已日渐成熟,对各种类型心血管疾病均有有效的治疗手段。但面对更广泛的日常生活中的心血管健康保健,传统的医院诊疗手段却显不足。因此,针对心血管疾病早期病人以及更多的亚健康人群,探索穿戴式心血管健康评估理论与实践,实现心血管疾病的早期筛查与疾病评估,对提高人民群众健康质量具有重要意义。本文基于心电与容积脉搏波进行了高血压疾病辅助诊断、新型无袖套逐拍血压检测方法和心脏病的自动识别分类等系列研究工作。首先,本研究首次探索了基于穿戴式容积脉搏波的高血压疾病辅助诊断方法,这一方法仅需容积脉搏波一路信号,成本低廉,获取方便,为穿戴式健康设备实现高血压的自动识别与早期诊断提供了新的解决方案;其次,发展并完善了动脉波传播理论与脉搏波形态学理论,采用心电与脉搏波实现了符合AAMI和BHS评价标准的检测模型,为新型穿戴式连续血压检测提供了重要理论支撑;最后,基于标准12导联心电信号构建了CNN-Bi LSTM心脏病辅助诊断模型,实现了多种心脏病的自动识别与诊断,并基于单导联数据与进化神经系统进行了对比研究,表明了其未来在可穿戴式心电设备中应用的可行性。本文系列研究为穿戴式心血管健康设备提供了理论与实验支撑,为实现心血管疾病的早期发现与疾病检查提供了新的解决方案,具体研究工作包括:(1)穿戴式医学临床数据采集实验与信号处理研究。医学临床数据采集实验是一项规范而要求严苛的科研活动,受试者的隐私、安全风险以及知情同意事项均需规范处理,否则会产生诸多医学伦理问题。本研究通过规范设计医学临床数据采集方案,组织并获得了包含219例样本的BP-PPG数据集。基于此数据集进行了容积脉搏波信号质量评价与最优滤波器的研究,研究发现4阶II型切比雪夫带通滤波器可以明显提升脉搏波信号质量。(2)基于容积脉搏波的高血压辅助诊断方法研究。传统高血压诊断方法通过血压检测的方式进行判定,由于袖带式血压的束缚,限制了其更广泛的应用。随着穿戴式技术的发展,需要更为便捷的适用于穿戴式设备的高血压诊断、识别方法。本研究基于BP-PPG数据集以及国际广泛采用的重症监护数据集(MIMIC),进行了三个不同理论方法的高血压辅助诊断研究,研究发现采用容积脉搏波与深度学习技术的方法可以取代采用心电与容积脉搏波的方法,取得了血压正常组与高血压组分类实验中F1值达92.55%的分类结果,表明了仅采用容积脉搏波进行高血压辅助诊断的可行性,这一发现为穿戴式心血管健康设备提供了新的解决方案。(3)基于心电与容积脉搏波的新型无袖套逐拍血压检测方法研究。新型无袖套血压检测技术已经成为在当今社会迫切的需求。本研究基于动脉波传播理论与脉搏波形态学理论进行了新型无袖套逐拍血压检测方法研究,研究结果表明,基于心电与脉搏波的预测模型可满足AAMI评价标准和Grade A等级的BHS评价标准,为新型穿戴式连续血压检测提供了重要理论支撑。(4)基于心电信号的心脏病辅助诊断方法研究。心脏病因其突发性与救治时间短,常常会引起重大残疾或死亡。本研究基于标准12导联心电信号构建了CNNBi LSTM心脏病辅助诊断模型,实现了多种心脏病的自动识别与诊断,对右束支传导阻滞心脏病分类的F1值达到了0.943,总平均F1值达到了0.800,进而基于单导联数据与进化神经系统进行了对比研究,表明了其未来在可穿戴式心电设备中应用的可行性。