【摘 要】
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心电图检查是临床常规检查项目之一,其对于心脏疾病的及早发现及治疗具有重要的意义。医生从心电图中得到所需的临床信息,根据这些信息对病人作出诊断和治疗。从常规12导联心
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心电图检查是临床常规检查项目之一,其对于心脏疾病的及早发现及治疗具有重要的意义。医生从心电图中得到所需的临床信息,根据这些信息对病人作出诊断和治疗。从常规12导联心电图到动态心电图,其过渡的一个关键是心电信号临床信息的自动识别,即心电信号自动分析技术。目前的心电图自动分析并不能完全取代人工分析,大多只用来辅助心电专家对病人进行诊断,其主要原因是现有的心电自动诊断技术精度不够,不能完全达到临床应用的要求。因此提高心电自动分析系统的准确性和实用性,对实现自动化分析有着非常重要的意义。本文在对已有的心电自动分析算法研究的基础上,采用了一种新的基于希尔伯特-黄变换(HHT)的心电信号滤波算法,能很好地滤除基线漂移、肌电干扰和工频干扰等噪声,具有良好的适应性和鲁棒性。用改进的积分阈值算法进行QRS波检测,有效地减小了误检率。在此基础上,用极值搜索法检测Q、S波以及P、T波,定位各波的起始点,并计算相应的特征参数。利用计算的RR间期和QRS波宽度值,采用逻辑分支判断法对12种常见的心律失常进行判别分类,该分类算法不仅判别精度高,而且分析速度较快,这对于临床应用是十分重要的。本文以MATLAB为平台来进行各算法的设计,并采用MIT-BIH心律失常数据库来对算法的性能进行评价,经验证本文所设计的算法均达到比较理想的结果,有较高的可靠性和实用性。心电自动分析技术是一个庞大的课题,还有许多方面需要进一步研究和完善。
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