【摘 要】
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心血管疾病对人的健康影响非常大,心功能评估在心血管疾病检查的整个周期内都发挥着重要的作用。心阻抗信号与心电信号都能客观地反应人们心脏的状况,心阻抗微分信号携带了大量心脏生理、病理信息,能够实时准确地反映心脏的血流动力学变化,评估心血管功能,与心电信号融合后包含的信息特征更全面。因此,相较于单独分析某一心功能信号,对同时采集的心阻抗与心电信号进行融合分析,得到的信息会更全面,更能了解心脏的状态。本文
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心血管疾病对人的健康影响非常大,心功能评估在心血管疾病检查的整个周期内都发挥着重要的作用。心阻抗信号与心电信号都能客观地反应人们心脏的状况,心阻抗微分信号携带了大量心脏生理、病理信息,能够实时准确地反映心脏的血流动力学变化,评估心血管功能,与心电信号融合后包含的信息特征更全面。因此,相较于单独分析某一心功能信号,对同时采集的心阻抗与心电信号进行融合分析,得到的信息会更全面,更能了解心脏的状态。本文结合信号处理技术与深度学习技术,提出了一种基于多尺度特征融合的多模态心功能信号分类模型,实现人体心功能的自动评估。根据心功能生理信号的产生机理,设计了心功能生理信号采集实验方案。同步采集四种不同运动强度下的多模态心功能信号,分别构建两个单模态的心功能生理信号数据库。结合两个单模态心功能信号之间的对应关系,利用小波变换的方法和阈值法对两个单模态的心功能信号分别做去噪、特征点定位及心动周期划分等预处理工作,完成数据收集工作。因为心电信号和心阻抗信号中都存在着许多有关人体的重要的生理参数,两种信号从不同的角度对心脏的功能进行了描述,为诊断提供了可靠的依据。本文提出了一种基于多尺度特征融合的心功能信号分类模型,分别自动提取心阻抗微分信号与心电信号的深层特征,降低了人工提取特征造成的一些主观影响,得到对不同运动强度下的心功能信号的分类评估结果。为了对比多模态与单模态心功能信号作为输入时的模型分类性能,利用所设计的深度神经网络模型对多模态心功能信号进行特征提取与融合,挖掘并学习信号之间的内在联系,自动对不同运动强度下的心功能信号进行分类。通过对比所设计的网络对单模态心功能信号与多模态心功能信号的分类结果表明,基于多模态心功能信号的分析能够提高在测试集的平均准确率,达到97.28%,且模型漏判与误判的概率低,能更准确描述心脏血流动力学变化,评估心血管功能,对心脏相关疾病的检查、预防和早期治疗具有十分重要的意义。
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