导读:本文包含了心电自动分析论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:心电,递归,算法,卷积,信号,形态学,导数。
心电自动分析论文文献综述写法
李运东[1]（2018）在《分析农电自动抄表技术及优缺点》一文中研究指出毋庸置疑,电的发现是造福人类的一个发现,这一伟大的发现完全改变了人们的日常生活。无论是灯红酒绿的城市生活,还是淳朴的农村生活,它们都离不开用电问题。电是地球上几十亿年最伟大的发现,那么在如今的现代生活中,一旦涉及到电的问题,便一定会涉及到电表电费问题。我这一国有企业负责国家的相关用电问题。其中国家电网包括城市电网以及农村电网,这两个类别分别负责城市的用电问题以及农村的用电问题,这是相关工作更加的简便。(本文来源于《科技视界》期刊2018年33期）
戴张印[2]（2018）在《心电散点图的自动分析研究》一文中研究指出心电信号自动分析与诊断系统的研发,对于提高心电自动分析的整体性能和自动化水平、拓展心电图临床诊断质量都具有一定的现实意义。随着非线性分析的不断发展,心电散点图的分析已经成为心电信号分析领域发展的新方向。论文围绕心电散点图的自动分析进行了研究,设计包括聚类模块和心电吸引子分析模块的自动分析系统。论文首先针对心电散点图类别的自动判别,深入研究并比较了传统聚类算法K-means、DBSCAN算法均和新型基于密度的聚类算法。由于密度聚类算法的运行速度、性能等方面均优于其他两种算法,故设计选用密度算法进行心电数据的分析。论文然后对MIT-BIH数据库的数据进行算法测试,测试结果表明设计的算法可以有效的对心电散点图聚类,为后期边缘点检测提供了基础。心电散点图基于密度聚类的自动分析还构建了心电散点图的边缘点集。论文采用搜索窗算法探测心电散点图的边缘点集,提出的优化算法可以能够实现对散点图边缘点的有效勘测;并根据边缘点集进行边缘线拟合。论文采用MIT-BIH数据库中的心电数据集对设计的算法进行了测试。论文最后根据聚类个数及边缘线斜率对照混沌吸引子分析模型进行判断,实现了对窦性心律、窦性心律过速、室上性早搏、室性早搏、房扑和房颤的自动分析。测试采用MIT-BIH数据库的数据,结果表明设计的自动分析系统可以根据心电散点图、的判别心脏病类型。论文研究设计的心电散点图自动分析系统,为简化人工识别和提高临床诊断效率提供了参考,具有一定的实用价值。(本文来源于《东南大学》期刊2018-05-01）
王玉辰[3]（2018）在《基于卷积神经网络的临床心电数据自动分析研究》一文中研究指出心血管疾病是我国发病率及死亡率最高的疾病。现阶段,常采用临床心电数据进行检查,取得了较好的效果。随着大规模人群条件下实时检测心血管疾病需求的提高,这种诊断方法出现依赖医生个人经验和诊断水平、耗时长、工作效率低等问题。采用人工智能的方法自动分析临床心电数据对解决上述问题具有重要的理论意义和应用价值。已有的心电数据自动分析技术是以提取心电数据P-QRS-T波的特征为基础,然后利用先验知识或者机器学习的方法进行分类诊断。基于先验知识的自动分析方法利用医生的临床经验设定分类标准进行诊断。该方法针对特定种类的心血管疾病取得了较好的效果。基于机器学习的自动分析方法常利用浅层神经网络对心电数据P-QRS-T波的特征进行分类识别,提高了方法的一般性。这两类方法针对单导联或者双导联的实验用心电数据库取得了较好的结果。随着大型心电采集设备和动态心电图的普及,心电数据的规模的进一步增大,研究者逐步建立了12导联的临床心电数据库。临床心电数据库不仅数据量远大于实验用心电数据库,临床采集时的不确定也大幅度增加了数据的复杂性。这些因素导致临床心电数据在特征选取时的困难,严重影响现有心电自动分析方法在临床上的使用。针对临床心电数据体量大、不确定性高的特点,改进数据预处理方法,并利用卷积神经网络建立模型,进行分析。无需进行特征提取,直接对心电数据进行分类识别,可以有效的保留心电数据中的隐含信息,提高临床心电数据的识别率。具体研究内容如下。(1)临床心电数据预处理。根据12导联心电数据之间的相关性,利用多导联滤波的方法,消除单一导联出现的异常,提高信噪比;利用高通滤波器和带阻滤波器去除基线漂移和工频干扰;利用二阶盲源分离的方法去除肌电干扰,解决原有小波变换方法面向临床心电数据时小波基选择困难的问题。(2)单导联心电数据的自动分析。当输入数据量较大时,浅层神经网络需要大量增加隐含层单元数,以提高分类准确率,这带来了计算量大求解困难的问题。选用深度卷积神经网络,通过增加层深,可以在较小计算量的情况下达到更优的效果。利用卷积神经网络建立模型,对单导联的MIT-BIH数据库进行自动分析,五分类准确率为98.67%。(3)临床多导联心电数据的自动分析。多导联临床心电数据各导联间相互独立,在利用卷积神经网络建模时,增加独立的卷积单元,改进卷积融合计算方法;随着卷积神经网络层数的增加,引发误差传递梯度减小的问题,引入残差网络,提高反馈效果。利用改进后的卷积神经网络,对15万组临床心电数据进行自动分析,二分类准确率为90.46%。(本文来源于《郑州大学》期刊2018-04-01）
王茜,梁振士,方丕华,杨啸林,曹东芳[4]（2016）在《基于心电算法自动分析准确性评价的心电数据库》一文中研究指出在研发测试阶段及上市之前,应采用合适的素材,对心电图机的自动分析功能的准确性进行客观评价。目前国内没有格式开放、采集自中国人的、可用于节律和形态自动诊断准确性评价目的的标准十二导联心电数据库。从评价的现状及相关需求,临床实际及技术可行性等方面,介绍一种对心电类设备的自动分析功能进行准确性性能评价的素材,即中国北方成年人标准十二导联心电数据库的设计及其实现思路。(本文来源于《医疗装备》期刊2016年17期）
张飞[5]（2015）在《异常心电波形的自动分析及其快速识别算法研究》一文中研究指出心脏猝死(Sudden cardiac death-SCD,简称猝死)是心血管疾病死亡的主要原因之一,已成为人们首要关注的健康问题。其中,约80%的SCD又是由于室颤(VF)或持续性室速(VT)等最恶性心律失常所导致的。目前,在最短的时间内对患者实施电击除颤(electric defibrillation-ED,简称除颤)是临床上唯一可靠并被广泛使用的室颤转复方法。然而,由于SCD的突发性和随机性,而其中绝大部分的病发患者又远离医院,因此常常因无法获得及时的救治,而失去宝贵的生命。1997年首台全自动体外除颤器(AED)的出现,使得这一窘状得以革命性的改变,普通民众可在没有任何医学知识的情况下对院外心脏骤停患者实施及时的除颤救助,大大提高了恶性心律失常患者的存活率。同时,为了尽早监测和预防恶性心律失常的发生,对于具有潜在心律失常患者的心电波形实施远程实时监护,以尽早发现异常征兆和并给予及时的告警或救助,亦将有效降低院外SCD的死亡率。因此,无论是对于具有自动感知、自动判断及自动除颤的AED,还是院外高危心脏病患者的实时监测和早期预警的心电监护系统,其中对于异常的心电波形的全自动分析和恶性心律失常的快速识别,是需要探索和解决的重点及难点。本文的主要工作围绕异常心电波形中非致命性失常心律的实时监护和致命性失常心律的电击除颤,主要开展了如下叁方面的研究和探讨。首先,给出了心电信号的产生原理、心电信号波形特点以及心电标准数据库,并针对心电信号采集过程中各种干扰和噪声,给出了本文设计的数字滤波方法及其滤波效果。其次,基于传统心电信号的QRS波的检测方法存在的不足,提出了一种基于差分阈值的QRS波的自动检测新方法;在MATLAB和STM32嵌入式监护系统下分别设计和移植了相应的算法,并基于MIT-BIH心律失常标准数据库,开展了相应的算法性能仿真分析和实验测试。测试结果显示,该算法的QRS波检测灵敏度和准确率分别达到了99.69%和99.32%;与已有算法相比,本方法在满足心电监护实时性要求的同时且具有更好的QRS波检测灵敏度和准确率。同时,具有上述QRS波检测的基础上,本文进一步使用粗糙集理论,对临床常见的13种非致命性失常心律进行了分析,并给出了相应的判别标准。最后,基于栅条投影和斜率变异度理论,提出了四种结合时频域特征分析的可电击复律心律的自动识别新方法,并在MATLAB环境下设计和实现了相应的算法;同时,建立了约10万余条的可电击心律数据库,并完成了相应的算法性能仿真测试;测试评估结果表明:本算法不仅达到美国心脏协会(AHA)所建议的AED决策的性能要求,而且和已有的HILB算法相比,表现出更优的分类性能和更少的计算时间。本文的研究是心电监护及早期预警、心律感知和AED自动除颤的核心技术,相关研究成果对于复杂心律失常的心电自动分析和快速识别具有广泛的实际应用前景,尤其对于研制和开发具有我国自主知识产权的心电监护及自动除颤装置具有重要科学价值和社会意义。(本文来源于《电子科技大学》期刊2015-04-10）
孟庆芳,陈珊珊,陈月辉,冯志全[6]（2014）在《基于递归量化分析与支持向量机的癫痫脑电自动检测方法》一文中研究指出癫痫脑电信号的自动检测对癫痫的临床诊断与治疗具有重要意义.基于递归图(recurrence plot)的递归量化分析(recurrence quantification analysis,RQA)重现了非线性时间序列的动力学行为,分析了其递归特性,本文提出了基于RQA的癫痫脑电信号特征提取方法.实验结果表明:直接基于RQA特征的癫痫脑电的检测准确率较高,其中直接基于确定率DET的分类准确率可达到90.25%.本文还把提取的RQA特征值和变化系数、波动指数相结合组成特征向量,输入到SVM分类器,实现癫痫脑电信号的自动检测;实验结果表明:该方法的分类准确率可达到99%.(本文来源于《物理学报》期刊2014年05期）
蔡明山[7]（2013）在《心电远程监护系统与自动分析技术研究》一文中研究指出当前,随着人们生活节奏的加快和工作压力的增加,心脏系统疾病发病率持续上升,且患者年轻化趋势越来越明显,它已经成为人类生命健康的主要威胁。医院现有的软硬件资源很难在短期内有所改善,满足不断增加的心脏系统疾病患者诊治需求,因此如何高效地利用医疗资源,积极防治心血管疾病成为了亟待解决的问题。远程监护和心电自动分析技术可以在一定程度上解决这一问题,是目前医疗信息化研究的热门领域,但是随着投入使用的心电监控传感器数量的增大,产生了大量的心电信号数据,如何有效地收集、存储和管理这些数据,自动分析和发掘它们的潜在价值是该领域面临的新机遇和新挑战。本文针对远程监护和大量心电数据自动分析的需求,设计以数据传输、数据存储管理和心电信号自动分析叁部分为核心的云计算平台远程监护系统。该系统具有能够根据患者病况及网络环境自适应传输心电数据的自适应性实时心电数据传输协议(Adaptive Real-time ECG data Transfer Protocol,ARETP),协议位于应用层,适用于 3G、WiFi、蓝牙和有线Internet网络环境,在传感器、移动设备、数据处理平台和PC客户端之间高效的利用网络带宽传输数据,能够有效地降低传感器和移动设备的功耗,提高系统数据传输实时性;为应对多传感器长时间监控产生大量数据的问题,本课题采用了 HDFS(Hadoop Distributed File System)和 HBase(Hadoop Database)构建弹性的数据存储管理方案,并设计接入控制机制和开放式API,便于数据的接入使用和扩充;在心电信号自动分析方面,本课题针对移动设备和数据分析平台不同的特性采用了不同的算法,在移动设备端采用改进的Pan-Tompkins算法,而在分析平台引入基于R-NN时序信号搜索的心电自动分析算法,采用Mapreduce编程实现该算法,同时为了弥补Hadoop实时性不足的缺陷,系统在边缘服务器上实现基于CUDA的心电信号搜索匹配算法,以此达到系统对心脏系统疾病自动完成初步诊断目的,为心电远程监控和自动分析提供一个易于扩展和改进的实验平台。为了测试系统的性能,本文从稳定性、准确性、实时性和可扩展性进行性能评估测试。实验结果表明本文设计的远程监护系统在一定程度上满足多用户、多传感器、大量数据集和实时心电信号自动分析的需求,具有较大的科研和实用推广价值。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2013-12-01）
程彩艳,施佳锋,沈燕[8]（2012）在《风电自动发电控制策略可行性分析》一文中研究指出为应对大规模风电并网运行带来的诸多不利因素,在传统水、火电机组有功控制技术的基础上,综合风电运行特点,研究分析了计划曲线跟踪、限时段控制等多种风电有功控制策略,并且成功实现了宁夏首次风电联网有功闭环控制。研究结果表明:风电有功控制策略有较强的可行性,能够为电网接纳大规模风电运行提供关键技术支撑。(本文来源于《宁夏电力》期刊2012年03期）
任淑华[9]（2011）在《心电自动分析诊断系统设计》一文中研究指出在生物医学工程领域,针对心电图波形特征的研究一直是热点,同时心电信号自动分析和诊断功能的实现将有力促进中国医疗事业的发展。本文主要针对工程中的实际应用设计心电信号分析诊断系统,这是实现心电数据自动检测与提取的软件工程手段。在工程算法上围绕“心电信号预处理”、“心电波形检测与提取”、“心电分析软件设计与实现”叁个主要方向展开研究。首先介绍了各种应用于心电预处理的方法及心电信号特征点提取的方法,并对此进行了优缺点对比说明。其次具体分析了应用于本次VC工程的心电信号预处理的方法。接着本文重点分析了心电特征波形和特征点的提取方法,提出两种QRS波特征点的提取方法：一是基于可变差分阈值的高效率QRS波群特征检测软件实现方法；二是基于多模态形态学导数(Multi-Modal Morphological Derivatives, MMD)变换方法实现QRS波群的起点和终点检测。在针对T波区间的检测上应用局部放大效果较好的‘翼’函数法做T波区间变换,对正向单峰T波精确定位始点和终点。最后针对心电自动分类方法进行研究,确定了适合工程应用的分支逻辑判断方法。将临床经验通过计算机语言进行分类和表达,设计合理程序实现心电自动诊断功能。本文所采用的数据库为国际公认的MIT-BIH心律失常数据库,算法仿真工具为matlab7.0。通过对48个心律失常信号的算法仿真验证了本文设计的方法的准确性和可靠性。最后采用计算机语言C++运用面向对象的方法设计软件,利用VisualC++6.0编写基于windows平台心电自动分析诊断软件。软件包括心电波形的显示、特征参数的分析、诊断报告显示等功能。(本文来源于《南京大学》期刊2011-05-16）
周拓,葛鑫,杨翠微,邬小玫,方祖祥[10]（2009）在《用于远程心电监护系统的心电信号自动分析和诊断方法》一文中研究指出提出了一种基于远程心电监护系统的心律分析和诊断方法。该方法首先以多数据缓冲方式整合分包传输的心电数据,然后以心电数据的二阶差分值为主要依据,自动检测R波波峰,最后依据检测结果,对受试者心律进行初步诊断。测试结果表明,本方法能够满足远程心电监护系统的准确、实时和稳定等要求。(本文来源于《中国医疗器械杂志》期刊2009年03期）
心电自动分析论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
心电信号自动分析与诊断系统的研发,对于提高心电自动分析的整体性能和自动化水平、拓展心电图临床诊断质量都具有一定的现实意义。随着非线性分析的不断发展,心电散点图的分析已经成为心电信号分析领域发展的新方向。论文围绕心电散点图的自动分析进行了研究,设计包括聚类模块和心电吸引子分析模块的自动分析系统。论文首先针对心电散点图类别的自动判别,深入研究并比较了传统聚类算法K-means、DBSCAN算法均和新型基于密度的聚类算法。由于密度聚类算法的运行速度、性能等方面均优于其他两种算法,故设计选用密度算法进行心电数据的分析。论文然后对MIT-BIH数据库的数据进行算法测试,测试结果表明设计的算法可以有效的对心电散点图聚类,为后期边缘点检测提供了基础。心电散点图基于密度聚类的自动分析还构建了心电散点图的边缘点集。论文采用搜索窗算法探测心电散点图的边缘点集,提出的优化算法可以能够实现对散点图边缘点的有效勘测;并根据边缘点集进行边缘线拟合。论文采用MIT-BIH数据库中的心电数据集对设计的算法进行了测试。论文最后根据聚类个数及边缘线斜率对照混沌吸引子分析模型进行判断,实现了对窦性心律、窦性心律过速、室上性早搏、室性早搏、房扑和房颤的自动分析。测试采用MIT-BIH数据库的数据,结果表明设计的自动分析系统可以根据心电散点图、的判别心脏病类型。论文研究设计的心电散点图自动分析系统,为简化人工识别和提高临床诊断效率提供了参考,具有一定的实用价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
心电自动分析论文参考文献
[1].李运东.分析农电自动抄表技术及优缺点[J].科技视界.2018
[2].戴张印.心电散点图的自动分析研究[D].东南大学.2018
[3].王玉辰.基于卷积神经网络的临床心电数据自动分析研究[D].郑州大学.2018
[4].王茜,梁振士,方丕华,杨啸林,曹东芳.基于心电算法自动分析准确性评价的心电数据库[J].医疗装备.2016
[5].张飞.异常心电波形的自动分析及其快速识别算法研究[D].电子科技大学.2015
[6].孟庆芳,陈珊珊,陈月辉,冯志全.基于递归量化分析与支持向量机的癫痫脑电自动检测方法[J].物理学报.2014
[7].蔡明山.心电远程监护系统与自动分析技术研究[D].哈尔滨工程大学.2013
[8].程彩艳,施佳锋,沈燕.风电自动发电控制策略可行性分析[J].宁夏电力.2012
[9].任淑华.心电自动分析诊断系统设计[D].南京大学.2011
[10].周拓,葛鑫,杨翠微,邬小玫,方祖祥.用于远程心电监护系统的心电信号自动分析和诊断方法[J].中国医疗器械杂志.2009