导读:本文包含了心电图信号论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:心电图信号,噪声来源,小波分析,高频噪声算法
心电图信号论文文献综述
李嘉,张阳[1]（2019）在《基于小波分析的去除心电图信号中高频噪声算法研究》一文中研究指出通过分析心电图(ECG)信号的噪声来源,采用了小波分析作为ECG去噪方案,并对相关理论和算法进行了阐述。(本文来源于《科技与创新》期刊2019年19期）
艾嘶吗（ASMAA,MAHER,LABIB,IBRAHIM,IBRAHIM）[2]（2019）在《基于心电图信号特征的心率异常检测》一文中研究指出心脏病是全球最重要的死因之一。因此,早期发现心脏病对于降低死亡率的上升至关重要。心电图(ECG)广泛应用于多种心脏病的诊断,如心律失常、心肌梗死等。然而,由于心电图异常信号的非线性和复杂性,很难对其特征进行检测。此外,人工检查这些心电图信号可能很费时。此外,早期发现一些异常心脏病,如心肌梗死(也称为心脏病发作),对于降低死亡率的上升至关重要。为了克服这些局限性,我们提出了一种快速、准确的分类器,它模拟心脏病专家的诊断,将心电图信号从单导联心电图信号中分为正常和异常信号,并优于其他已知的分类器。此外,我们还提出了一种利用二维卷积神经网络(CNN)检测心肌梗死信号的有效的计算机辅助诊断(CAD)系统。本文的第一部分介绍了模拟心脏科医生诊断的分类器,将心电图信号数据从单个铅心电图信号分为正常和异常类。在这一部分中,首先,采用一种精确的算法从噪声中校正心电图信号,提取每个心电图信号的主要特征。之后,我们模拟了心电图信号的特征,并根据这些特征创建了所提出的分类器。采用两个神经网络(NN)分类器、四个支持向量机(SVM)分类器和k-近邻(KNN)分类器对心电图信号进行分类,并与所提出的分类器进行了比较。从该算法中使用的每个心电图信号中提取的总共13个特征,并将其设置为其他分类器的输入。最后,给出了所提出的分类器的性能。在论文的第二部分,我们提出了一种利用二维CNN检测MI信号的有效方法。首先,我们采用两种转移学习技术对预先训练过的VGG-Net进行再训练,得到了两种新的网络VGG-MI1和VGG-MI2。之后,采用数据扩充技术来提高分类性能。我们的方法在几个公开的心电图数据库中进行测试。实验结果表明,该方法比现有算法有效、可靠、可靠。根据该方法的优点,可以在临床环境中实现,有助于专家更准确地检测MI信号。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-06-01）
颜菲,胡玉平[3]（2019）在《迭加去噪自动编码器结合深度神经网络的心电图信号分类方法》一文中研究指出针对现有心电图信号分类方法精度较低,模型训练收敛速度较慢的缺点,提出一种基于迭加去噪自动编码器和深度神经网络方法的新型分类方法。该方法采用无监督学习方式,利用带有稀疏约束的迭加去噪自动编码器,实现心电图原始数据的特征学习。基于深度神经网络对信号进行分类,同时利用监督式自主学习微调方法对神经网络权重进行适时调整,从而保证信号分类的精度和质量。利用叁个机构的经典数据库对该方法进行实验研究,并与目前两种最新的方法进行对比。实验结果证明,该方法在专家标记样本较少的情况下,仍能明显提高心电图数据分类的准确率,同时加快训练时的收敛速度。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年04期）
崔善政,郭艳珍,梁钊,邱晓梅,王峰[4]（2018）在《变分模态分解在去除心电图信号基线漂移中的应用》一文中研究指出心电图(ECG)信号可反映心脏电生理功能活动状态并能为临床心脏病准确诊断提供有重要价值的信息。检测到人体的心电图信号,通常伴随着很多干扰,其中基线漂移干扰很大程度影响了对心电图信号的准确判断。根据变分模态分解(VMD)理论,提出了一种去除心电图信号基线漂移的方法。选择合适的分解层数,利用变分模态分解将心电图信号分解为一组模态分量,去除含有基线漂移成分的模态分量,重构剩余模态分量得到去除基线漂移后的心电图信号。通过ECG信号仿真和实际数据处理实验,与经验模态分解算法比较信噪比提高了4 d B,且能够保持心电图信号的形态特征,有效去除了基线漂移干扰。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2018年02期）
[5]（2016）在《ADI AD8233心电图(ECG)信号调理模块解决方案》一文中研究指出AD8233是用于ECG和其他生物电势测量应用的集成信号调节模块。它被设计成在存在噪声条件的情况下(例如由运动或远程电极放置产生的那些)提取,放大和过滤小的生物电势信号。该设计允许超低功耗模数转换器(ADC)或嵌入式微控制器轻松获取输出信号。AD8233实现了一个两极高通滤波器,用于消除运动伪影和电极半电池电位。该滤波器与放大器的仪表架构紧密耦合,允许在单个级中的大增益和高通滤波,从而节省空(本文来源于《世界电子元器件》期刊2016年10期）
王华,望庐山,梁凤霞,刘建民,李佳[6]（2016）在《电针治疗对慢性心肌缺血大鼠心电图、心肌病理形态及PI3K/Akt信号通路的影响》一文中研究指出目的:探讨标本配穴改善心肌缺血的腧穴配伍效应及实现保护心肌缺血作用的基因调控途径。方法:将70只SPF级Wistar雄性大鼠根据随机数字表法分为正常组、模型组、LY294002组、IGF-1组、内关组、标本配穴组、标本配穴+LY294002组,每组10只。正常组注射等剂量0.9%NaCl溶液,余组采用盐酸异丙肾上腺素(ISO)大鼠腹部皮下注射的方法制作心肌缺血模型。于造模前开始干预,LY294002组和IGF-1组分别给予LY294002溶液和IGF-1溶液注射,共14d。内关组电针"内关"干预,连接HAN-200型电针仪,每次10min;标本配穴组电针"内关""足叁里""关元",连接HAN-200型电针仪,每次10min;标本配穴+LY294002组,LY294002水溶液给药14d,造模前即给予电针"内关""足叁里""关元",均每日1次,共持续21d。所有针刺在造模前进行电针针刺预处理。检测干预前后大鼠心率(HR)及ST段电压的变化,采用HE染色观察各组大鼠心肌组织病理形态学的变化,并检测心肌PI3K、Akt mRNA表达。结果:造模后,各干预组大鼠心率、ST段电压均高于正常组(均P<0.01);干预后,标本配穴组、IGF-1组和内关组心率、ST段电压较模型组改善(P<0.01,P<0.05),以标本配穴组、IGF-1组心率、ST段电压改善最明显(P<0.01)。心肌组织病理形态学方面,模型组心肌缺血明显,LY294002组最重,标本配穴+LY294002组介于两者之间;干预后,IGF-1组、内关组及标本配穴组心肌病理损伤明显改善,且IGF-1组和标本配穴组心肌组织病理损伤较内关组改善明显。PI3K、Akt mRNA表达方面,与正常组比较,造模后各组PI3K mRNA表达升高(P<0.01,P<0.05),IGF-1组与标本配穴组升高最明显(均P<0.01);LY294002组和标本配穴+LY294002组Akt mRNA表达降低(均P<0.01,P<0.05),余组Akt mRNA表达均升高(P<0.01,P<0.05),IGF-1组与标本配穴组Akt mRNA表达升高更明显(均P<0.01)。结论:标本配穴可改善慢性心肌缺血大鼠心率、ST段电压变化,减轻心肌组织病理损伤,效果明显优于单取"内关"者,PI3K/Akt信号通路可能参与了标本配穴对慢性心肌缺血大鼠保护的调节机制。(本文来源于《中国针灸》期刊2016年04期）
刘镇,古春花,彭智勇,梁建华,黄丽华[7]（2015）在《心血瘀阻型胸痹患者同步12导联心电图信号的Lyapunov指数谱分析》一文中研究指出目的:探讨心血瘀阻型胸痹患者同步12导联心电图信号的Lyapunov指数谱。方法:选取本院2012年10月-2014年10月西医诊断冠心病且中医辨证为心血瘀阻型胸痹患者150例为观察组,同期选取80例健康体检者作为对照组,比较两组同步12导联心电图信号的Lyapunov指数谱差异。结果:两组年龄、吸烟史、体重质量指数(IBM)、血压、甘油叁酯(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)水平比较,差异均无统计学意义(P>0.05),具有可比性。观察组同步12导联(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、a VR、a VL、a VF、V1、V2、V3、V4、V5和V6)心电图信号的最大Lyapunov指数分别为(0.0201±0.0037)、(0.0193±0.0036)、(0.0282±0.0057)、(0.0276±0.0057)、(0.0297±0.0065)、(0.0270±0.0059)、(0.0273±0.0066)、(0.0290±0.0065)、(0.0279±0.0068)、(0.0277±0.0062)、(0.0274±0.0061)和(0.0285±0.0092),均明显低于对照组(0.0649±0.0092)、(0.0621±0.0088)、(0.0866±0.0010)、(0.0880±0.0094)、(0.0797±0.0087)、(0.0801±0.0087)、(0.0826±0.0095)、(0.0806±0.0105)、(0.0769±0.0099)、(0.0864±0.0089)、(0.0811±0.0087)和(0.0764±0.0065),比较差异具有统计学意义(P<0.05)。根据时间序列相空间重构图和lyapunov指数谱变化曲线图发现,心电图信号具有明显的混沌特征。结论:同步12导联心电图信号的最大Lyapunov指数可作为心血瘀阻型胸痹的诊断指标。(本文来源于《中国医学创新》期刊2015年22期）
黄耀森[8]（2014）在《多通道动态(可移动)心电图机信号测试台》一文中研究指出0引言动态(可移动)心电图机(以下简称动态心电图机)是医院常用的诊断设备,它能够在患者自然状态下连续24 h或更长时间记录叁通道或多通道心电信号,借助计算机进行显示、分析处理、发现各类心率失常事件及ST段异常改变,为临床诊断和治疗提供重要依据。目前,动态心电图机的检测方式均为每次检测一台,单台耗时0.5~1 h,一家医院可能会有多台设备,检测耗时较长。实际上检测动态心电图机时,机器大多数都在病人身上,医疗机构(本文来源于《上海计量测试》期刊2014年04期）
张颖超,茅丹,胡凯[9]（2014）在《压缩传感理论在心电图信号恢复问题上的研究》一文中研究指出身体传感器网络(body sensor network,BSN)是实时监护病人生理特征的一种新型网络,压缩传感(compressed sensing,CS)是一种全新的信号采集、编解码理论.面对CS理论用于基于BSN的心电信号的恢复问题,针对现有多种小波基作为稀疏基使用时的表现,通过大量实验,希望寻找到一个最优的小波基,使得心电信号能够精确且稳定地恢复.实验结果证明存在一组小波基,能够使得多种心电信号的恢复结果不但精度高,而且鲁棒性强,该研究结果可以为进一步研究心电信号恢复问题提供参考意见.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2014年05期）
孙丽红[10]（2014）在《基于小波变换的心电图信号特征点的检测分析》一文中研究指出目的:总结小波变换理论在心电图信号特征点检测中的价值。方法:基于小波变换多分辨分析理论,对心电信号进行去噪处理及,通过小波变换逼近信号对基线漂移进行滤除,滤除高频噪声,心电信号平均值设为0。分别采用时间电压法、面积法以及幅值法对平均心电轴进行测算。结果:面积法精确度最佳,显着高于其他两种方法(P<0.05)。结论:以小波变换理论作为基础,应用面积法能够显着提高心电图信号特征点检测的准确性。(本文来源于《中国伤残医学》期刊2014年04期）
心电图信号论文开题报告
（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：
心脏病是全球最重要的死因之一。因此,早期发现心脏病对于降低死亡率的上升至关重要。心电图(ECG)广泛应用于多种心脏病的诊断,如心律失常、心肌梗死等。然而,由于心电图异常信号的非线性和复杂性,很难对其特征进行检测。此外,人工检查这些心电图信号可能很费时。此外,早期发现一些异常心脏病,如心肌梗死(也称为心脏病发作),对于降低死亡率的上升至关重要。为了克服这些局限性,我们提出了一种快速、准确的分类器,它模拟心脏病专家的诊断,将心电图信号从单导联心电图信号中分为正常和异常信号,并优于其他已知的分类器。此外,我们还提出了一种利用二维卷积神经网络(CNN)检测心肌梗死信号的有效的计算机辅助诊断(CAD)系统。本文的第一部分介绍了模拟心脏科医生诊断的分类器,将心电图信号数据从单个铅心电图信号分为正常和异常类。在这一部分中,首先,采用一种精确的算法从噪声中校正心电图信号,提取每个心电图信号的主要特征。之后,我们模拟了心电图信号的特征,并根据这些特征创建了所提出的分类器。采用两个神经网络(NN)分类器、四个支持向量机(SVM)分类器和k-近邻(KNN)分类器对心电图信号进行分类,并与所提出的分类器进行了比较。从该算法中使用的每个心电图信号中提取的总共13个特征,并将其设置为其他分类器的输入。最后,给出了所提出的分类器的性能。在论文的第二部分,我们提出了一种利用二维CNN检测MI信号的有效方法。首先,我们采用两种转移学习技术对预先训练过的VGG-Net进行再训练,得到了两种新的网络VGG-MI1和VGG-MI2。之后,采用数据扩充技术来提高分类性能。我们的方法在几个公开的心电图数据库中进行测试。实验结果表明,该方法比现有算法有效、可靠、可靠。根据该方法的优点,可以在临床环境中实现,有助于专家更准确地检测MI信号。
（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。
心电图信号论文参考文献
[1].李嘉,张阳.基于小波分析的去除心电图信号中高频噪声算法研究[J].科技与创新.2019
[2].艾嘶吗（ASMAA,MAHER,LABIB,IBRAHIM,IBRAHIM）.基于心电图信号特征的心率异常检测[D].哈尔滨工业大学.2019
[3].颜菲,胡玉平.迭加去噪自动编码器结合深度神经网络的心电图信号分类方法[J].计算机应用与软件.2019
[4].崔善政,郭艳珍,梁钊,邱晓梅,王峰.变分模态分解在去除心电图信号基线漂移中的应用[J].电子测量与仪器学报.2018
[5]..ADIAD8233心电图(ECG)信号调理模块解决方案[J].世界电子元器件.2016
[6].王华,望庐山,梁凤霞,刘建民,李佳.电针治疗对慢性心肌缺血大鼠心电图、心肌病理形态及PI3K/Akt信号通路的影响[J].中国针灸.2016
[7].刘镇,古春花,彭智勇,梁建华,黄丽华.心血瘀阻型胸痹患者同步12导联心电图信号的Lyapunov指数谱分析[J].中国医学创新.2015
[8].黄耀森.多通道动态(可移动)心电图机信号测试台[J].上海计量测试.2014
[9].张颖超,茅丹,胡凯.压缩传感理论在心电图信号恢复问题上的研究[J].计算机研究与发展.2014
[10].孙丽红.基于小波变换的心电图信号特征点的检测分析[J].中国伤残医学.2014