基于心電信號和T波交替分析的心臟猝死無損診斷研究.pdf

1、心臟性猝死(SuddenCardiacDeath，SCD)是一種嚴重危害人類健康的疾病，世界每年因此病猝死的患者約有1200萬，其中SCD占75％?；颊咭坏┏霈F(xiàn)癥狀，通常在一小時內死亡，倘若能及時的實行早期電除顫，就能最大限度的挽回患者的生命。因此避免SCD的發(fā)生主要是依靠預測和預防。心電圖主要反映的是心臟興奮的電活動過程，其特征參數(shù)對于心肌缺血和猝死的診斷具有極高的價值。特別是一種心電信號微弱交替的現(xiàn)象——T波交替(T-waveAlt

2、ernant，TWA)已經被FDA認證成為預測室性心律失常與SCD獨立的、具有統(tǒng)計學意義的指標。
　　本課題通過對心電信號特征值和TWA的分析研究，結合現(xiàn)代非平穩(wěn)信號處理和模式識別技術，最終實現(xiàn)對SCD的無創(chuàng)診斷。具體內容如下：
　　1、經驗模式分解（EmpiricalModeDecomposition,EMD）算法的改進：本文借鑒“鏡像延拓”和信號衍生算法提出新的方法改善EMD的邊界效應；根據(jù)心電信號的特征，提出篩選停止標

3、準的修正方案，提高了實用性。
　　2、心電信號的預處理：提出一種時間尺度濾波法，首先運用改善后的EMD將心電信號分解成多個固有模態(tài)函數(shù)（IntrinsicModeFunctions，IMFs），然后通過摒棄含有明顯噪聲的IMFs，對余量使用軟門限閾值去噪，最后重組得到新的檢測信號。此時的新信號不僅濾除了相應噪聲和干擾，而且有效地突出心電信號特征點。
　　3、心電信號特征點的定位：通過對多個IMFs成分和剩余參量進行頻率分析可

4、以知道，QRS波和P波、T波的特征點通過預處理得到加強和突出。因此，本文結合自適應閾值以及一系列補償類幾何策略來分析IMFs,最終達到定位心電特征點的目的。
　　4、TWA的檢測：已有的TWA檢測方法包括譜分析法、相干平均的快速傅里葉變換法、復合解調法和相關法，本課題首先運用上述幾種方法對多種模擬信號進行試驗,然后對比檢測準確度，從而分析得到這幾種方法的優(yōu)缺點，最后選用相關分析法得到TWA的幅值，將其與T波均值共同作為一個特征參量