基于小波變換的心電和心阻抗信號的研究.pdf

1、近年來，隨著社會老齡化進程的加劇，心血管疾病的死亡人數已經占到發(fā)病死亡人數首位，它已經成為威脅人類生命健康的主要疾病之一。因此，對心血管疾病的早期檢測和診斷成為整個醫(yī)學界面臨的迫切問題。由于心電信號具有一定的規(guī)律性，并且比其它生物電信號容易檢測，所以對心電信號的研究分析成為診斷人類健康狀況最重要的保障和依據。但是隨著心臟疾病發(fā)展的多樣化，單獨分析心電信號，并不能保證病人病情的準確診斷，因為心電信號不能反映心臟的機械性能，所以對心阻抗信號

2、的研究開始興起。心阻抗技術作為一種無創(chuàng)、簡單方便的新型技術，使它的重要性日益突顯出來。目前的臨床研究發(fā)現，心電和心阻抗信號的綜合分析，能夠幫助準確診斷患者的心臟狀況。
　　本論文的主要內容是利用小波變換技術，對心電和心阻抗信號進行分析和研究。小波變換技術是信號處理的新方法，具有多分辨分析的特點。本論文的研究內容分為兩部分:
　　第一部分是對心電信號進行研究，從去噪和特征提取兩個方面進行分析。在去除干擾噪聲方面，根據心電信號的

3、特點，提出新閾值函數法，選擇適當的閾值和小波函數，對心電信號進行去噪，并用MIT-BIH心律不齊數據庫進行仿真和算法驗證，同時利用經典算法（硬閾值法和軟閾值法）對心電信號進行處理，最后采用其他學者提出的算法和新閾值法進行性能比較，仿真結果表明，新閾值法取得的效果明顯優(yōu)于其它方法;在心電信號特征提取方面，P波、QRS波群和T波的正確提取對診斷病人的病情至關重要，對它們的提取是整個心電信號特征提取的重點和難點。本論文對這些特征的提取是利用小

4、波函數Mexican Hat，在小波分解的第五尺度上對各個特征點進行提取，并利用MIT-BIH心律不齊數據庫進行仿真驗證，提取精確率可以達到99.78％，證實了算法的有效性。
　　第二部分是對心阻抗信號的研究，從心阻抗信號的去噪和特征提取兩方面進行分析。在對心阻抗信號去噪時，考慮到心阻抗信號和心電信號都屬于微弱的生物電信號，所以采用處理心電信號的算法對心阻抗信號進行處理。本論文利用中國科學院電子學研究所研發(fā)的一臺心電和心阻抗采集儀