心律失常检测及其在心脏运动康复系统中的研究与应用
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 心电信号预处理研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 特征波形检测研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 心律失常分类研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 2 相关理论 | 第14-23页 |
| 2.1 ECG概述 | 第14-16页 |
| 2.1.1 ECG的产生原理 | 第14页 |
| 2.1.2 ECG的基本特征 | 第14-16页 |
| 2.2 常用标准心电数据库 | 第16-18页 |
| 2.2.1 CSE数据库 | 第17页 |
| 2.2.2 AHA数据库 | 第17页 |
| 2.2.3 MIT-BIH心律失常数据库 | 第17-18页 |
| 2.3 心律失常 | 第18-22页 |
| 2.3.1 心律失常基本知识 | 第18-19页 |
| 2.3.2 心律失常分类 | 第19-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 心电信号预处理与波形检测 | 第23-37页 |
| 3.1 心电信号噪声处理 | 第23-30页 |
| 3.1.1 常见心电噪声分析 | 第23-24页 |
| 3.1.2 小波变换及Mallat算法 | 第24-25页 |
| 3.1.3 不同小波去噪结果对比 | 第25-30页 |
| 3.2 心电信号波形检测 | 第30-36页 |
| 3.2.1 基于PT算法的R波检测 | 第30-31页 |
| 3.2.2 基于斜率特征的Q波与S波检测 | 第31-32页 |
| 3.2.3 基于相对位置的P波和T波检测 | 第32-33页 |
| 3.2.4 检测结果分析 | 第33-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 心律失常分类算法设计 | 第37-50页 |
| 4.1 特征提取 | 第37-38页 |
| 4.2 基于SVM的心律失常分类 | 第38-41页 |
| 4.2.1 支持向量机基本原理 | 第38-40页 |
| 4.2.2 支持向量机多分类问题 | 第40-41页 |
| 4.3 基于决策树的心律失常分类 | 第41-43页 |
| 4.4 心律失常分类实验与分析 | 第43-49页 |
| 4.4.1 实验结果评价标准 | 第44-45页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第45-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 心律失常检测在心脏运动康复系统中的实现 | 第50-63页 |
| 5.1 系统简介 | 第50-53页 |
| 5.1.1 总体架构 | 第50-52页 |
| 5.1.2 系统功能结构 | 第52页 |
| 5.1.3 康复流程 | 第52-53页 |
| 5.2 巡护终端设计 | 第53-57页 |
| 5.2.1 心律失常检测模块设计 | 第53-55页 |
| 5.2.2 巡护终端基本模块设计 | 第55-57页 |
| 5.3 巡护终端功能实现 | 第57-62页 |
| 5.3.1 巡护终端基本功能实现 | 第57-59页 |
| 5.3.2 VT-型心动过速预警 | 第59-60页 |
| 5.3.3 B-型二联律早搏预警 | 第60-62页 |
| 5.3.4 T-型三联律早搏失常预警 | 第62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 6 总结及展望 | 第63-65页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第63页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录 | 第70页 |
| A.作者在攻读学位期间参与的科研项目 | 第70页 |
