| 第一章 绪论 | 第11-24页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 正常心电图 | 第11-14页 |
| 1.2.1 正常心电图波形 | 第11-14页 |
| 1.2.2 正常心电传导与节律 | 第14页 |
| 1.3 心律失常 | 第14-22页 |
| 1.3.1 常见心律失常心电图 | 第15-18页 |
| 1.3.2 心室过早搏动 | 第18-20页 |
| 1.3.3 临床心律失常评价方法 | 第20-21页 |
| 1.3.4 心律失常自动化检测 | 第21-22页 |
| 1.4 研究内容和目标 | 第22-23页 |
| 1.5 小结 | 第23-24页 |
| 第二章 ECG心拍分类模式识别技术 | 第24-44页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 模式识别的基本概念 | 第24-26页 |
| 2.3 模式识别在心拍分类中应用 | 第26-27页 |
| 2.4 各种心拍分类模式识别技术 | 第27-41页 |
| 2.4.1 特征提取 | 第28页 |
| 2.4.2 模板匹配 | 第28-29页 |
| 2.4.3 句法分析 | 第29-30页 |
| 2.4.4 聚类 | 第30页 |
| 2.4.5 隐马尔可夫模型 | 第30-31页 |
| 2.4.6 分形 | 第31-32页 |
| 2.4.7 专家系统 | 第32页 |
| 2.4.8 人工神经网络 | 第32-39页 |
| 2.4.9 模糊推理 | 第39-41页 |
| 2.5 各种心律失常识别技术比较 | 第41-42页 |
| 2.5.1 特征提取与选择 | 第41页 |
| 2.5.2 分类算法比较与分析 | 第41-42页 |
| 2.6 心律失常检测面临的主要问题 | 第42-43页 |
| 2.7 小结 | 第43-44页 |
| 第三章 QRS复合波群形态与节律信息分析 | 第44-61页 |
| 3.1 引言 | 第44页 |
| 3.2 心律失常标准数据库 | 第44-47页 |
| 3.2.1 心律失常标准数据库的发展 | 第44页 |
| 3.2.2 CSE数据集简介 | 第44-45页 |
| 3.2.3 AHA数据集简介 | 第45-46页 |
| 3.2.4 MIT-BIH数据集简介 | 第46-47页 |
| 3.3 QRS复合波群形态 | 第47-51页 |
| 3.3.1 自组织特征映射神经网络 | 第47-48页 |
| 3.3.2 SOM网络实验设计 | 第48页 |
| 3.3.3 实验结果及讨论 | 第48-51页 |
| 3.4 RR间期分析 | 第51-60页 |
| 3.4.1 研究目的 | 第51页 |
| 3.4.2 RR间期直方图 | 第51-55页 |
| 3.4.3 主导节律分析 | 第55-60页 |
| 3.5 小结 | 第60-61页 |
| 第四章 QRS复合波群特征提取 | 第61-84页 |
| 4.1 引言 | 第61页 |
| 4.2 研究的前提 | 第61页 |
| 4.3 QRS复合波信号预处理 | 第61-67页 |
| 4.3.1 预处理整体流程 | 第61-62页 |
| 4.3.2 数学形态学简介 | 第62页 |
| 4.3.3 数学形态学的基本概念 | 第62-63页 |
| 4.3.4 结构元素的选取 | 第63-64页 |
| 4.3.5 滤除基线漂移 | 第64-65页 |
| 4.3.6 R峰位置重定位 | 第65-66页 |
| 4.3.7 滤除噪声 | 第66-67页 |
| 4.3.8 R峰翻转 | 第67页 |
| 4.4 QRS复合波群参数方程 | 第67-83页 |
| 4.4.1 参数模型 | 第67页 |
| 4.4.2 曲线拟合 | 第67-71页 |
| 4.4.2.1 优化问题 | 第67-68页 |
| 4.4.2.2 非线性最小二乘法 | 第68-71页 |
| 4.4.2.2.1 高斯-牛顿法 | 第69-70页 |
| 4.4.2.2.2 莱温伯格-马奎特法 | 第70页 |
| 4.4.2.2.3 信赖域 | 第70-71页 |
| 4.4.3 拟合评估 | 第71-72页 |
| 4.4.4 QRS复合波群高斯模型 | 第72-83页 |
| 4.4.4.1 高斯函数 | 第72-73页 |
| 4.4.4.2 高斯拟合 | 第73-74页 |
| 4.4.4.3 高斯函数抗噪声性能仿真实验 | 第74-76页 |
| 4.4.4.4 高斯拟合参数设置 | 第76-78页 |
| 4.4.4.5 高斯模型 | 第78页 |
| 4.4.4.6 镜像高斯模型 | 第78-81页 |
| 4.4.4.7 镜像高斯模型拟合流程 | 第81-82页 |
| 4.4.4.8 镜像高斯模型实验结果 | 第82页 |
| 4.4.4.9 高斯模型特点 | 第82-83页 |
| 4.5 小结 | 第83-84页 |
| 第五章 心拍模糊分类 | 第84-95页 |
| 5.1 引言 | 第84页 |
| 5.2 模糊理论的基本概念 | 第84-89页 |
| 5.3 心拍分类模糊推理系统设计 | 第89-94页 |
| 5.3.1 心拍分类模糊输入量 | 第89-90页 |
| 5.3.2 隶属度函数设计 | 第90-92页 |
| 5.3.3 模糊规则设计 | 第92-93页 |
| 5.3.4 前提条件的集合运算 | 第93页 |
| 5.3.5 其它运算 | 第93页 |
| 5.3.6 模糊推理系统框架图 | 第93-94页 |
| 5.4 实验结果以及比较 | 第94页 |
| 5.5 小结 | 第94-95页 |
| 第六章 算法优化 | 第95-102页 |
| 6.1 引言 | 第95页 |
| 6.2 性能瓶颈分析 | 第95页 |
| 6.3 形态学滤波算法改进 | 第95-96页 |
| 6.4 心拍相关性分析 | 第96-97页 |
| 6.5 模板队列 | 第97-100页 |
| 6.6 整体算法流程图 | 第100-101页 |
| 6.7 小结 | 第101-102页 |
| 第七章 实验结果与讨论 | 第102-119页 |
| 7.1 引言 | 第102页 |
| 7.2 评估方法 | 第102-103页 |
| 7.3 整体算法评估 | 第103-118页 |
| 7.3.1 正常拍与室性早搏分类实验结果 | 第103-105页 |
| 7.3.2 与其它算法比较 | 第105-110页 |
| 7.3.3 误差分析 | 第110页 |
| 7.3.4 其它类型心律失常的镜像高斯模型 | 第110-118页 |
| 7.4 小结 | 第118-119页 |
| 第八章 总结和展望 | 第119-123页 |
| 8.1 总结 | 第119-120页 |
| 8.2 展望 | 第120-123页 |
| 8.2.1 算法本身的完善 | 第120-121页 |
| 8.2.2 其它技术方法的引入 | 第121-123页 |
| 参考文献 | 第123-131页 |
| 附录A MIT-BIH心律失常标准数据库心拍类型说明 | 第131页 |
| 附录B MIT-BIH心律失常标准数据库主导节律 | 第131-132页 |
| 附录C MIT-BIH心律失常数据库各类心拍分布 | 第132-134页 |
| 附录D 作者攻读博士学位期间完成的文章与科研成果 | 第134页 |