| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 本文研究的背景，意义 | 第10-11页 |
| 1.2 检测方法的简介 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要内容架构 | 第13-15页 |
| 第二章 早期心肌梗塞系统介绍 | 第15-30页 |
| 2.1 心肌梗塞基础知识介绍 | 第15-19页 |
| 2.1.1 引言 | 第15页 |
| 2.1.2 常规心电图及心电向量图 | 第15-18页 |
| 2.1.3 心肌梗塞诊断依据 | 第18-19页 |
| 2.2 确定学习理论简介及在系统中的应用 | 第19-26页 |
| 2.2.1 确定学习理论简介 | 第19-25页 |
| 2.2.1.1 径向基函数神经网络和持续激励 | 第20-21页 |
| 2.2.1.2 离散系统的确定学习 | 第21-23页 |
| 2.2.1.3 动态模式识别 | 第23-25页 |
| 2.2.2 确定学习理论在早期心肌梗塞辅助诊断系统中的应用 | 第25-26页 |
| 2.3 GPU 通用并行计算介绍以及在系统中的应用 | 第26-29页 |
| 2.3.1 GPU 的通用并行计算简介 | 第26-27页 |
| 2.3.2 GPU 在 Matlab 软件中的编程实现 | 第27-29页 |
| 2.4 SQL Server 软件介绍 | 第29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 早期心肌梗塞辅助诊断系统模式学习及模式库管理的 Matlab 实现 | 第30-42页 |
| 3.1 系统整体框架介绍 | 第30页 |
| 3.2 心电数据的预处理 | 第30-35页 |
| 3.2.1 心电数据的滤波 | 第31-32页 |
| 3.2.2 ST-T 段的准确截取 | 第32-35页 |
| 3.3 基于 Matlab 的模式建立及其管理设计 | 第35-41页 |
| 3.3.1 模式的学习 | 第35-37页 |
| 3.3.2 批量模式的快速导入学习 | 第37-39页 |
| 3.3.3 模式库的快速建立及管理 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 早期心肌梗塞辅助诊断系统数据采集及识别的 Matlab 实现 | 第42-54页 |
| 4.1 基于 Matlab 的心电数据采集设计 | 第42-46页 |
| 4.1.1 心电数据采集硬件的介绍 | 第42-43页 |
| 4.1.2 心电数据采集的软件设计 | 第43-46页 |
| 4.2 心电数据识别诊断设计 | 第46-51页 |
| 4.2.1 心电数据基本信息的查看 | 第47-48页 |
| 4.2.2 识别匹配结果显示 | 第48-50页 |
| 4.2.3 匹配结果筛选 | 第50-51页 |
| 4.3 心电模式库管理界面的多页面设计介绍 | 第51-53页 |
| 4.3.1 安装方法介绍 | 第52页 |
| 4.3.2 系统中的多页面设计 | 第52-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论和展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附表 | 第60页 |
