一种基于散点图特征的阵发性房颤自动检测方法
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 房颤检测算法的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 基于心房活动特征的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 基于RR间期特征的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要内容及结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 房颤心电信号的基本知识 | 第13-19页 |
| 2.1 心电图的基本介绍 | 第13-16页 |
| 2.1.1 心电图的产生原理 | 第13-14页 |
| 2.1.2 正常心电图的波形及意义 | 第14-16页 |
| 2.2 房颤的生理机制 | 第16-17页 |
| 2.2.1 房颤的产生机理 | 第16-17页 |
| 2.2.2 房颤的分类 | 第17页 |
| 2.3 房颤在心电图中的特征表现 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 一种新的阵发性房颤自动检测方法 | 第19-30页 |
| 3.1 心电信号的去噪处理 | 第19-23页 |
| 3.1.1 心电信号的主要噪声及特点分析 | 第19页 |
| 3.1.2 三种噪声及相关滤波器介绍 | 第19-23页 |
| 3.2 洛伦兹散点图 | 第23-24页 |
| 3.3 基于散点图的房颤心电特征提取方法 | 第24-26页 |
| 3.4 超限学习机 | 第26-28页 |
| 3.5 阵发性房颤自动检测的算法框架及流程 | 第28-29页 |
| 3.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 数值实验 | 第30-36页 |
| 4.1 MIT-BIH心电数据库 | 第30-31页 |
| 4.2 结果与分析 | 第31-35页 |
| 4.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 总结与展望 | 第36-37页 |
| 参考文献 | 第37-42页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第42-43页 |
| 致谢 | 第43页 |
