标准12导联心电信号重建方法研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 图目录 | 第10-12页 |
| 表目录 | 第12-13页 |
| 1 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的研究内容与创新点 | 第16-17页 |
| 1.3.1 课题研究内容 | 第16页 |
| 1.3.2 创新点和关键技术指标 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的内容及组织 | 第17-18页 |
| 2 ECG导联重建方法简介 | 第18-23页 |
| 2.1 线性导联重建方法 | 第18-19页 |
| 2.2 非线性导联重建方法 | 第19-22页 |
| 2.2.1 人工神经网络(ANN)法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 支持向量机(SVM)法 | 第20-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于遗传算法优化的BP神经网络导联重建方法 | 第23-56页 |
| 3.1 数据库建立 | 第23-25页 |
| 3.2 波形预处理 | 第25-30页 |
| 3.3 重建导联组选择 | 第30-33页 |
| 3.3.1 导联之间的关系 | 第30页 |
| 3.3.2 导联的正交性 | 第30-31页 |
| 3.3.3 各导联主成分分析(PCA) | 第31-33页 |
| 3.4 遗传算法优化BP神经网络的算法设计 | 第33-37页 |
| 3.4.1 遗传算法优化简介 | 第33页 |
| 3.4.2 BP神经网络结构 | 第33-34页 |
| 3.4.3 GA-BP算法用于导联重建 | 第34-37页 |
| 3.5 实验结果比较 | 第37-55页 |
| 3.5.1 重建性能评估方法 | 第37-38页 |
| 3.5.2 实验设置 | 第38-40页 |
| 3.5.3 最优训练集采样点个数的确定 | 第40-50页 |
| 3.5.4 不同方法的重建结果比较 | 第50-54页 |
| 3.5.5 实验结果讨论 | 第54-55页 |
| 3.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 4 基于ECG特征分区的自适应导联重建方法 | 第56-74页 |
| 4.1 ECG波形特征介绍与提取 | 第56-60页 |
| 4.1.1 ECG波形简介 | 第56页 |
| 4.1.2 ECG波形特征提取 | 第56-60页 |
| 4.2 不同分区信号的自适应重建 | 第60-65页 |
| 4.2.1 ECG波形分区方法 | 第60-61页 |
| 4.2.2 ECG波形分区步骤 | 第61-62页 |
| 4.2.3 自适应重建方法 | 第62-65页 |
| 4.3 实验结果比较 | 第65-72页 |
| 4.3.1 数据库建立 | 第65-66页 |
| 4.3.2 重建性能评估方法 | 第66-67页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第67-72页 |
| 4.3.4 实验结果讨论 | 第72页 |
| 4.4 本章小结 | 第72-74页 |
| 5 总结与展望 | 第74-76页 |
| 5.1 本文总结 | 第74-75页 |
| 5.2 展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 作者简历 | 第80页 |
