摘要 | 第8-10页 |
ABSTRACT | 第10-11页 |
第1章 绪论 | 第12-26页 |
1.1 研究背景及意义 | 第12-15页 |
1.2 国内外研究现状 | 第15-23页 |
1.2.1 HRV稳定性的研究现状 | 第15-18页 |
1.2.2 心衰患者与健康人HRV差异分析的研究现状 | 第18-20页 |
1.2.3 基于HRV心衰诊断模型研究现状 | 第20-23页 |
1.3 研究内容及章节安排 | 第23-26页 |
第2章 HRV分析方法 | 第26-42页 |
2.1 HRV的分析流程 | 第26-28页 |
2.2 HRV指标介绍及计算方法 | 第28-37页 |
2.2.1 时域指标介绍及计算方法 | 第29-30页 |
2.2.2 频域指标介绍及计算方法 | 第30-33页 |
2.2.3 时域频域指标相关性讨论 | 第33-34页 |
2.2.4 非线性指标介绍及计算方法 | 第34-37页 |
2.3 研究数据来源 | 第37页 |
2.4 指标计算结果 | 第37-40页 |
2.5 本章小结 | 第40-42页 |
第3章 HRV稳定性研究 | 第42-52页 |
3.1 方差分析 | 第42-44页 |
3.1.1 单因素方差分析 | 第42-44页 |
3.1.2 组内相关系数 | 第44页 |
3.2 研究结果及分析 | 第44-51页 |
3.2.1 HRV稳定性与数据段个数的关系 | 第45-46页 |
3.2.2 HRV指标稳定性研究 | 第46-49页 |
3.2.3 分析讨论 | 第49-51页 |
3.3 本章小结 | 第51-52页 |
第4章 心衰与健康人群的HRV差异性分析研究 | 第52-60页 |
4.1 单样本K-S检验 | 第52-53页 |
4.2 T检验 | 第53-55页 |
4.2.1 单样本T检验 | 第53-54页 |
4.2.2 两样本T检验 | 第54-55页 |
4.3 研究结果及分析 | 第55-59页 |
4.4 本章小结 | 第59-60页 |
第5章 基于HRV的心衰诊断模型初步研究 | 第60-74页 |
5.1 随机森林原理简介 | 第60-63页 |
5.1.1 Bagging | 第60-61页 |
5.1.2 CART | 第61-62页 |
5.1.3 随机森林模型 | 第62-63页 |
5.2 支持向量机原理简介 | 第63-65页 |
5.3 模型构建方法 | 第65-68页 |
5.3.1 超参数寻优 | 第65-66页 |
5.3.2 交叉验证 | 第66-67页 |
5.3.3 模型构建 | 第67-68页 |
5.4 研究结果及分析 | 第68-73页 |
5.4.1 RF模型和RBF-SVM模型评估结果 | 第68-70页 |
5.4.2 不同代价矩阵下RBF-SVM模型评估结果 | 第70-72页 |
5.4.3 分析讨论 | 第72-73页 |
5.5 本章小结 | 第73-74页 |
第6章 结论与展望 | 第74-78页 |
6.1 结论 | 第74-75页 |
6.2 展望 | 第75-78页 |
参考文献 | 第78-84页 |
致谢 | 第84-86页 |
攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第86-87页 |
学位论文评阅及答辩情况表 | 第87页 |