| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 动脉硬化的研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 基于脉搏波评价动脉硬化的意义 | 第10-11页 |
| 1.2 本课题的国内外研究现状 | 第11-20页 |
| 1.2.1 动脉硬化评价手段的研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.2 基于单路脉搏信号计算aoPWV的现状 | 第17-20页 |
| 1.3 研究内容及结构安排 | 第20-22页 |
| 第2章 动脉硬化病理及有效反射距离的基本理论 | 第22-40页 |
| 2.1 人体动脉系统的组织结构 | 第22-23页 |
| 2.2 动脉硬化的病因机理及病程发展 | 第23-26页 |
| 2.3 脉搏波的传播原理 | 第26-31页 |
| 2.3.1 脉搏波的产生与传播 | 第26-28页 |
| 2.3.2 脉搏波传播与反射模型 | 第28-31页 |
| 2.3.3 脉搏波形与动脉硬化的关系 | 第31页 |
| 2.4 有效反射距离的基本理论 | 第31-39页 |
| 2.4.1 反射点产生的机理 | 第32-34页 |
| 2.4.2 反射点位置的分布 | 第34-35页 |
| 2.4.3 有效反射距离的计算 | 第35-37页 |
| 2.4.4 有效反射距离与重大心血管事件的相关性 | 第37-39页 |
| 2.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 数据采集及预处理 | 第40-62页 |
| 3.1 脉搏信号采集 | 第40-44页 |
| 3.1.1 实验方案设计 | 第40-41页 |
| 3.1.2 采样设备 | 第41-43页 |
| 3.1.3 信号采集规程 | 第43-44页 |
| 3.2 脉搏信号的预处理 | 第44-46页 |
| 3.2.1 去除基线漂移的影响 | 第44-45页 |
| 3.2.2 去除高频噪声的干扰 | 第45-46页 |
| 3.3 脉搏波形特征点检测及参数计算 | 第46-53页 |
| 3.3.1 主动脉特征点提取及参数计算 | 第47-48页 |
| 3.3.2 桡动脉特征点提取及参数计算 | 第48-51页 |
| 3.3.3 cfPWV的计算 | 第51-53页 |
| 3.4 主动脉波形分解及有效反射距离计算 | 第53-60页 |
| 3.4.1 主动脉压力波形分解算法 | 第53-54页 |
| 3.4.2 模拟流速波的建立 | 第54-56页 |
| 3.4.3 特征阻抗的计算方法 | 第56-57页 |
| 3.4.4 波形分解结果及有效反射距离的计算 | 第57-60页 |
| 3.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第4章 有效反射距离回归模型的建立 | 第62-70页 |
| 4.1 有效反射距离在不同年龄人群中的差异性分析 | 第62-65页 |
| 4.1.1 分析方法 | 第62页 |
| 4.1.2 结果与讨论 | 第62-65页 |
| 4.2 有效反射距离的影响因素及回归模型 | 第65-69页 |
| 4.2.1 分析方法 | 第65页 |
| 4.2.2 有效反射距离的影响因素分析 | 第65-67页 |
| 4.2.3 回归模型的建立 | 第67-69页 |
| 4.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 基于有效反射距离及单路桡动脉的aoPWV算法及评价 | 第70-78页 |
| 5.1 基于有效反射距离及单路桡动脉的aoPWV计算方法 | 第70-71页 |
| 5.2 交叉验证 | 第71页 |
| 5.3 算法评价 | 第71-75页 |
| 5.3.1 相关性分析 | 第72-73页 |
| 5.3.2 一致性分析 | 第73-74页 |
| 5.3.3 分析与讨论 | 第74-75页 |
| 5.4 基于有效反射距离aoPWV算法的动脉硬化评价 | 第75-76页 |
| 5.5 本章小结 | 第76-78页 |
| 第6章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 工作总结 | 第78页 |
| 6.2 未来展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-88页 |
| 致谢 | 第88页 |
