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动态心电图中房颤自动检测算法研究及其临床应用

致谢第1-7页
摘要第7-9页
ABSTRACT第9-11页
文中常用缩小含义第11-16页
第1章 绪论第16-38页
   ·引言第16-19页
     ·房颤的流行病学第16-18页
     ·动态心电图在房颤诊断和研究中的应用第18页
     ·本论文研究的出发点第18-19页
   ·房颤的分类及其电生理机制第19-22页
     ·房颤的分类第19-20页
     ·房颤的电生理机制第20-22页
   ·心电图及房颤信号的特征第22-29页
     ·心电图的产生第22-23页
     ·心电图的记录第23-26页
     ·房颤在心电图中的特征及其表现第26-29页
   ·房颤自动检测算法研究进展第29-35页
     ·基于心房活动分析的研究进展第29-31页
     ·基于RR间期分析的研究进展第31-34页
     ·结合心房活动与RR间期分析的研究进展第34页
     ·各种房颤自动检测算法的对比研究第34-35页
   ·本论文研究内容、目标和意义第35-37页
   ·本章小结第37-38页
第2章 基于RR间期的房颤自动检测算法研究第38-68页
   ·引言第38页
   ·动态心电图中QRS波的检测算法研究第38-44页
   ·房颤与窦性节律的疑似边界定位研究第44-50页
     ·RR间期分布差异曲线的计算第44-45页
     ·RR间期分布差异曲线的改进第45-47页
     ·dRDDC曲线上峰值点的检测算法第47-49页
     ·dRDDC曲线上峰值点的过滤算法第49-50页
   ·房颤中RR间期分布情况的评价研究第50-62页
     ·马尔可夫过程模型分析法第50-52页
     ·熵估计法第52-56页
     ·分布检验法第56-61页
     ·房颤中RR间期分布情况评价方法的对比研究第61-62页
   ·基于K-S检验的房颤自动检测算法第62-67页
     ·算法描述第62-65页
     ·MIT数据库简介第65-66页
     ·基于MIT数据库的阈值最优化分析与验证第66-67页
   ·本章小结第67-68页
第3章 改进的基于RR间期的房颤自动检测算法第68-84页
   ·引言第68页
   ·基于直方图分析的改进方法第68-70页
   ·基于标准差分析的改进方法第70-72页
   ·基于联律识别的改进方法第72-75页
   ·结合所有改进的房颤自动检测算法分析第75-79页
     ·算法描述第75-76页
     ·基于MIT数据库的算法验证结果第76-77页
     ·各种改进方法的综合对比第77-79页
   ·基于RR间期的房颤自动检测算法相关讨论第79-82页
     ·算法准确性的对比研究第79-81页
     ·算法的相关参数说明第81-82页
   ·本章小结第82-84页
第4章 结合P波分析的房颤自动检测算法研究第84-100页
   ·引言第84页
   ·动态心电图中的P波检测算法研究第84-91页
     ·P波生理简介第84-85页
     ·P波算法概述第85-90页
     ·基于数学形态学的P波检测方法第90-91页
   ·房颤中的P波特征分析第91-93页
   ·结合P波分析的房颤自动检测算法第93-98页
     ·算法描述第93-94页
     ·基于MIT-BIH数据库的算法验证第94-96页
     ·算法的相关讨论第96-98页
   ·本章小结第98-100页
第5章 房颤自动检测算法的临床验证及应用第100-114页
   ·引言第100页
   ·基于RR间期的房颤算法临床验证第100-108页
     ·临床实验数据说明第100-103页
     ·临床实验分析第103-106页
     ·相关实验讨论第106-108页
   ·结合P波分析的房颤算法临床验证第108-109页
     ·临床实验数据说明第108-109页
     ·临床实验分析与讨论第109页
   ·动态心电分析系统中的房颤分析软件功能第109-112页
   ·本章小结第112-114页
第6章 总结与展望第114-118页
   ·研究工作总结第114-115页
   ·主要创新点第115-116页
   ·研究成果第116页
   ·工作展望第116-118页
参考文献第118-134页
攻读学位期间发表的学术论文和成果第134-135页
 学术论文第134-135页
 发明专利第135页
 完成项目第135页

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