基于ARM的室顫和T波交替檢測(cè)技術(shù).pdf

1、隨著心臟猝死現(xiàn)象的日益增長(zhǎng)，研制一種可靠的和便攜式的心電圖監(jiān)測(cè)儀器迫在眉睫。猝死發(fā)生前可無(wú)任何先兆，據(jù)美國(guó)心臟協(xié)會(huì)(American Heart Association，AHA)統(tǒng)計(jì)，在猝死病例中，約有高達(dá)30％的死者沒(méi)有或從來(lái)沒(méi)有發(fā)現(xiàn)過(guò)心臟病。絕大部分心臟病猝死情況發(fā)生在醫(yī)院外面，如果能提前發(fā)現(xiàn)和采用迅速的治療可以提高這部分人存活的機(jī)會(huì)。因此對(duì)猝死和惡性室性心律失常的預(yù)測(cè)是心律失常學(xué)研究的一個(gè)重要課題。心室纖顫(Ventricular

2、 Fibrillation，VF)是惡性心律，易引發(fā)心臟猝死現(xiàn)象。T波交替(T-wave Alternans，TWA)是心肌缺血時(shí)預(yù)測(cè)發(fā)生惡性室性心律失常與心臟性猝死的獨(dú)立的、具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的，國(guó)際公認(rèn)的重要預(yù)測(cè)指標(biāo)。本課題就是以VF和TWA檢測(cè)技術(shù)為主要內(nèi)容進(jìn)行研究的。
　　對(duì)于VF檢測(cè)，本文介紹了幾種經(jīng)典的算法，并提出一種基于支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)的新算法。該算法基于SVM技術(shù)，Hu

3、rst index和相空間重構(gòu)。待檢測(cè)信號(hào)取自BIH-MIT和CU數(shù)據(jù)庫(kù)，首先對(duì)待檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，然后取滑動(dòng)窗長(zhǎng)度為3s計(jì)算出心電信號(hào)段的動(dòng)力學(xué)指標(biāo)值Hurst指數(shù)與相空間重構(gòu)算法中的d值，最后把這兩個(gè)參數(shù)作為特征向量輸入到事先設(shè)計(jì)好的二分類支持向量機(jī)中，從而實(shí)現(xiàn)分類。本算法成功實(shí)現(xiàn)了心室纖顫信號(hào)的分類，并通過(guò)計(jì)算該算法的靈敏度、精確度、預(yù)測(cè)性和準(zhǔn)確度且與其他算法比較，可得我們的新算法總體準(zhǔn)確率優(yōu)于其他算法。
　　TWA是指在

4、T波段幅度、形態(tài)逐拍交替變化的心電變異現(xiàn)象，目前已成為預(yù)測(cè)心臟性猝死的一個(gè)無(wú)創(chuàng)的臨床指標(biāo)。應(yīng)用先進(jìn)的信號(hào)處理技術(shù)和去噪技術(shù)，檢測(cè)T波微伏量級(jí)的波動(dòng)已經(jīng)成為可能。傳統(tǒng)的譜分析法需要精確定位，本文中深入探討了一種基于T波最大值的TWA快速傅氏變換(Fast Fourier Transform，F(xiàn)FT)分析法。該方法能在減少抽樣頻率的條件下，保證計(jì)算精度。基于T波最大值的方法還解決了固定T波的取樣點(diǎn)隨著心率的變化而變化問(wèn)題。該方法對(duì)連續(xù)128

5、個(gè)正常心跳周期的ST-T結(jié)構(gòu)中的T波最大值進(jìn)行FFT變換，進(jìn)而可以得到其功率譜曲線圖。該功率譜圖可反映TWA。結(jié)果顯示，該算法的檢測(cè)準(zhǔn)確率較高，而且大大減少了仿真的計(jì)算量。
　　我們致力于建立一個(gè)嵌入式的便攜式心電圖監(jiān)測(cè)無(wú)線通信設(shè)備，便攜式心電監(jiān)護(hù)儀是及時(shí)檢測(cè)出病人發(fā)生的心律失常信號(hào)并實(shí)時(shí)發(fā)出報(bào)警的心電監(jiān)護(hù)設(shè)備，它具有體積小、便于攜帶、操作簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)，對(duì)挽救院外病人的生命發(fā)揮著重要作用。除了有優(yōu)質(zhì)的監(jiān)測(cè)算法，處理器的選擇也尤為重要