心律失常检测与十二导联心电holter系统地研究

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1、中文摘要摘要心律失常在临床上十分常见，特别是一些室性心律失常被认为是生命受到威胁的前兆。因此，尽早的识别出心律失常具有非常重要的临床意义。心电Holter系统提供了最为直接地分析心律失常的检查手段，而传统的心电Holter系统具有价格高、专业性强和各品牌不兼容的特点。因此，本文从目前心电Holter系统的使用特点和市场需求出发，研究设计了一种十二导联的心电H01ter系统。该系统具有使用方便、价格低廉、功耗低、容量大等特点，加快了心脏病的预防和早期诊断进入普通家庭的步伐，使心脏病的治疗更加及时。在此基础上，本文还对心电信号的预处理和特征提取算法进行了研

2、究，并将模糊推理技术和神经网络结合应用于PVC的自动识别中，推动了模糊推理技术和神经网络应用与ECG分析的进展。本文主要完成了以下几个方面的工作：(1)研究设计了十二导联心电Holter系统的样机，该系统采用MSP430F149作为系统的主控芯片，SD卡作为存储介质，具有低功耗、容量大等特点，能连续长时间的采集和记录心电数据。(2)创新性地采用SD卡来存储心电数据，并采用FAT文件系统组织心电数据。SD卡具有功耗低、体积小等特点，采用SD卡存储心电数据可以降低系统功耗和体积；采用Ⅳ汀文件系统来组织心电数据，这种方式符合windows用户的使用方式，极大

3、地提高了该系统的亲和力和易用性。(3)对心电信号的预处理和特征提取算法进行了研究，实现了心电的滤波，特征提取(包括QRs波定位、QRS波宽度提取，T波的检测)，为以后的心律失常的检测提供了基础。R波检测是利用心电信号的频率特性结合差分方法的幅频特性来实现，该算法简单实用，利用MIT-BIH数据库文件对该算法进行测试，正确率高达99．27％。(4)研究了模糊神经网络分类器在PVc自动识别中的应用，将模糊概念融合到传统多层前向神经网络的输入层和输出层，并利用基于梯度下降原理的误差反向传播算法进行了网络训练。该模糊神经网络由于其输入和输出均表示模糊隶属度，通

4、过隶属度函数的适当选择，更好地模拟了人脑思维的模糊性。利用MIT-BIH数据库文件对该算法进行测试，取得较好的分类效果。关键词：心律失常，SD卡，Holter，模糊推理，神经网络英文摘要ABSTRACTA盯h灿iaisve巧commonincl“calpractice，especiallyVentriclll盯arr螂删aSwtlichisIIsuallycollsideredallarbingeroflife—mrcatening．7rherefore，identificationofthearrbytbmja弱soon嬲possibleisofgr

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