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时间:2019-02-25
《基于桡动脉信息动脉硬化的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要摘要心脑血管疾病是严重威胁人类健康的重大疾病。动脉血管的硬化程度反应了人体潜在的心血管疾病的可能。由于桡动脉脉搏信号中包涵着人体重要的生理和病理信息并且容易获取,对脉搏波波形分析,就能够从中提取出一些反映血管状况的生理参数,可以获知动脉血管的硬化状况,能够早期的预测和评估动脉血管硬化程度。因此,本研究通过对不同年龄段心血管健康人群的桡动脉脉搏波波形进行检测和分析,从中找出了能够评估人体动脉血管硬化状况的指标,本论文主要内容包括以下几个方面:l)首先介绍了桡动脉脉搏信号的获取平台,主要概述了系统的总体硬
2、件架构和软件功能模块。硬件部分采用了基于PVDF的传感器,实现脉搏信号的便携式连续采集要求;软件模块主要包括了信号的预处理、检波和分析等。2)详细介绍了脉搏波信号采集过程中存在的几种噪声,根据不同噪声的和脉搏波自身特点,利用数学形态学的方法消除了脉搏信号中的基线漂移,并利用小波变换将含噪声的脉搏信号进行了多尺度分解,在重构过程中实现消噪,同时描述了信号的检波。3)对桡动脉脉搏波进行了时域特征和频域特征和小波域特征的分析和提取。采用小波变换技术实现信号的特征点提取。4)对获得的脉搏波相应各域的生理信息进行了
3、特征选择和识别分类,获得较高的识别率,并对不同年龄人群脉搏波波形特点进行了总结。5)根据特征选择和分类识别从脉搏波信息中选出最能表征血管自然硬化的指标参数,提出了从时域分析中得到的较为新颖的用于评估动脉硬化的研究参数。关键词:动脉硬化评估;AI;桡动脉脉搏波;DAI;IAbstractABSTRACTCardiovasculardiseaseistheprimarycauseofmortalityandafrequentcontributortomorbiditythroughouttheworld.Pr
4、eviousstudieshaveshownthatarterialstiffnessisaninevitableprocessthatoccursduringagingandisstronglyassociatedwithCVriskfactors.Therefore,testingarterialstiffnesswithnon-invasivetechniquesoffersanopportunitytoevaluatecardiovascularriskassessmentforasymptoma
5、ticpeopleinresearchandclinicallaboratories.Analysisofwristpulsesignalisalowcostnon-invasivemethodofobtainingphysiologicalandpathologicalinformationofpeoplewhichisportableandcanbewidelyusedinthefamilytomonitorthephysiologicalstatus.Itcanbecharacterizedbych
6、aracteristicparametersofthearteriessituationandcanbedetectedforpredictingtheearlychangeofvascularconditions.Thepurposeofthepaperincludedasfollow:First,thepaperintroducedtheradialarterypulsesignalacquisitionplatform,outlinedtheoverallsystemhardwarearchitec
7、tureandsoftwaremodules.byusingPVDF-basedsensors,thepulsesignalcanbeachievedcontinuously.Second,accordingtodifferentnoisecharacteristicswhichexistedinpulsewavesignalacquisitionprocess,weusemathematicalmorphologyapproacheliminatesthebaselinedriftofthepulses
8、ignalandusewavelettransformtoeliminatenoise.Third,analyzetheradialarterypulsewavebasedontime-domainandfrequencydomainandwaveletdomaincharacteristics.Wavelettransformisusedforsignalfeatureextraction.Forth,correspondi
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