基于变值测量的心电信号序列特性可视化

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1、分类号密级公开编号碛士研究被嗲像伶式题目基于变值测量的心电倌号序列特性可视化学院（所、中心）软件学院专业名称软件工程导师姓名职称一教授年月论文独创性声明及使用授权本论文是作者在导师指导下取得的研宄成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研宄成果，不存在剽窃或抄袭行为。与作者一同工作的同志对本研宄所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。现就论文的使用对云南大学授权如下：学校有权保留本论文（含电子版），也可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文；学校有权公布论文的全部或部分内容，可以

2、将论文用于查阅或借阅服务；学校有权向有关机构送交学位论文用于学术规范审查、社会监督或评奖；学校有权将学位论文的全部或部分内容录入有关数据库用于检索服务。内部或保密的论文在解密后应遵循此规定）研宄生签名导师签名中文摘要随着大数据、云计算等新兴概念风靡全球，数据分析在各个行业领域越来越重要。在传统医学心电图诊断中，医师们通常利用有限时间内的心电图数据，对这类一维多值时序信号分析，作为心血管疾病的重要诊断依据。经典的心电图诊断技术己成为可靠的临床诊断技术。由于传统的心电图分析技术只对不同段内的心电信号做分析，因此难以应对海量实时监测数据

3、。变值测量作为一门新型测量模式对心电信号做数据分析，相对于传统的心电图分析技术他可以处理较长时间段的测量数据，同时也可以对海量实时监测的数据做分析处理。在本文中，以变值测量方法为基础建立了对心电数据处理的模型，定义变量测度向量把心电序列从一维的多值时间测量数据转化为十个概率测度，并将不同的概率测度投影到不同的特征空间，再利用主流技术将心电信号序列特征可视化的结果形成图像。文中利用实际心电数据，选取间期不同的样本作为图像比对测试样本，并对测试样本相关的特征形成特征图示，在文中可以区分间期不同的图示。关键字：变值测量；心电信号；测度向

4、量；可视化AbstractWithragingofthenewconceptofbigdataandcloudcomputing,dataanalysisbecomesincreasinglyimportantinthevariousindustries.IntraditionalmedicineECGdiagnosis，，，目录驗研宄背景心电信号在医学上的应用国内外对心电信号的研究现状引入变值逻辑的意义主要工作论文结构第二章相关理论和技术介绍变值逻辑理论概述心电信号诊断概述心电图产生机制基础构成波形心电图的诊断基础知识统计学相关

5、理论数据可视化第三章数据处理模型总体设计数据处理整体模型后台处理模型前端可视化控制模型后台核心映射模块的初步检验第四章后台数据处理模型计算基础值模块—计算范围值模块—映射伪序列统计各个测度数据4.4.1序列转换模块：序列测度模块：第五章可视化体系设计可视化整体设计一维可视化设计第六章结果展示在变值测量体系下的可视化图像一维可视化下不同样本的结果比对第七章结果分析测度的对称性—维测度的点分布特征可能影响的因素数据本身的差异波形输入控制变量输出控制变量核心的后台数据映射方法第八章总结和展望参考文献致第一章绪论第一章绪论随着大数据、云计

6、算新型概念如賜风般的风靡全球，各个行业都在逐步围绕数据分析为中心，做相应的商业布局和运营决策，数据分析的地位凸显的越来越重要。选取心电信号做可视化研宄，首先是根据心电图本身是心血管疾病诊断的重要依据；其次是在批量数据监测的环境中，对于只局限在对单个案例局部心电信号进行研宄的模式，可以进一步推广到对某个心血管疾病的群集数据做深入数据分析。变值体系从整体的角度来讲对批量化的数据分析是有优势的，结合经典的应用实例，其具有潜在应用价值。研究背景目前因为错误诊断而引起的医疗事故占很大比例的，在一篇《中国医疗误诊现象调查》的文章中也提到其比例

7、占到近三成左右，因此对心电信号的诊断研宄一直是国内外的研宄：热点。心电信号在医学上的应用在人类所有的疾病研宄中，心血管疾病研究从开始就一直定位在重要研宄领域的层次。因为该疾病关系到人的心脏血管以及脑血管，又是人类特别是岁以上的群体的常见病，所以一直以来，这类疾病被定位的危险程度级别是：严重威胁。目前针对这类疾病的诊断方式只要是根据病人的临床表现，以及依据病人相关的实验检查数据，综合下诊。这里实验数据是通过常规检査项目，如血压检测、心电图检测、血常规检测、尿常规检测等得到的数据。其中心电图（英文缩写的源数据也就是本文研究的对象电信号

8、在所有的常规检测中，对于心脏病患者，是主要的诊断和医疗依据。心电图的历史悠久，到今天差不多己超过一个世纪的历史了历经萍炼、时间积累，其领域理论已经渐进成熟，如今虽然有很多新的复杂的检测方法，但仍然是一些疾病的最可靠工具，经久不衰，也因而其被广泛应用