体外自动除颤仪心电信号处理方法研究

摘要

室性心动过速（VT）和心室纤颤（VF）是最严重的恶性心率失常，是导致心脏猝死最主要的病因之一，如果不能及时地进行除颤等治疗手段，心脏猝死意味着生命的结束。因此有必要研制出一种便携式体外自动除颤仪，具备心电监护功能，能同步分析心电信号，迅速捕捉异常心律，并能智能语音提示除颤操作过程，确保非专业人士简单、快捷地完成除颤操作，提高病人存活率。
　　 本文的工作主要是围绕体外自动除颤仪进行，首先分析了心电信号的特征，采集过程中遇到的各种干扰的主要来源以及去除基线漂移和工频干扰数字滤波器的设计方法。其次详细阐述了QRS波检测中传统差分阈值法的检测原理以及存在的不足，提出了一种改进的差分阈值法，并将仿真结果与传统差分阈值法进行了比较。最后，对心室纤颤检测算法进行了较为深入的研究，这也是本文的重点。分析了两种经典的非线性检测算法，即复杂度算法和近似熵算法，并进行了实验仿真，在此基础上，提出了基于样本熵的心室纤颤检测算法，并通过CUDB权威心电数据库进行仿真，证实了该算法的可行性。算法评估结果表明：样本熵算法可以有效的检测出心室纤颤，具有很高的特异性和正确率，在心室纤颤检测领域具有广阔的应用前景。

目录

文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1 课题的研究背景及意义

1.2 国内外的研究现状

1.2.1 除颤仪的发展

1.2.2 心电信号波形检测的发展现状

1.2.3 VF与VT检测算法的发展现状

1.3 课题来源及主要完成的工作和结构安排

第2章 心电信号预处理

2.1 心电信号特征简介

2.2 心电信号噪声来源

2.3 心电信号去噪的实现

2.3.1 带通滤波器的设计

2.3.2 全通滤波器的设计

2.3.3 仿真实验

2.4 本章小结

第3章 心电信号波形检测

3.1 传统的差分阈值法

3.1.1 差分定位法

3.1.2 Pan-Tompkins差分法

3.2 改进的差分阈值QRS波群定位法

3.2.1 R波峰值点检测

3.2.2 QRS波群宽度的检测

3.3 算法性能评估

3.3.1 实验数据库来源及读取

3.3.2 实验结果分析

3.4 心律分析

3.5 本章小结

第4章 心室纤颤检测算法的研究

4.1 基于复杂度的VF检测

4.1.1 时间序列粗粒化

4.1.2 L-Z复杂度的计算

4.1.3 实验结果分析

4.2 基于近似熵的VF检测

4.2.1 近似熵的计算

4.2.3 实验结果分析

4.3 基于样本熵的VF检测

4.3.1 样本熵的计算

4.3.2 样本熵的快速算法

4.3.3 样本熵快速算法的优化

4.3.4 实验结果分析

4.4 VF检测算法的性能分析

4.4.1 实验数据库来源

4.4.2 实验结果分析

4.4.3 算法性能评估

4.5 本章小结

结论

参考文献

攻读学位期间发表的论文和取得的科研成果

致 谢