近年來,隨著社會(huì)的發(fā)展和人口老齡化現(xiàn)象的日益凸顯,心血管疾病的發(fā)病率在全球范圍內(nèi)呈明顯增長趨勢,與此同時(shí)房顫的發(fā)病率也在逐年增長。不僅如此,因房顫引發(fā)的并發(fā)癥如:腦梗塞、高血壓等,對人類的生命健康產(chǎn)生了嚴(yán)重的危害。因此,開發(fā)房顫檢測系統(tǒng)并及早地預(yù)防和發(fā)現(xiàn)房顫,對改善患者的醫(yī)療質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)等具有重要的臨床和現(xiàn)實(shí)社會(huì)意義。房顫檢測雖然受到學(xué)者的廣泛關(guān)注,但是無論是數(shù)據(jù)特征提取還是檢測分類都存在不足之處�；诖�,本文提出了一種基于心房活動(dòng)特征和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房顫檢測算法,主要研究工作如下:(1)提取心房活動(dòng)的底層特征。本文首先將每個(gè)心拍轉(zhuǎn)化為多個(gè)心電信號片段,并對其進(jìn)行白化處理,去除數(shù)據(jù)間的冗余信息;然后選取一部分白化數(shù)據(jù)構(gòu)造稀疏字典,根據(jù)此字典求解稀疏系數(shù);最后,由于存在多個(gè)心電片段而使得每個(gè)心電信號得到的稀疏特征維度過高,因此為了避免出現(xiàn)過擬合并能夠獲得理想的檢測結(jié)果,本文對其進(jìn)行池化處理,從而獲得心房活動(dòng)的底層特征。(2)選用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行房顫檢測。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種高效特征學(xué)習(xí)與自動(dòng)分類相結(jié)合的深層網(wǎng)絡(luò),因此本文將已經(jīng)學(xué)習(xí)到的底層特征輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中再次進(jìn)行特征學(xué)習(xí);根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特點(diǎn)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)參數(shù)使之達(dá)到最優(yōu);最后將學(xué)習(xí)到的特征進(jìn)行組合分類,進(jìn)而達(dá)到房顫檢測的目的。采用MIT-BIH房顫數(shù)據(jù)庫進(jìn)行實(shí)驗(yàn)來評價(jià)本算法檢測房顫的可行性,并且與各類算法的檢測結(jié)果進(jìn)行對比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法具有良好的檢測性能。
【學(xué)位授予單位】：河北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R541.75;TP183

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本文編號：1971993