一、全自动心电图机程序的设置（论文文献综述）
党豪[1]（2020）在《基于深度学习的心脏数据自动分类与分割关键技术研究》文中研究表明目前,心血管病的死亡率处于疾病死亡构成的首要位置,已成为全人类健康的共同威胁。探索一种全自动的心脏数据分类和分割算法对心血管疾病的预防和治疗具有重要的理论研究意义。同时,也可以辅助医生从复杂繁重、费时费力的手动分类与分割工作中解脱出来,具有较大的临床实用价值。心电图数据包含了人体心脏活动的丰富信息,在一定程度上反应了心脏各部位生理活动的健康状况,是评估心脏功能、判定心脏疾病的关键因素之一。心脏核磁共振成像技术是一种无创的心脏成像技术,也是诊断心脏及大血管疾病的重要手段,已成为无创性检测与评价心脏结构和功能的重要依据。本文主要基于深度学习理论,系统地研究一维心电信号的自动检测与分类问题和二维心脏核磁图像的自动分割问题。论文主要包含以下研究内容和创新成果:第一,针对心电信号的预处理技术降噪方向进行研究。由于噪声信号存在高频与低频信号,论文提出了改进的形态学小波变换理论的降噪模型,称为Improved Morphology-WT模型。一方面,理论上分析了形态学滤波和小波变换方法的可行性,小波基函数的选择策略,分解尺度的决策过程,阈值处理方法和改进的阈值估计函数的构建等问题;另一方面,通过大量实验验证了小波基函数和分解层数的决策过程,也证明了 Improved Morphology-WT方法对于ECG信号中的低频和高频信号的降噪是合理可行的,而且为信号检测与分类工作奠定基础。第二,针对于房颤信号的检测与分类问题,本文提出了基于卷积神经网络和双向长短期记忆网络的CB-LinkNet模型。卷积神经网络具有很强的特征学习能力,但由于卷积神经网络的提出主要是解决图像分类、目标检测和图像分割等图像的特征提取任务,并没有重点考虑以信号为核心的一维数据,心电信号本质上是时间序列数据。所以,利用双向长短期记忆网络对卷积神经网络的特征学习能力进行补充和调整,使得网络模型更加适用于时间序列信号的特征提取任务。同时,基于原始房颤数据库（MIT-BIH Atrial Fibrillation database）的数据,论文分割出两种输入型信号:RR间隔数据（数据集A）和心拍序列数据（数据集B）,以验证房颤信号对于输入数据的特征敏感性。论文设计的3组消融性实验最终也验证了模型的鲁棒性和泛化性,模型分类准确率在训练和验证阶段分别达到了 99.94%和98.63%,在测试集上达到了 96.59%,敏感度和特异度在测试集上分别达到了99.93%和97.03%。同时,本文与国内外房颤检测的模型及分类结果进行了比较分析,本文的研究效果更为显着,充分证实了本研究的实际价值。第三,在对心律失常信号深入分析的基础上,本文提出了三个深度神经网络分类模型对多类心律失常信号进行检测与分类,包括plain-CNN 模型和两个 MSF-CNN 模型（A 和 B）。其中,plain-CNN模型是具有多个卷积层的基础网络结构;在plain-CNN模型的基础上提出了 MSF-CNNA,以提高plain-CNN网络的学习能力,主要是增加了并联组卷积操作（包括三个不同的卷积核,分别是1×7,1×5,1×3）;最后,在MSF-CNNA网络的基础上,通过实施串并联组卷积和残差学习模型形成了改进的MSF-CNNA模型,即MSF-CNNB模型,以提高算法的性能。在数据方面,考虑到心律失常类信号的数据特点,本文为模型设计了多尺度的输入信号,以验证数据尺度对于模型性能的影响,同时创造性的在一维信号处理中使用数据增强策略来提高数据的科学性和有效性。六组消融性实验证明了模型泛化能力和鲁棒性,在测试集上,平均准确率、敏感性和特异性分别达到了 96.59%,99.93%,97.03%,也充分体现了模型对于心律失常信号分类任务的重要价值。最后,针对于心脏左心室核磁图像的分割问题,本文提出了 Res-LinkNet分割模型,模型分为Encoder,Center和Decoder三个部分。Encoder的核心部分是模型设计了 ResLink结构模型,这一结构替代了 D-LinkNet中的特征提取器—ResNet结构模型。ResNet网络模型是针对于分类任务而设计的,该设计限制了感受野的范围,而且缺乏跨通道的特征交互与融合,ResLink结构模型可以有效地解决这一问题;Center部分的主要结构是DenseASPP。DenseASPP主要是为了有效解决特征图的感受野问题,其包含一个基础网络,后面分别连接5级空洞卷积层,空洞率分别为3,6,12,18,24,实现了混合空洞卷积。一方面,这一结构使得网络深层的特征图的感受野增大,另一方面,它可以有效缓解普通的空洞卷积运算引起的“网格问题”,同时,对不同通道的特征也进行融合;Decoder部分主要是运用密集上采样卷积操作,通过一系列密集上采样卷积操作来将Encoder阶段下采样的特征图放大至所需尺寸,尽可能地恢复图像特征信息。实验进行了三组消融性分析和一组综合比较分析,结果表明,Res-LinkNet101最终平均准确率达到了 99.88%,mIOU 达到了 94.95%,F1 Score 达到了95.57%,充分体现了模型对于左心室分割的有效性。纵览全文,本文的主要创新点如下:（1）在心电信号降噪技术研究中,论文提出了 Improved Morphology-WT降噪模型,同时也提出了自适应阈值估计方法和改进的阈值函数来完成模型中的小波分解工作。（2）在房颤信号检测与分类研究中,本文提出了融合了卷积神经网络和双向长短期记忆模型的CB-LinkNet模型,同时设计两类输入型信号以评估房颤信号的特征敏感性。（3）在多类心律失常信号检测与分类研究中,本文提出了三个端到端的分类网络模型,同时创新性的在信号中设计了数据增强方法,以有效避免模型过拟合。（4）在左心室分割研究中,论文提出了 Res-LinkNet分割模型,并在Encoder部分设计了基于Attention的ResLink结构模型来完成对心脏核磁影像的特征提取工作。
高冠群[2]（2020）在《基于颈部微振动视频的脉搏信号检测方法研究》文中研究指明脉搏波是一种重要的生理信号,包含丰富的心血管信息,为心血管病的诊断与治疗提供了关键依据。成像式光电容积描记术是一种非接触式的脉搏波检测新技术,在利用普通成像设备记录皮肤表面的颜色变化或微小振动的基础上,采用信号处理技术从中提取脉搏信息,实现脉搏波的有效检测。本文借助成像式光电容积描记术,从颈部微小振动中提取颈动脉的脉搏信息,并结合颈部振动和颈部运动干扰特性,提出一种基于信号微小相位变化的抗干扰脉搏波检测新算法,为现实场景中脉搏波的非接触式检测提供了一种新方法。本文创新点主要概括如下:（1）提出了一种基于颈部微振动视频的脉搏信号检测算法。本文通过视频放大技术放大颈部微小运动并分块计算信噪比,采用选取高信噪比子块作为显着区域,以减少环境噪声的干扰。在此基础上,同时采用复可控金字塔分解提取相位谱并计算相位差的方法,从颈部脉搏搏动显着区域中提取脉搏波波形。进而实现颈部微振动视频中的脉搏信号检测和心率计算。（2）设计并实现了一个手机端的脉搏波检测软件系统。此系统以面部和颈动脉作为数据采集位置,通过手机前置和后置相机对人体面部和颈部颈动脉进行视频录制及数据采集,然后通过基于颈部微振动视频的脉搏信号检测算法提取脉搏波以及计算心率。测试结果证明软件具有很好的鲁棒性和准确性。通过设计不同场景中视频脉搏波的提取实验,并与目前主流算法进行对比验证,本文方法具有显着的准确性和鲁棒性。同时,在保证精度的基础上,通过选取颈部子区域,优化算法等方法,进一步降低了算法的运算负担,有效的提高了检测效率,扩大了检测系统的实际应用范围。
汪潏涓[3]（2019）在《广东省G监狱服刑人员医疗保障问题研究 ——基于史密斯政策执行模型》文中研究表明尊重和保障人权是人类文明发展与社会进步的重要标志。监狱服刑人员的人权保障问题一直以来是社会关注的焦点之一。生命权和健康权是保障其他权利最根本的基础和前提,因此,服刑人员的医疗保障已成为监狱人权保障的重中之重,也是监狱必须贯彻始终的一项重要工作。目前我国监狱医疗保障体系主要是形成了三级医疗卫生网络,横向覆盖了全国各省、直辖市及自治区,纵向覆盖了中心医院、监狱医院以及相应的基层医务室。该网络的形成在一定程度上缓解了监狱医疗方面的不足,在病危、病重服刑人员救治以及监狱内各类疾病防治方面发挥了非常重要的作用。然而,随着经济发展和社会文明进步,对服刑人员的医疗保障提出了更为专业和更高的要求。由于监狱环境、就诊对象的特殊性,使得部分医疗保障难以有效落实,服刑人员最重要的生命健康权缺乏更充分的保障。如何正确适用相关法律法规,兼顾监狱自身特点,构建监狱特色医疗保障体系,最大限度地保障服刑人员的生命健康权益已成为当前亟待解决的问题。本文采用参与式观察法和问卷调查法研究方法,基于史密斯政策执行模型,以监狱服刑人员医疗保障问题作为研究对象,以广东省G监狱为研究个案,依据国内监狱改造的基本宗旨,分析发现服刑人员疾病治疗标准缺乏具体的政策规定、服刑人员对医务人员不信任、保外就医和因病死亡处理难、医务人员医疗救治主动性和积极性不足等问题,从保障服刑人员知情权、由就诊医疗转为主动医疗等方面,提出了完善广东省G监狱医疗保障的思路以及为我国监狱服刑人员医疗保障制度改革提供参考。
李帅东[4]（2017）在《基于IEC标准的高精度智能心电信号源设计》文中指出心电信号源是一种常用的低频信号源,广泛应用于医疗仪器维修、测试、演示和教学实验等领域。而目前使用的心电信号源,大部分是进口的,价格昂贵,而国内生产的大都由分立元件组成,其体积大,功能少。为了满足医疗仪器维修工作的需要,本文设计了一种基于STM32F103单片机和数模转换器等器件构成的高精度智能心电信号源,该信号源可产生用于测试用的方波、锯齿波、三角波、正弦波及正常心电波形、异常的心电波形、来自MIT-BIH数据库的人体心电信号、起搏脉冲信号、干扰信号、呼吸信号等。本文研究的主要内容如下:首先,分析了课题的研究背景、意义以及国内外的研究现状,分析了心电图机的工作机理,详细探讨了医用IEC标准对心电图机的要求,分析得出了心电信号源的功能需求和性能需求,进而提出系统整体的设计方案;其次,在Altium Designer Release10开发环境下,分别对STM32微控制器的外围电路和心电信号输出电路如D/A转换电路、起搏电路、耐极化电压、工频干扰以及呼吸电路进行了设计;在KeiluVision4开发环境下,分别对STM32主程序、D/A转换程序、心电模拟程序、起搏信号程序、智能控制程序和数据传输程序进行了编译;再次,为了能够更方便直观地使用该系统,分析设计了一款可以产生模拟心电信号的上位机软件。通过该软件可以生成正弦波、方波、三角波、锯齿波、模拟心电波以及从MIT-BIH数据库解码得到的人体生理波等,并且对整个系统进行了综合测试;最后,为解决心电信号源因低通滤波而产生心电信号基线漂移问题,基于模糊控制的原理及其特点,提出了模糊控制滤除基线漂移噪声的方法,并在MATLAB Simulink平台上对采用模糊控制方法滤除心电信号基线漂移噪声系统进行了仿真验证。
马晓玉[5]（2016）在《基于STM32和蓝牙4.1的便携式心电采集分析系统研究》文中认为心脏病是威胁人类生命健康的主要疾病之一,其死亡率居多种主要疾病之首。因此,心脏疾病的诊断和防治一直是当今医学界的一个重大课题。本文针对上述需求,设计了一套心电信号采集、无线传输和分析处理系统。系统下位机部分以STM32F103RET6为核心,主要包括:STM32F103RET6模块,采集模块ADS1298,蓝牙4.1模块RN4020和电源模块等。实现心电信号采集和通过蓝牙无线传输给上位机的功能。首先,将采集到的心电信号,通过主控芯片STM32F103RET6的SPI接口控制采集芯片ADS1298,完成心电数据的放大、滤波、共模抑制和A/D模数转换,再通过UART接口连接蓝牙芯片RN4020,在蓝牙通讯协议下完成心电数据向上位机的发送。系统上位机采用PC机在Windows环境下运行,实现和下位机的数据通信。上位机软件开发采用Visual Studio2010平台,使用C#语言进行编程。系统首先将采集到的心电数据进行导联变换处理,完成8导数据转换为12导数据、多导联心电波形显示、心电参数分析、JPG、PDF格式的心电图报告和心电数据表的生成、患者信息管理、心电数据采用SQL数据库进行存储,采用Socket套接字实现患者信息和心电报告的远程网络传输。本文理论研究部分包括心电滤波算法研究和心电特征波形提取。采用限幅滤波来滤除脉冲干扰信号,FIR数字滤波器来滤除50Hz的工频干扰信号,滤波后的信号采用递推平均滤波法进行平滑处理。本文还对奇异值小波变换识别心电波形R波峰值点,连续小波变换（CWT）识别特征波形QRS波群、T波和P波进行了Matlab仿真研究,研究结果用C++语言生成DLL动态链接库,最终在上位机系统中用C#语言调用实现。最后对系统的采集和分析部分进行验证。分析系统利用MPS450依次产生各类异常心电信号进行验证分析。从而初步证明了整个采集分析系统的设计合理性和可用性。
国家卫生计生委办公厅[6]（2016）在《国家卫生计生委办公厅关于印发县医院医疗服务能力基本标准和推荐标准的通知》文中研究表明国卫办医发[2016]12号各省、自治区、直辖市卫生计生委,新疆生产建设兵团卫生局:为贯彻落实《国务院办公厅关于推进分级诊疗制度建设的指导意见》（国办发[2015]7 0号）,明确县医院诊疗服务功能定位,指导各地加强县医院综合能力建设,我委组织制定了《县医院医疗服
侯金睿[7]（2015）在《低功耗无线心电监护系统的设计与实现》文中研究说明心血管疾病一直以来都被认为是人类健康威胁的头号杀手,大量的临床结果已证实,在剧烈运动中出现突然猝死的直接原因很大一部分来源于心血管疾病。2013年,台湾军方一名士兵在进行军事训练中猝死,实时监控受训人员的心电波形,对于防止突然发生的心脏猝死具有巨大的临床意义。然而,在获得心电波形的过程中,不可避免的引入噪声,影响后期心电波形异常计算的准确性。针对以上问题,本文将研究内容分为两部分:实时获得受训人员的心电波形和低功耗无线传输心电波形。本文首先根据经验设计,由补偿电路,高通滤波器,低通滤波器,50Hz工频干扰滤波器,以及主放大电路和加法电路等构成。由采集装置采集心电信号后,输入前置放大器,放大信号之后,经过滤波器进行滤波,同时阻止50Hz工频干扰信号的通过。经过滤波的心电信号频率单一,次级放大电路放大信号到几伏特,以便于单片机模拟数字转换电路直接转化为数字信号。对心电信号进行放大,其中最为普遍存在的干扰,即50赫兹工频干扰和呼吸引起的基线漂移,重点滤除。采用AD8232进行心电信号放大,其相关周边电路设计的复杂程度和实际电路效果远远优于之前被广泛使用的AD620芯片。这种设计极大的降低了整体电路的功率消耗,并且便于随后的ARM Cortex-MO采集输出信号。由于与皮肤接触的电极会产生极化电压,AD8232通过高通滤波器可以克服这个采集信号电压的无规律变化。该芯片中集成各个放大器和滤波器与耦合紧密,不仅降低了整体电路的功率消耗,而且使得整体电路设计更加清晰简单,使得实际加工出来的印刷电路板在空间结构设计上可以达到非常紧凑的效果,大大节约了整体产品的体积空间。第二部分主要是使用低功耗芯片和通讯协议无线传输心电波形,采用ARM Cortex-MO控制蓝牙输入电脑;从设备与主设备可以充分利用将通道内的时隙。ARM Cortex-M0功耗非常低,代码空间占用小。论文基于AD8232进行心电采样和ARM Cortex-MO进行数据处理并控制蓝牙传输,完成设计功能,结果表明电路计算的参数接近实际数据,可以辅助医生对患者或者是患者对自己的心电波形和心律状况进行评估。
肖磊[8]（2014）在《全自动血凝仪显示模块的智能接口设计与实现》文中研究指明随着社会的进步，越来越多的人开始关注自身的健康，各种各样的医疗设备被普通老百姓所熟知，作为基础医疗设备的全自动血凝仪成为绝大多数医院为患者进行血液检测的首选设备。血液检测人员除了对血凝仪的检测速度和精度有所要求外，血凝仪显示模块的图形界面人机接口的友好型和易操作性也备受关注。本文是全自动血凝仪显示模块的智能接口设计与实现，主要设计了一款针对全自动血凝仪显示模块的控制器，并实现了该控制器中各个智能接口的基本功能。整个系统基于全自动凝血仪项目而提出，智能接口开发完成后，能够满足全自动凝血仪项目中特定的人机交互功能要求，而不必去购买昂贵的工业串口屏，有效地降低了研发成本；并且通过对显示模块的智能接口进行简单的系统功能修改与配置，便可满足其它嵌入式消费类电子产品的显示需求。本文简单介绍了全自动血凝仪的系统组成，重点阐述了显示模块智能接口的硬件及软件设计与实现，整个显示模块的控制器共定义了四种主要的智能接口：裸屏的显示与触控驱动接口、下载数据文件的USB数据传输接口、基于Nandflash的数据存储接口、与下位机进行串口通信的命令接口。所有的智能接口均以微处理器LPC1788作为硬件核心，以μ C/GUI图形用户界面软件包为软件核心；接口模块通过USB通信与PC机进行数据传输，将PC组态软件生成的图片、图标、字库、触控配置、变量配置等文件下载到嵌入式系统的存储设备Nandflash中；接口模块接收下位机的串口命令后，执行相应的触控配置和变量配置文件指令，完成相关的图形界面操作如图片显示、文本显示、变量显示、曲线绘制、按钮触摸等基本操作。为实现上述功能，全文对整个系统进行了模块化布局，一共分六章对显示模块的智能接口设计与实现进行了详细阐述，其中第1章是绪论部分；第2章是总体方案设计；第3章和第4章是硬件与软件设计部分；第5章是系统调试部分，实现了显示模块智能接口的部分功能；第6章作为本文的最后部分，对整个系统进行了总结与展望。
陈琪[9]（2010）在《重视心电图QT/QTc间期的规范化测量与监测》文中认为鉴于获得性性或先天性长QT综合征（LQTS）患者均有发生尖端扭转型室速（TdP）、室颤,甚至猝死的可能,因此心电图QT/QTc间期的测量与监测至关重要。目前常用的测量方法及心率校正公式都存在不同程度的误差,只有规范测量方法才能克服上述缺点,提高结果的精确性。而对于院内可能发生获得性LQTS及TdP患者,应进行严密的监测,以预防心脏事件的发生。本文结合近年发表的相关专家建议与共识,对QT/QTc间期规范化测量与监测的方法及临床意义加以简述。
高剑明[10]（2005）在《微型十二导心电图机的研究》文中进行了进一步梳理心脏是人体的总动力泵,它的运行状况好坏直接关系到人们的身体健康。心电图是一种常规的心脏检测手段,在心脏的诊断方面发挥着不可替代的作用。但目前市场上缺乏一种便于携带、使用方便且功能强大的微型12导心电图机,使医生能在紧急情况下随身携带,快速及时地对病人进行心电诊断。因此,本课题研究了一种微型12导心电图机以满足市场需求。本文研制的微型12导心电图机具有体积小、功能强的特点,在处理器的选取上采用了新型ARM7TDMI内核处理器,该处理器具有丰富的数字资源,快捷的运算速度,强大的模拟信号处理能力,极大地提高了系统的集成度,并能完成心电信号的高速采集,为后续软件的高速实现奠定了基础。心电放大前级采用改进的9通道心电放大电路,用于完成12导联的心电信号预处理。为了满足数据运算与心电信号存储的双重需要,心电图机采用了双存储器结构（NandFlash、SRAM）,使系统有足够的存储空间应付大数据量的存储与实时处理。整机采用240×160的细点阵液晶显示屏,中文菜单操作,使用方便。心电图机还配有便于使用的PC机软件以扩展系统功能。当用户在心电采集时将心电图机与PC机连接后,启动Windows心电数据采集程序即可在计算机屏幕上看到实时采集的心电波形。PC机软件还具有病例存储回放,心电特征参数提取,网络传输等功能,并提供了National Instruments虚拟仪器系统工具Measurement Studio处理扩展功能,PC机软件扩展了微型12导心电图机的功能,更便于用户保存、分析心电数据。PC机心电处理程序基于Visual C++ 6.0开发环境编写。综上所述,本课题设计的微型12心电图机具有体积小、功耗低、使用方便、功能强等优点,从而能真正成为医生随身携带的“好帮手”。
二、全自动心电图机程序的设置（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、全自动心电图机程序的设置（论文提纲范文）
（1）基于深度学习的心脏数据自动分类与分割关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 心电信号检测与分类任务国内外研究现状分析 |
| 1.2.2 心脏影像数据分割国内外研究现状分析 |
| 1.2.3 研究发展趋势 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 基于深度学习的心电信号检测与分类 |
| 1.3.2 基于深度学习的心脏影像数据自动分割 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 研究基础及相关技术理论 |
| 2.1 心电信号分类研究基础理论 |
| 2.1.1 心电信号的产生机理 |
| 2.1.2 心电信号基本波形及意义 |
| 2.1.3 心律失常的分类 |
| 2.2 心脏影像数据分割研究基础理论 |
| 2.2.1 心脏核磁图像数据的产生机理 |
| 2.2.2 短轴核磁序列图像介绍 |
| 2.2.3 心脏核磁共振图像的分割 |
| 2.3 深度学习相关理论 |
| 2.3.1 深度学习的发展 |
| 2.3.2 卷积神经网络 |
| 2.3.3 循环神经网络 |
| 2.3.4 分类与分割任务 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 心电信号预处理研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 心电信号的噪声类型 |
| 3.3 基于改进的形态学小波变换理论的心电信号降噪方法 |
| 3.3.1 小波变换理论 |
| 3.3.2 小波变换理论去噪方法 |
| 3.3.3 基于改进的形态学小波变换理论的信号去噪方法 |
| 3.4 实验与结果 |
| 3.4.1 性能评价 |
| 3.4.2 实验数据 |
| 3.4.3 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于深度学习的房颤信号分类研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于CB-LinkNet模型的房颤信号分类研究 |
| 4.2.1 数据集分析 |
| 4.2.2 模型结构与参数分析 |
| 4.2.3 模型训练过程分析 |
| 4.3 消融性实验及分析 |
| 4.3.1 评价指标 |
| 4.3.2 实验结果及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于深度学习的心律失常信号分类研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于MSF-CNN模型的心律失常信号分类研究 |
| 5.2.1 数据集分析 |
| 5.2.2 模型结构与参数分析 |
| 5.2.3 模型训练过程分析 |
| 5.3 消融性实验及分析 |
| 5.3.1 评价指标 |
| 5.3.2 实验结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于深度学习的心脏核磁影像数据分割研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于Attention机制的左心室分割模型 |
| 6.2.1 数据集分析 |
| 6.2.2 课题研究所涉及的核心技术 |
| 6.2.3 模型结构与参数分析 |
| 6.2.4 模型训练过程分析 |
| 6.3 消融性实验及分析 |
| 6.3.1 评价指标 |
| 6.3.2 实验结果及分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 缩略语说明 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（2）基于颈部微振动视频的脉搏信号检测方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 传统脉搏波检测方法介绍 |
| 1.3 非接触式脉搏波检测方法介绍 |
| 1.4 本文主要研究工作 |
| 1.5 本文章节安排 |
| 第二章 相关理论原理介绍 |
| 2.1 IPPG发展研究介绍 |
| 2.2 视频放大理论研究介绍 |
| 2.3 复可控金字塔原理推导 |
| 2.4 基于相位的视频方法理论 |
| 2.4.1 基本原理 |
| 2.4.2 PVM处理流程 |
| 2.4.3 PVM边界条件 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于颈部微振动视频的脉搏信号检测方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 脉搏波信号提取算法流程 |
| 3.2.1 选择最优ROI区域 |
| 3.2.2 复可控金字塔分解与计算相位差 |
| 3.2.3 时域滤波和PCA提取主成分 |
| 3.2.4 信号选择与心率估算 |
| 3.3 实验与结果 |
| 3.3.1 评价标准 |
| 3.3.2 实验设计 |
| 3.3.3 实验结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 脉搏波检测系统的设计与实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 需求分析 |
| 4.2.1 总体需求 |
| 4.2.2 功能性需求分析 |
| 4.2.3 非功能性需求分析 |
| 4.2.4 可行性分析 |
| 4.3 概要设计 |
| 4.3.1 系统总体结构 |
| 4.3.2 系统功能模块划分及设计 |
| 4.3.3 系统数据库设计 |
| 4.4 详细设计与实现 |
| 4.4.1 注册/登录验证模块的设计与实现 |
| 4.4.2 脉搏波检测模块的设计与实现 |
| 4.4.3 历史记录查询模块的设计与实现 |
| 4.4.4 长期心率检测模块的设计与实现 |
| 4.5 系统测试与分析 |
| 4.5.1 测试环境和工具 |
| 4.5.2 功能测试 |
| 4.5.3 非功能测试 |
| 4.5.4 测试结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 后续展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（3）广东省G监狱服刑人员医疗保障问题研究 ——基于史密斯政策执行模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外文献综述 |
| 1.2.2 国内文献综述 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.3.1 参与式观察法 |
| 1.3.2 问卷调查法 |
| 第二章 概念界定及理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 医疗保障 |
| 2.1.2 服刑人员医疗保障 |
| 2.1.3 相关法律和制度 |
| 2.2 史密斯政策执行过程模型的基本内容 |
| 第三章 广东省G监狱服刑人员医疗保障的现状 |
| 3.1 广东省G监狱硬件设施情况 |
| 3.2 广东省G监狱医院人员管理概况 |
| 3.2.1 广东省G监狱医院组织架构和管理现状 |
| 3.2.2 广东省G监狱医院医务人员基本情况 |
| 3.2.3 广东省G监狱医院医务人员工作和培训情况 |
| 3.3 广东省G监狱服刑人员医疗保障情况 |
| 3.3.1 广东省G监狱服刑人员医疗基本流程 |
| 3.3.2 服刑人员健康状况与狱内疾病发生状况 |
| 第四章 广东省G监狱服刑人员医疗保障存在的问题及原因分析 |
| 4.1 广东省G监狱服刑人员医疗保障存在的问题 |
| 4.1.1 对服刑人员疾病治疗标准缺乏具体的政策规定 |
| 4.1.2 服刑人员对医务人员不信任 |
| 4.1.3 保外就医、因病死亡处理难 |
| 4.1.4 医务人员医疗救治主动性和积极性不足 |
| 4.1.5 监狱医疗费用财政拨款不足 |
| 4.2 广东省G监狱服刑人员医疗保障存在问题的原因分析 |
| 4.2.1 监狱医务人员双重角色导致与服刑人员沟通障碍 |
| 4.2.2 狱务缺乏统一公开标准 |
| 4.2.3 监狱医务人员缺少激励机制 |
| 4.2.4 缺乏重视保障健康权的文化 |
| 4.2.5 监狱医疗救治缺乏有效监督 |
| 第五章 完善广东省G监狱服刑人员医疗保障的对策 |
| 5.1 明确具体一致的政策目标 |
| 5.1.1 完善服刑人员医疗保障的法律法规 |
| 5.1.2 建立多维度的医疗费用保障制度 |
| 5.2 提高政策主体的执行力 |
| 5.2.1 从“就诊诊疗模式”转为“主动医疗模式” |
| 5.2.2 准确掌握病情动态降低狱内病亡率 |
| 5.2.3 深化执法意识完善狱务公开 |
| 5.2.4 加快监狱医务人员专业化发展 |
| 5.3 加强与目标群体的沟通 |
| 5.3.1 充分保障服刑人员对疾病的知情权 |
| 5.3.2 构建良好互动型医患关系 |
| 5.3.3 提升服刑人员预防保健意识 |
| 5.4 营造良好的政策执行环境 |
| 5.4.1 探索社会化新型医疗合作模式 |
| 5.4.2 引导社会力量参与 |
| 5.4.3 拓宽外部监督渠道 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（4）基于IEC标准的高精度智能心电信号源设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 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 |
| 1.3 心电信号源技术现状 |
| 1.4 本论文的主要研究内容与章节安排 |
| 第2章 系统总体设计方案 |
| 2.1 IEC标准简介 |
| 2.2 系统需求 |
| 2.2.1 功能性需求 |
| 2.2.2 性能需求 |
| 2.2.3 安全性 |
| 2.3 系统总体设计方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 系统硬件设计 |
| 3.1 STM32处理器模块设计 |
| 3.2 STM32处理器的外围电路设计 |
| 3.2.1 电源电路设计 |
| 3.2.2 串口通信电路设计 |
| 3.2.3 JTAG电路设计 |
| 3.2.4 SD卡接口电路 |
| 3.3 心电信号输出电路设计 |
| 3.3.1 D/A转换电路 |
| 3.3.2 波形叠加电路设计 |
| 3.4 生理信号干扰电路设计 |
| 3.4.1 起搏信号电路设计 |
| 3.4.2 共模干扰电路设计 |
| 3.4.3 极化电压电路设计 |
| 3.4.4 呼吸信号电路设计 |
| 3.5 系统硬件实物图 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 系统软件设计 |
| 4.1 上位机程序设计 |
| 4.1.1 上位机的开发环境 |
| 4.1.2 上位机应用到的第三方程序的配置 |
| 4.1.3 上位机程序总体设计 |
| 4.1.4 上位机登陆程序设计 |
| 4.1.5 MATLAB GUI程序设计 |
| 4.1.6 MIT-BIH程序设计 |
| 4.1.7 数据传输程序设计 |
| 4.2 下位机程序设计 |
| 4.2.1 下位机开发平台 |
| 4.2.2 下位机主程序设计 |
| 4.2.3 D/A转换程序 |
| 4.2.4 模拟心电信号程序 |
| 4.2.5 起搏信号模拟程序 |
| 4.2.6 智能控制程序 |
| 4.2.7 数据传输程序 |
| 4.3 系统综合测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 模糊控制滤除基线漂移噪声设计 |
| 5.1 模糊控制系统总体设计 |
| 5.2 模糊控制器设计 |
| 5.2.1 模糊推理系统编辑器 |
| 5.2.2 隶属函数编辑器 |
| 5.2.3 模糊规则编辑器 |
| 5.3 Simulink设计 |
| 5.4 模拟测试部分 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于STM32和蓝牙4.1的便携式心电采集分析系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 心电采集与无线传输技术研究现状 |
| 1.2.2 上位机心电分析处理系统 |
| 1.2.3 心电特征提取及心拍分类算法研究 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 系统需求分析及总体设计方案 |
| 2.1 心电信号的产生及特点分析 |
| 2.2 移动环境下的心电干扰 |
| 2.3 心电导联系统 |
| 2.4 蓝牙技术概况 |
| 2.5 系统整体设计方案 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 下位机系统设计 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 采集模块设计 |
| 3.2.1 采集模块的选型 |
| 3.2.2 ADS1298采集电路 |
| 3.3 主控模块设计 |
| 3.3.1 主控模块的选型 |
| 3.3.2 主控模块最小系统和电路设计 |
| 3.4 蓝牙通讯模块与蓝牙协议栈 |
| 3.4.1 蓝牙模块的选型 |
| 3.4.2 低功耗蓝牙（BLE）协议栈 |
| 3.4.3 本系统蓝牙通信原理 |
| 3.5 导联系统选择 |
| 3.6 软件程序设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 上位机分析系统软件设计 |
| 4.1 上位机软件整体方案 |
| 4.1.1 上位机软件组成模块功能分析 |
| 4.1.2 开发工具的选取与编程思想 |
| 4.2 患者信息显示、编辑功能的实现 |
| 4.2.1 SQL Server2008的连接与编辑 |
| 4.2.2 C#操作 SQL Server2008 |
| 4.2.3 Treeview控件遍历xml文件 |
| 4.3 多导联波形显示 |
| 4.3.1 8 导数据转为12导数据 |
| 4.3.2 国际标准12导联心电波形显示方式 |
| 4.4 SOCKET网络传输 |
| 4.5 心电图分析报告与数据表生成 |
| 4.5.1 分析结果实现 |
| 4.5.2 心电图报告与数据表生成 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 上位机分析算法研究 |
| 5.1 心电滤波算法实现 |
| 5.1.1 常用的心电数字滤波算法 |
| 5.1.2 50HZ工频干扰滤波算法 |
| 5.1.3 脉冲噪声滤波算法 |
| 5.1.4 加权递推平均滤波法 |
| 5.2 心电数据特征提取 |
| 5.2.1 R波峰值点的提取 |
| 5.2.2 QRS波、T波、P波的提取 |
| 5.2.3 心拍分类与节律识别 |
| 5.3 心电特征参数的计算 |
| 5.3.1 基本时限计算 |
| 5.3.2 心电轴的计算 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 系统整体调试与性能分析 |
| 6.1 整体调试 |
| 6.1.1 下位机调试 |
| 6.1.2 上位机调试 |
| 6.2 整体功能实现 |
| 6.3 系统性能分析 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（7）低功耗无线心电监护系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外运动猝死的事件及与心电波形的关系 |
| 1.2.2 国内外运动实时心电波形低功耗采集无线传输现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 心电信号与生理相关理论基础 |
| 2.1 心电波的形成与特点 |
| 2.1.1 心电波形成机理 |
| 2.1.2 心电图导联 |
| 2.1.3 心电波特征点对应的生理学意义 |
| 2.2 心电波形计算的临床意义 |
| 2.2.1 心电波形的诊断应用 |
| 2.2.2 心电波形中常见的病理表现 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 心电信号处理方法研究 |
| 3.1 心电信号的基本特征 |
| 3.2 心电信号波形的干扰问题 |
| 3.3 心电信号放大滤波要求 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 电子电路设计 |
| 4.1 电路总体设计 |
| 4.2 导联方式 |
| 4.3 整体电路 |
| 4.3.1 模块分析 |
| 4.3.2 电路实现 |
| 4.3.3 采用单导联心率AD8232放大器实现 |
| 4.3.4 采用ARM Cortex-MO实现数据处理 |
| 4.3.5 采用蓝牙实现心电信号的无线传输 |
| 4.4 印刷线路板简述 |
| 4.4.1 印刷线路板制作规则 |
| 4.5 印刷线路板制作方法 |
| 4.5.1 规划印刷线路板并设置相关参数 |
| 4.5.2 合理布局和布线 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 测试与结果分析 |
| 5.1 心电信号的预处理 |
| 5.1.1 常用心电滤波方法 |
| 5.1.2 心电分析中的小波应用 |
| 5.1.3 心电消噪中的闭值滤波法 |
| 5.2 心率的检测 |
| 5.2.1 常用QRS波检测算法 |
| 5.2.2 周期极大值检测法 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）全自动血凝仪显示模块的智能接口设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 |
| 1.3 研究思路及主要内容 |
| 第2章 全自动血凝仪显示模块的智能接口方案设计 |
| 2.1 全自动血凝仪系统组成 |
| 2.2 显示模块的智能接口总体设计方案 |
| 2.2.1 显示模块智能接口的系统组成 |
| 2.2.2 显示模块智能接口的模块介绍 |
| 第3章 全自动血凝仪显示模块的智能接口硬件设计 |
| 3.1 硬件开发平台 |
| 3.1.1 鼎尚 LPC1788 开发板 |
| 3.1.2 LPC1788 控制器芯片 |
| 3.2 TFT 触摸显示器 |
| 3.2.1 TFT 触摸显示特点分析 |
| 3.2.2 LCD 控制器及 TFT 硬件接口 |
| 3.3 USB 通信接口 |
| 3.3.1 USB 特点分析 |
| 3.3.2 LPC1788 USB 控制器 |
| 3.4 NANDFLASH 数据存储器 |
| 3.4.1 NANDFLASH 特点分析 |
| 3.4.2 K9F1G08U0B 芯片介绍 |
| 3.5 SDRAM 数据存储器 |
| 3.5.1 LPC1788 外部存储控制器 |
| 3.5.2 W9825G6DH 芯片介绍 |
| 第4章 模块的智能接口软件设计与实现 |
| 4.1 μC/GUI 图形用户软件包 |
| 4.1.1 μC/GUI 软件包组成 |
| 4.1.2 移植μC/GUI 软件包 |
| 4.1.3 μC/GUI 基本功能介绍 |
| 4.1.4 向μC/GUI 移植触摸功能 |
| 4.1.5 向μC/GUI 移植 GBK 字库 |
| 4.2 SDRAM 数据空间分配 |
| 4.3 NANDFLASH 存储器驱动开发 |
| 4.3.1 K9F1G08U0B 基本操作 |
| 4.3.2 K9F1G08U0B 坏块管理 |
| 4.3.3 标准读写驱动函数 |
| 4.4 FAT32 文件系统 |
| 4.4.1 FAT32 文件系统结构 |
| 4.4.2 鼎尚 DS-FAT 文件系统 |
| 4.4.3 本系统的文件目录结构 |
| 4.5 USB 设备传输协议 |
| 4.5.1 USB 传输数据格式 |
| 4.5.2 USB 枚举过程 |
| 4.5.3 USB 的 BOT 协议实现 |
| 4.6 指令与配置文件 |
| 4.6.1 标准指令集 |
| 4.6.2 配置文件执行过程 |
| 第5章 全自动血凝仪显示模块的智能接口调试 |
| 5.1 建立 PC 串口命令解释器 |
| 5.2 ucGUI 软件包移植调试 |
| 5.3 USB 通信模块功能调试 |
| 5.4 TFT 显示触摸功能实现 |
| 第6章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）微型十二导心电图机的研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 心电信号简介 |
| 1.2 心电图机的发展现状 |
| 1.3 课题研究的内容及意义 |
| 第二章 心电图机的硬件设计 |
| 2.1 心电图机模拟电路的设计 |
| 2.1.1 新型高性能生物电放大电路的设计 |
| 2.1.2 新型高性能生物电放大电路的多导联改进 |
| 2.1.3 右腿驱动电路的设计 |
| 2.2 ADuC7026 MicroConverter 的特点及开发 |
| 2.2.1 ADuC7026 A/D 转换器的配置与应用 |
| 2.2.2 ADuC7026 存储接口的特点与设置 |
| 2.3 数字外围电路的的设计 |
| 2.3.1 液晶显示模块的设计 |
| 2.3.2 PDIUSBD12 的接口设计 |
| 2.4 系统电源的设计方案 |
| 2.5 电路板设计与PCB Layout |
| 2.5.1 旁路电容与去耦系统 |
| 2.5.2 PCB 布局与布线 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 心电图机嵌入式系统的软件开发 |
| 3.1 嵌入式软件开发环境简介 |
| 3.2 心电图机系统软件分析 |
| 3.3 心电图机中断程序的设计及任务 |
| 3.4 心电图机液晶驱动程序的设计 |
| 3.5 心电图机NandFlash 驱动程序的设计 |
| 3.5.1 NandFlash 的块擦除操作 |
| 3.5.2 NandFlash 的页写入操作 |
| 3.5.3 NandFlash 的页读操作 |
| 3.6 心电图USB 固件驱动程序的设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 心电图机PC 机辅助软件的开发 |
| 4.1 Visual C++ 6.0 开发环境简介 |
| 4.2 心电接收显示界面设计 |
| 4.3 心电存储回放显示界面设计 |
| 4.4 心电特征参数提取 |
| 4.5 心电网络传输功能 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 心电信号的数据处理 |
| 5.1 快速傅里叶变换方法 |
| 5.2 自适应相干模板法 |
| 5.3 数学形态滤波 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 课题总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况 |
| 致谢 |
四、全自动心电图机程序的设置（论文参考文献）
- [1]基于深度学习的心脏数据自动分类与分割关键技术研究[D]. 党豪. 北京邮电大学, 2020(01)
- [2]基于颈部微振动视频的脉搏信号检测方法研究[D]. 高冠群. 合肥工业大学, 2020(02)
- [3]广东省G监狱服刑人员医疗保障问题研究 ——基于史密斯政策执行模型[D]. 汪潏涓. 华南理工大学, 2019(02)
- [4]基于IEC标准的高精度智能心电信号源设计[D]. 李帅东. 燕山大学, 2017(06)
- [5]基于STM32和蓝牙4.1的便携式心电采集分析系统研究[D]. 马晓玉. 燕山大学, 2016(02)
- [6]国家卫生计生委办公厅关于印发县医院医疗服务能力基本标准和推荐标准的通知[J]. 国家卫生计生委办公厅. 中华人民共和国国家卫生和计划生育委员会公报, 2016(04)
- [7]低功耗无线心电监护系统的设计与实现[D]. 侯金睿. 东北大学, 2015(01)
- [8]全自动血凝仪显示模块的智能接口设计与实现[D]. 肖磊. 武汉理工大学, 2014(04)
- [9]重视心电图QT/QTc间期的规范化测量与监测[J]. 陈琪. 中国社区医师, 2010(40)
- [10]微型十二导心电图机的研究[D]. 高剑明. 天津大学, 2005(05)