基于体表ECG的ShR信号检测研究

论文摘要

可电击复律心律（shockable rhythm, ShR）是引起心脏性猝死（sudden cardiac death, SCD）的主要原因,ShR包括室性心动过速（Ventricular Tachycardia,VT）和心室颤动（Ventricular Fibrillation,VF）。早期电除颤是治疗VF有效的方法。自动除颤仪（Automated External Defibrillator, AED）可增加院外SCD的存活率。而AED实现其功能的关键一步是快速准确地自动检测出ShR。本文对基于熵的ShR检测进行了研究,具有重要的理论和实际意义。本文基于不同的心律对应着不同的系统复杂程度的思想,对ShR检测展开研究,重点研究了基于近似熵、样本熵和多尺度熵的ShR检测方法。论文通过理论分析,模拟实验和实际应用等手段,分析了室性心律失常信号的非线性特性,研究了基于HHT与双谱分析相结合的ShR去噪方法,以及有效地区分心室扑动（Ventricular Flutter, VFL）、心脏停博（Asystole, ASYS）等信号的基于熵的ShR检测方法,并与其它基于复杂度的信号检测方法进行了对比。首先,论文研究了室性心律失常信号的非平稳性。从平稳信号的定义出发,研究了ShR的均值、方差、自相关函数和功率谱估计,确定了ShR的非平稳性。针对ShR的非平稳特性,用时频分析方法分析ShR的频率内容,以及频率随时间变化的规律,对比了多种时频分析方法的应用效果,结果表明HHT时频分析法时频聚集性强。并通过HHT时频分析精确地归纳出了ShR的频率与时间的关系。接着,本文研究了基于HHT—双谱分析的ShR去噪方法,首先在时域进行EMD分解,选择所需的IMF进行重构完成初步去噪,并应用SNR和RMSE对重构结果进行评价；再把去噪后的信号进行双谱分析,在双谱域用PSNR对信号去噪进行评价。研究结果表明HHT—双谱分析法利用有用信号频段EMD重构和双谱分析达到了双重消噪的目的,为后续的心电特征点的准确识别奠定了基础。然后,基于不同的心律可能对应着不同的系统复杂程度的思想,尝试用度量序列复杂性和统计量化的非线性动力学参数--熵来检测ShR,取得了良好的效果。提出了基于熵的ShR检测方法,包括基于近似熵的ShR检测法,基于样本熵的ShR检测法和基于多尺度熵的ShR检测法,并通过CUDB和VFDB数据库的所有数据进行检测,结果表明该方法能快速有效的进行ShR检测。针对基于近似熵的ShR检测法对于VFL和ASYS的检测效果良好且基于标准化斜率绝对值标准差算法对其它心律有较高的检测率,提出了基于标准化斜率绝对值标准差-熵结合的ShR检测法并进行算法实现,并通过CUDB和VFDB数据库的全部数据进行验证,结果表明基于标准化斜率绝对值标准差-熵结合的ShR检测法取得了比单一方法更好的检测效果。最后,总结了全文的主要内容和创新工作,并指出了研究工作的不足之处和今后工作的建议。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 缩略术语表
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 SHR概况
• 1.1.1 ShR的流行病学调查结果
• 1.1.2 ShR的发生机制
• 1.1.3 ShR的诊断与治疗
• 1.2 SHR信号的研究现状
• 1.2.1 ShR信号去噪技术研究现状
• 1.2.2 ShR信号检测技术研究现状
• 1.3 本文研究目的和意义
• 1.4 本文研究内容和结果安排
• 第二章 SHR信号的特征分析研究
• 2.1 平稳信号
• 2.2 SHR信号功率谱估计
• 2.3 SHR信号时频分析
• 2.4 小结
• 第三章 基于HHT和双谱分析的SHR去噪研究
• 3.1 引言
• 3.2 HHT—双谱分析去噪法
• 3.2.1 HHT方法
• 3.2.2 双谱分析
• 3.3 去噪评价标准
• 3.4 HHT—双谱分析去噪法流程
• 3.5 实验结果与分析
• 3.5.1 基线漂移、肌电噪声和电极移动干扰的去除
• 3.5.2 工频干扰的去除
• 3.5.3 随机噪声的去除
• 3.5.4 混合噪声的去除
• 3.6 小结
• 第四章 基于熵的SHR信号检测方法研究
• 4.1 引言
• 4.1.1 VF-filter法
• 4.1.2 谱分析法
• 4.1.3 FIR滤波器算法
• 4.1.4 TCIs法
• 4.1.5 自相关函数法
• 4.1.6 标准化斜率绝对值标准差算法
• 4.1.7 复杂度和复杂率法
• 4.2 基于近似熵的SHR检测法
• 4.2.1 近似熵的概念
• 4.2.2 近似熵算法
• 4.2.3 近似熵的m,r的取值关系
• 4.2.4 近似熵用于ShR检测算法流程
• 4.3 基于样本熵的SHR检测法
• 4.3.1 样本熵的定义
• 4.3.2 样本熵算法
• 4.3.3 样本熵的m,r的取值关系
• 4.3.4 样本熵的ShR检测法流程
• 4.4 基于多尺度熵的SHR检测法
• 4.4.1 多尺度熵定义
• 4.4.2 多尺度熵粗粒化
• 4.4.3 多尺度熵与τ的取值关系
• 4.4.4 多尺度熵的ShR检测法算法流程
• 4.5 小结
• 第五章 SHR信号检测的实验结果及分析
• 5.1 SHR信号检测的结果与分析
• 5.2 标准化斜率绝对值标准差-熵结合的SHR检测法
• 5.3 SHR信号结合方法的检测结果与分析
• 5.4 结论
• 第六章 总结与展望
• 6.1 本文主要研究成果
• 6.2 论文的主要创新点
• 6.3 进一步的研究方向和建议
• 参考文献
• 致谢
• 攻读博士学位期间发表的论文目录
• 附件