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基于生成对抗网络的PPG⁃ECG信号转换方法
1
作者 周韡鼎 陈兆学 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2023年第3期608-615,共8页
心电(Electrocardiogram,ECG)信号的长期检测与评估对心血管疾病的诊断和预防至关重要。心电信号的检测通常需要在患者身上安装电极,易使受试者产生不适感,适用范围有限。相对而言,使用光电容积描记法(Photoplethysmography,PPG)检测得... 心电(Electrocardiogram,ECG)信号的长期检测与评估对心血管疾病的诊断和预防至关重要。心电信号的检测通常需要在患者身上安装电极,易使受试者产生不适感,适用范围有限。相对而言,使用光电容积描记法(Photoplethysmography,PPG)检测得到的脉搏波(Pulse wave)信号不仅包含丰富的心血管生理和病理信息,而且易于测量。考虑到PPG与ECG信号间存在固有的映射关系,本文基于生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)提出了一种将PPG转换为ECG信号的模型。该模型生成器由Unet模型组成,并且在特征图融合方面参考了Unet++的结构,而其判别器由卷积神经网络组成。在训练过程中,采用梯度惩罚方式增加了生成模型的稳定性。基于公用数据集进行了实验,通过对比53名受试者样本的处理结果,新模型所生成ECG信号的均方根误差(Root mean square error,RMSE)、Pearson相关系数(ρ)和Fréchet距离(Fréchet distance,FD)三个指标分别提升了3.4%、5.5%和0.4%,证明新模型具有更好的PPG⁃ECG转换效果。 展开更多
关键词 光电容积描记法 心电 脉搏波 生成对抗网络 深度学习
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结合卷积神经网络与注意力机制的多域特征融合ECG心率失常分类
2
作者 曾宇辰 何照胜 +1 位作者 胡树林 廖柏林 《信息与电脑》 2023年第1期75-79,共5页
心率失常是心血管疾病诊断的重要手段,其自动分类具有重要的临床意义。为了提高心率失常分类的准确性,结合一维卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和注意力机制(Attention)提出了一种CNN+Attention的深度学习模型,使用CN... 心率失常是心血管疾病诊断的重要手段,其自动分类具有重要的临床意义。为了提高心率失常分类的准确性,结合一维卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和注意力机制(Attention)提出了一种CNN+Attention的深度学习模型,使用CNN提取心电信号的一维时域特征。针对一维时序心电信号时域特征表征能力有限的问题,使用短时傅里叶变换(Short-Time Fourier transform,STFT)将心电信号变换到时频域,通过Attention提取心电信号的时频域全局相关依赖关系,将时域与时频域特征融合对5种类型心电信号进行分类。在MIT-BIH数据集上验证了模型的有效性,所提模型对5种类型心电信号的平均分类准确率、精准率、召回率、灵敏度以及F1_Score分别为99.72%、98.55%、99.46%、99.90%以及99.00%。与已有先进方法对比,验证了所提模型具有先进的性能表现。 展开更多
关键词 心电图(ecg)分类 卷积神经网络(CNN) 注意力机制 短时傅里叶变换(STFT) 时域-时频域特征融合
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成年病人经下肢行PICC的研究进展
3
作者 刘春丽 章毛毛 +6 位作者 于蓉 李晓旭 邾萍 薛慧 徐礼勇 赵云 张柳柳 《护理研究》 北大核心 2024年第3期432-438,共7页
就成年病人经下肢对外周静脉穿刺中心静脉置管(PICC)适应证、禁忌证、应用区域选择法(ZIM)技术优化置管穿刺部位,应用隧道、超声下不同平面穿刺技术以及心电图(ECG)定位下腔静脉系统内导管尖端位置等进行综述,以期为临床实践提供参考。
关键词 经外周静脉穿刺置入中心静脉导管 下肢 股静脉 股浅静脉 心电图 隧道 综述
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基于GAN和MS-ResNet的房颤自动检测模型
4
作者 秦静 韩悦 +3 位作者 王立永 季长清 刘璐 汪祖民 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期15-26,共12页
房颤是一种常见的心律失常疾病,针对现有研究工作大多依赖于单尺度信号段而忽略了不同尺度下潜在的互补信息和数据不平衡问题导致诊断性能下降的问题,提出了一种新颖的基于生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)和多尺度... 房颤是一种常见的心律失常疾病,针对现有研究工作大多依赖于单尺度信号段而忽略了不同尺度下潜在的互补信息和数据不平衡问题导致诊断性能下降的问题,提出了一种新颖的基于生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)和多尺度残差网络(multiscale residual net, MS-ResNet)的房颤自动检测模型,该网络使用GAN合成具有高形态相似性的单导联心电数据来解决数据的隐私和不平衡问题。同时,设计了MS-ResNet特征提取策略,从不同尺度提取不同大小信号段的特征,从而有效地捕捉P波消失和RR间期不规则特征。该模型联合这两种策略不仅为房颤自动检测生成高质量心电图(electrocardiogram,ECG)数据,还可以利用多尺度网格提取不同波之间的时序特征。在PhysioNet Challenge2017公开ECG数据集上以及平衡后的数据集上评估了MS-ResNet的性能,并将其与现有的房颤分类模型进行了比较。实验结果表明,MS-ResNet在平衡后的数据集上平均F1值和精确率分别达到0.914 1和91.56%,与不平衡数据集相比,F1提高了4.5%,精确率提高了3.5%。 展开更多
关键词 心电图 房颤 生成对抗网络 多尺度 自动检测
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基于多尺度卷积和自注意力特征融合的多模态情感识别方法
5
作者 陈田 蔡从虎 +1 位作者 袁晓辉 罗蓓蓓 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期369-376,共8页
基于生理信号的情感识别受噪声等因素影响,存在准确率低和跨个体泛化能力弱的问题。对此,提出一种基于脑电(EEG)、心电(ECG)和眼动信号的多模态情感识别方法。首先,对生理信号进行多尺度卷积,获取更高维度的信号特征并减少参数量;其次,... 基于生理信号的情感识别受噪声等因素影响,存在准确率低和跨个体泛化能力弱的问题。对此,提出一种基于脑电(EEG)、心电(ECG)和眼动信号的多模态情感识别方法。首先,对生理信号进行多尺度卷积,获取更高维度的信号特征并减少参数量;其次,在多模态信号特征的融合中使用自注意力机制,以提升关键特征的权重并减少模态之间的特征干扰;最后,使用双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络提取融合特征的时序信息并进行分类。实验结果表明,所提方法在效价、唤醒度和效价/唤醒度四分类任务上分别取得90.29%、91.38%和83.53%的识别准确率,相较于脑电单模态和脑电/心电双模态方法,准确率上提升了3.46~7.11和0.92~3.15个百分点。所提方法能够准确识别情感,在个体间的识别稳定性更好。 展开更多
关键词 脑电 自注意力 心电 眼动 多模态 情感识别
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基于慕课的混合式教学模式在心电图教学中的应用
6
作者 黄思敏 王斐斐 +2 位作者 杨晶 张建华 郭军 《中国继续医学教育》 2024年第2期16-20,共5页
目的探索基于慕课的混合式教学模式在心电图教学中的应用效果。方法选择2021年3—7月暨南大学第一临床医学院2018级临床医学专业本科生为研究对象,共91名。在诊断学心电图章节的教学中,采用以心电图慕课为基础的线上自学和线下面授课相... 目的探索基于慕课的混合式教学模式在心电图教学中的应用效果。方法选择2021年3—7月暨南大学第一临床医学院2018级临床医学专业本科生为研究对象,共91名。在诊断学心电图章节的教学中,采用以心电图慕课为基础的线上自学和线下面授课相结合的混合式教学模式,分析期末心电图理论和阅图考试成绩和问卷结果。结果理论和阅图成绩分别为(21.00±3.89)分和(19.33±4.63)分。理论考试中,一些心电图基础知识的准确率低于50%,仅有50%的学生能识别心室颤动。阅图考试结果显示,大部分图形节律、心率等基本参数的准确率较高,可达90%以上,而心电图结论的准确率均较低。超过75%的学生认为心电图慕课对学习心电图有很大帮助,阅图训练的15个问题可以帮助理清心电图分析思路;83.15%的学生认为基本掌握了心电图分析要点,8.99%的学生是熟练掌握。结论基于慕课的混合式教学模式对学生掌握心电图分析要点很有帮助,学生对心电图基本参数掌握较好,对于异常心电图特征的记忆和分析有待加强。 展开更多
关键词 诊断学 心电图 慕课 混合式教学 教学改革 教学效果
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基于自适应多任务学习的睡眠生理时序分类方法
7
作者 宋钰丹 王晶 +2 位作者 王雪徽 马朝阳 林友芳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期654-662,共9页
针对睡眠阶段与睡眠呼吸暂停低通气之间相关性的问题,提出一种基于自适应多任务学习的睡眠生理时序分类方法。该方法利用单导脑电与心电检测睡眠分期和睡眠呼吸暂停低通气综合征(SAHS),构造双流时间依赖学习模块,在两个任务的联合监督... 针对睡眠阶段与睡眠呼吸暂停低通气之间相关性的问题,提出一种基于自适应多任务学习的睡眠生理时序分类方法。该方法利用单导脑电与心电检测睡眠分期和睡眠呼吸暂停低通气综合征(SAHS),构造双流时间依赖学习模块,在两个任务的联合监督下提取共享特征,设计自适应任务间关联性学习模块,利用通道注意力机制建模睡眠阶段和呼吸暂停低通气之间的相关性。在两个公开数据集上的实验结果表明,所提方法可以同时完成睡眠分期与SAHS检测。在UCD数据集上,所提方法睡眠分期准确率、宏F1分数(MF1)、受试者特性曲线下面积(AUC)与TinySleepNet相比分别提升了1.21个百分点、1.22个百分点和0.0083,SAHS检测的宏F2分数(MF2)、受试者特性曲线下面积、召回率与6-layer CNN模型相比,分别提升了11.08个百分点、0.0537和15.75个百分点,能检出更多患病片段。所提方法可应用于家庭睡眠监测或移动医疗中,实现高效、便捷的睡眠质量评估,辅助医生对SAHS进行初步诊断。 展开更多
关键词 睡眠分期 睡眠呼吸暂停低通气检测 脑电图 心电图 深度学习 多任务学习
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滤除ECG中肌电和宽频率范围工频干扰的小波算法 被引量：12
8
作者 赵捷 华玫 《航天医学与医学工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第3期224-228,共5页
目的设计小波去除噪声方法消除心电内肌电和宽频率范围的工频干扰。方法根据QRS波群含有的最高频率成分较高 ,T波和P波含有的最高频率成分较低的特性 ,选取双正交小波将原始信号分解 ,将各尺度上系数重新组合 ,然后再重构 ,得到消噪后... 目的设计小波去除噪声方法消除心电内肌电和宽频率范围的工频干扰。方法根据QRS波群含有的最高频率成分较高 ,T波和P波含有的最高频率成分较低的特性 ,选取双正交小波将原始信号分解 ,将各尺度上系数重新组合 ,然后再重构 ,得到消噪后的心电。结果受肌电干扰的心电信号分别叠加幅度为 2 0 %的 49Hz和 61Hz工频干扰的心电信号 ,经小波消噪算法后 49Hz至 61Hz工频干扰和肌电干扰已消除。结论该方法可以很好地去除肌电干扰和工频干扰的基频和谐波成分 ,而对工频干扰的频率变化并不敏感 ,对于 5 0 /60Hz的工频干扰可用同样的算法。 展开更多
关键词 心电图 工频干扰 肌电 小波变换 算法
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基于支持向量机算法的ECG分类策略 被引量：4
9
作者 唐孝 唐丽 莫智文 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期246-249,共4页
心电信号（ECG）对医生诊断心脏疾病极为重要。现存许多ECG分类技术存在实现困难，处理时间长和只能对2～3类的ECG进行分类的不足。我们提出了一类基于SVM的ECG分类的崭新的方法，阐明了SVM对ECG分类的基本思想。与传统的神经网络分类... 心电信号（ECG）对医生诊断心脏疾病极为重要。现存许多ECG分类技术存在实现困难，处理时间长和只能对2～3类的ECG进行分类的不足。我们提出了一类基于SVM的ECG分类的崭新的方法，阐明了SVM对ECG分类的基本思想。与传统的神经网络分类相比，在理论上该方法优于神经网络，因为支持向量机考虑的是测试样本的最小化而不是训练样本的最小化。 展开更多
关键词 支持向量机 模式识别 特征提取 心电图分类
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基于PCA特征和融合特征的ECG身份识别方法 被引量：2
10
作者 杨向林 严洪 +3 位作者 任兆瑞 宋晋忠 姚宇华 李延军 《智能系统学报》 2010年第5期458-463,共6页
ECG作为一种活体生物特征用于身份识别在国际上引起了广泛重视.针对基于解析特征的ECG身份识别方法对特征点检测精度要求较高的缺点,提出一种仅需R波峰值点检测的ECG身份识别方法,该方法通过有针对性的设定相应阈值,将PCA特征和小波融... ECG作为一种活体生物特征用于身份识别在国际上引起了广泛重视.针对基于解析特征的ECG身份识别方法对特征点检测精度要求较高的缺点,提出一种仅需R波峰值点检测的ECG身份识别方法,该方法通过有针对性的设定相应阈值,将PCA特征和小波融合特征方法相结合.实验结果表明该方法优于PCA特征方法、波形特征方法和小波特征方法,既减少了特征点检测的复杂性和特征点检测不准确带来的误差,又可获得较高的识别率,是一种实时、高效算法. 展开更多
关键词 主成分分析 小波分解 融合特征 心电图 身份识别
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基于BAB算法的ECG身份识别解析特征选择方法 被引量：6
11
作者 杨向林 严洪 +3 位作者 任兆瑞 许志 张煜 姚宇华 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期2394-2400,共7页
ECG作为一种新的活体生物特征用于身份识别有着广阔的应用前景。针对目前不同学者用于ECG身份识别的解析特征种类多、差异大问题。提出了ECG身份识别的特征选择问题,并提出了基于分支定界法的ECG身份识别解析特征选择方法,将所提出的解... ECG作为一种新的活体生物特征用于身份识别有着广阔的应用前景。针对目前不同学者用于ECG身份识别的解析特征种类多、差异大问题。提出了ECG身份识别的特征选择问题,并提出了基于分支定界法的ECG身份识别解析特征选择方法,将所提出的解析特征与Gahi最新提出的解析特征送入神经网络进行比较。实验表明该算法所提特征稳定性高、特异性强,优于Gahi算法所提特征,可有效用于ECG身份识别。 展开更多
关键词 解析特征 心电图 分支定界法 特征选择 身份识别
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动物ECG信号关联维数动态变化的初步研究 被引量：1
12
作者 王振洲 李政 +2 位作者 魏义祥 宁新宝 林郁正 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 2004年第5期836-839,共4页
我们对动物 (兔子 )在麻醉后 3种不同病理情况下的标准同步 12导联心电信号 (Electrocardiogram,ECG)的关联维数 D2 的动态变化进行了初步的研究。研究结果表明 ,不论是在正常状态还是在急性心肌梗塞情况下 ,从不同体表位置提取的心电... 我们对动物 (兔子 )在麻醉后 3种不同病理情况下的标准同步 12导联心电信号 (Electrocardiogram,ECG)的关联维数 D2 的动态变化进行了初步的研究。研究结果表明 ,不论是在正常状态还是在急性心肌梗塞情况下 ,从不同体表位置提取的心电信号得出的关联维数并非一个常数 ,而具有分布特性。同一导联相比较 ,在急性心肌血范围扩大的情况下 ,肢体导联的 D2 基本不变 ,胸部各导联 ECG信号的 D2 值则呈升高趋势。D2 在冠心病的诊断中显示出潜在的应用。 展开更多
关键词 导联 ecg信号 心电信号 诊断 动态变化 初步研究 正常状态
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自适应阈值小波滤波及其在ECG消噪中的应用 被引量：3
13
作者 万相奎 徐杜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第18期139-140,149,共3页
采集的心电信号,各类噪声往往覆盖了其有用信号的全频段范围,通常的方法难以有效消噪。讨论了将非线性阈值函数h引入小波消噪中,通过训练信号来确定各尺度下的h函数参数,然后采用阈值自适应的小波滤波进行心电信号消噪的方法。通过和Don... 采集的心电信号,各类噪声往往覆盖了其有用信号的全频段范围,通常的方法难以有效消噪。讨论了将非线性阈值函数h引入小波消噪中,通过训练信号来确定各尺度下的h函数参数,然后采用阈值自适应的小波滤波进行心电信号消噪的方法。通过和Donoho的小波阈值消噪法对实测心电信号消噪比较,说明了该方法在心电消噪方面的有效性,且在消噪后波形不失真方面具有更好的优越性。 展开更多
关键词 心电 小波变换 自适应阈值 消噪
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基于小波变换的混合二维ECG数据压缩方法 被引量：4
14
作者 王兴元 孟娟 《生物物理学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期217-224,共8页
提出了一种新的基于小波变换的混合二维心电(electrocardiogram,ECG)数据压缩方法。基于ECG数据的两种相关性,该方法首先将一维ECG信号转化为二维信号序列。然后对二维序列进行了小波变换,并利用改进的编码方法对变换后的系数进行了压... 提出了一种新的基于小波变换的混合二维心电(electrocardiogram,ECG)数据压缩方法。基于ECG数据的两种相关性,该方法首先将一维ECG信号转化为二维信号序列。然后对二维序列进行了小波变换,并利用改进的编码方法对变换后的系数进行了压缩编码:即先根据不同系数子带的各自特点和系数子带之间的相似性,改进了等级树集合分裂(setpartitioninghierarchicaltrees,SPIHT)算法和矢量量化(vectorquantization,VQ)算法;再利用改进后的SPIHT与VQ相混合的算法对小波变换后的系数进行了编码。利用所提算法与已有具有代表性的基于小波变换的压缩算法和其他二维ECG信号的压缩算法,对MIT/BIH数据库中的心律不齐数据进行了对比压缩实验。结果表明:所提算法适用于各种波形特征的ECG信号,并且在保证压缩质量的前提下,可以获得较大的压缩比。 展开更多
关键词 ecg压缩 小波变换 等级树集合分裂 矢量量化 有效性
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ECG监护仪检测放大电路的设计 被引量：4
15
作者 何伶俐 王宇峰 +1 位作者 何汶静 杨庆华 《生物医学工程研究》 2013年第1期31-34,37,共5页
介绍了一种ECG监护仪检测放大电路的设计方法。系统主要由前置放大电路、带通滤波电路、50Hz和35Hz陷波电路、主放大电路以及电平提升电路构成。此外,还设有电极脱落报警电路。经实验表明:该系统工作稳定可靠,达到设计要求,可用于ECG监... 介绍了一种ECG监护仪检测放大电路的设计方法。系统主要由前置放大电路、带通滤波电路、50Hz和35Hz陷波电路、主放大电路以及电平提升电路构成。此外,还设有电极脱落报警电路。经实验表明:该系统工作稳定可靠,达到设计要求,可用于ECG监护仪中。 展开更多
关键词 ecg 前置放大电路 陷波滤波器 电平提升电路 电极脱落检测
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基于QR分解最小二乘算法消除ECG中工频干扰 被引量：2
16
作者 王淑艳 赵淑舫 《中国民航大学学报》 CAS 2007年第5期22-24,共3页
研究了一种基于QR分解最小二乘(QRD-LS)算法消除ECG中工频干扰的方法,此方法采用基于数据域处理的QRD-LS算法进行权值的训练和更新,其直接针对输入数据矩阵进行递推,且可用并行Systolic处理结构高效地实现。并且能自适应消除工频干扰,... 研究了一种基于QR分解最小二乘(QRD-LS)算法消除ECG中工频干扰的方法,此方法采用基于数据域处理的QRD-LS算法进行权值的训练和更新,其直接针对输入数据矩阵进行递推,且可用并行Systolic处理结构高效地实现。并且能自适应消除工频干扰,提高信干比,仿真结果验证了理论。 展开更多
关键词 心电图 工频干扰 QRD-LS算法 自适应陷波滤波器
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基于二维DCT和分段编码的ECG信号压缩方法 被引量：1
17
作者 蔡红苹 成礼智 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2003年第12期1406-1411,共6页
通过分析心电图 (ECG)在相邻采样点和相邻心跳周期存在的冗余信息 ,提出了一种基于二维离散余弦变换 (DCT)的 ECG信号压缩方法 ,并提出了采用数据重排和分段编码技术来进一步提高压缩比 .对 MIT- BIHarrhythmia database部分数据进行压... 通过分析心电图 (ECG)在相邻采样点和相邻心跳周期存在的冗余信息 ,提出了一种基于二维离散余弦变换 (DCT)的 ECG信号压缩方法 ,并提出了采用数据重排和分段编码技术来进一步提高压缩比 .对 MIT- BIHarrhythmia database部分数据进行压缩 ,实验结果表明 ,该方法在均方根误差 (PRD)约 4 .5 %时 ,压缩比可达到10∶ 1到 2 0∶ 1.运算量为 2 .75次乘法 /采样点和 7.2 5次加法 /采样点 .其比 L ee的 2 - D DCT算法提高近一倍 ,与Hilton和 L u的离散小波方法压缩效果基本相当 ,但计算量有较大幅度减少 .该方法是目前 ECG信号压缩算法中计算量小、压缩比较高的一种方法 . 展开更多
关键词 二维DCT 二维离散余弦变换 ecg信号 压缩比 分段 压缩方法 编码技术 心电图 效果 实验结果
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动态心电图(AECG)与常规心电图在临床诊断冠心病患者心肌缺血及心律失常中的价值分析 被引量：9
18
作者 张文 《世界复合医学》 2022年第4期78-81,97,共5页
目的探究动态心电图(AECG)与常规心电图在临床诊断冠心病患者心肌缺血及心律失常中的价值。方法回顾性分析2018年7月—2019年7月该院收治的90例冠心病患者的临床资料,按照入院先后顺序将其分为对照组(n=44)和观察组(n=46),对照组采用常... 目的探究动态心电图(AECG)与常规心电图在临床诊断冠心病患者心肌缺血及心律失常中的价值。方法回顾性分析2018年7月—2019年7月该院收治的90例冠心病患者的临床资料,按照入院先后顺序将其分为对照组(n=44)和观察组(n=46),对照组采用常规心电图检测,观察组采用AECG检测方式,对比两组患者的检测结果、心律失常情况及心律失常检出率。结果观察组心肌缺血阳性率为86.96%明显高于对照组的52.27%,差异有统计学意义(χ^(2)=12.882,P<0.001);观察组心律失常阳性率为84.78%明显高于对照组的59.09%,差异有统计学意义(χ^(2)=7.399,P<0.05);观察组ST段抬高检出率明显优于对照组,差异有统计学意义(χ^(2)=4.358,P<0.05);观察组ST段抬低检出率明显优于对照组,差异有统计学意义(χ^(2)=6.425,P<0.05);观察组室内早搏、房性期前收缩、房性逸搏、室性心动过速、心房颤动、短阵室上速检出情况与对照组比较,差异无统计学意义(χ^(2)=0.787、1.341、0.569、0.046、0.079、0.167,P>0.05),但各项检出例数明显多于对照组。观察组二三联律中及成对中的室内早搏、房性期前收缩的检出率与对照组比较,差异无统计学意义(χ^(2)=0.518、0.014、0.023、0.023,P>0.05),但检出例数明显高于对照组。结论临床诊断采用AECG检测方式可有效提高冠心病患者心肌缺血及心律失常的检出率,为医生提供了准备的参考数据,值得推广和应用。 展开更多
关键词 动态心电图(Aecg) 常规心电图 冠心病 心肌缺血 心律失常
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一种面向心电信号处理的奇异谱分析改进算法
19
作者 虞娇兰 俞洋 +3 位作者 徐行 卢晓勃 崔鸿飞 武新波 《国外电子测量技术》 2024年第4期62-68,共7页
心电图(ECG)作为人体的关键生理信号被广泛应用于医疗领域,但在采集过程中心电信号容易受到噪声干扰而影响信号质量。为此,设计了一种奇异谱分析(SSA)的改进算法用于心电信号降噪处理。奇异谱分析改建算法是在SSA中的主元重组(grouping... 心电图(ECG)作为人体的关键生理信号被广泛应用于医疗领域,但在采集过程中心电信号容易受到噪声干扰而影响信号质量。为此,设计了一种奇异谱分析(SSA)的改进算法用于心电信号降噪处理。奇异谱分析改建算法是在SSA中的主元重组(grouping)阶段引入逻辑回归(LR)算法,将主元重组方式改进为自动重组,实现面向心电信号的SSA自监督降噪处理。使用基于AD620的心电信号采集装置,构建53条心电信号测试集进行验证,使用奇异谱分析的改进算法,主元自动选择的准确性为98.68%,重构的心电信号信噪比(SNR)由10.43 dB平均提高到20.17 dB,能够有效提取出清晰的PQRST波,使其在医疗领域心电信号检测与降噪方面具有很好的实用化前景。 展开更多
关键词 心电信号 奇异谱分析 逻辑回归 心电采集 主元分析
原文传递
Windows95下基于EPP的ECG信号采集系统(上) 被引量：2
20
作者 姚振东 《电子工程师》 2000年第9期1-3,38,共4页
并行打印口 ( SPP)是计算机中最常用的接口之一 ,经功能扩展后成为增强并行口。心电图进入微机对病案管理及远程诊断等具有重要意义。本文介绍了一种在
关键词 ecg EPP 计算机 WINDOWS95 信号采集系统
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