發(fā)布時(shí)間：2021-04-12 22:16

  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(shì),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(duì)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(cè)系統(tǒng)并及早地預(yù)防和發(fā)現(xiàn)房顫,對(duì)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(cè)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(cè)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(cè)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(hào)片段,并對(duì)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(hào)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(cè)結(jié)果,本文對(duì)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(cè)。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(cè)的目的。采用MIT-BIH房顫數(shù)據(jù)庫進(jìn)行實(shí)驗(yàn)來評(píng)價(jià)本算法檢測(cè)房顫的可行性,并且與各類算法的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法具有良好的檢測(cè)性能。
【學(xué)位授予單位】：河北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R541.75;TP183

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 戴康;王曉瓊;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在藥動(dòng)學(xué)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J];醫(yī)藥導(dǎo)報(bào);2007年09期

2 蔡云;;收斂非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性[J];國外醫(yī)學(xué).生物醫(yī)學(xué)工程分冊(cè);1991年01期

3 王繼成,呂維雪;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電數(shù)據(jù)壓縮[J];生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志;1993年03期

4 段新昱,林家瑞;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在心電信號(hào)分析處理中的應(yīng)用[J];國外醫(yī)學(xué).生物醫(yī)學(xué)工程分冊(cè);1993年01期

5 Miller A S ,張永紅;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)信號(hào)處理方面的應(yīng)用[J];國外醫(yī)學(xué).生物醫(yī)學(xué)工程分冊(cè);1993年04期

6 王繼成;呂維雪;;基于符號(hào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心臟疾病自動(dòng)診斷[J];北京生物醫(yī)學(xué)工程;1993年03期

7 劉子皇;;胞神經(jīng)與類胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)范圍的準(zhǔn)確估計(jì)[J];中山大學(xué)研究生學(xué)刊(自然科學(xué)版);1995年03期

8 鄒睿,歐陽楷,劉悅;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的微心理學(xué)——兼論人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架[J];山東生物醫(yī)學(xué)工程;1998年01期

9 鄒凌云;王正志;黃教民;;基于位置特異性譜和輸入加權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位預(yù)測(cè)(英文)[J];遺傳學(xué)報(bào);2007年12期

10 成剛;吳小玲;夏杰;張炯;肖富男;崔燕南;周荃;劉永康;李珊;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的環(huán)孢素血藥濃度預(yù)測(cè)[J];中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào);2009年06期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 楊旭華;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在控制中的應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2004年

2 李素芳;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無線通信算法研究[D];山東大學(xué);2015年

3 石艷超;憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌性及幾類時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同步研究[D];電子科技大學(xué);2014年

4 王新迎;基于隨機(jī)映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多元時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法研究[D];大連理工大學(xué);2015年

5 付愛民;極速學(xué)習(xí)機(jī)的訓(xùn)練殘差、穩(wěn)定性及泛化能力研究[D];中國農(nóng)業(yè)大學(xué);2015年

6 李輝;基于粒計(jì)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及集成方法研究[D];中國礦業(yè)大學(xué);2015年

7 王衛(wèi)蘋;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)幾類同步控制策略研究及穩(wěn)定性分析[D];北京郵電大學(xué);2015年

8 張海軍;基于云計(jì)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行實(shí)現(xiàn)及其學(xué)習(xí)方法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

9 李艷晴;風(fēng)速時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法研究[D];北京科技大學(xué);2016年

10 陳輝;多維超精密定位系統(tǒng)建模與控制關(guān)鍵技術(shù)研究[D];東南大學(xué);2015年

相碩士學(xué)位論文 前10條

1 章穎;混合不確定性模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與高校效益預(yù)測(cè)的研究[D];華南理工大學(xué);2015年

2 賈文靜;基于改進(jìn)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)預(yù)測(cè)及控制研究[D];燕山大學(xué);2015年

3 李慧芳;基于憶阻器的渦卷混沌系統(tǒng)及其電路仿真[D];西南大學(xué);2015年

4 陳彥至;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降維算法研究與應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2015年

5 董哲康;基于憶阻器的組合電路及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究[D];西南大學(xué);2015年

6 武創(chuàng)舉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像分類研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

7 李志杰;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上證指數(shù)預(yù)測(cè)研究[D];華南理工大學(xué);2015年

8 陳少吉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)血壓預(yù)測(cè)研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D];華南理工大學(xué);2015年

9 張韜;幾類時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析[D];渤海大學(xué);2015年

10 邵雪瑩;幾類時(shí)滯不確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性分析[D];渤海大學(xué);2015年

本文編號(hào)：1971993