窦房结电图自动分析技术的研究与实现

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毕业论文范文题目： 窦房结电图自动分析技术的研究与实现，论文范文关键词： 窦房结电图自动分析技术的研究与实现
窦房结电图自动分析技术的研究与实现毕业论文范文介绍开始：
　　窦房结电图自动分析技术的研究与实现，硕士学位论文，共73页。
　　摘要：
　　窦房结电图(SNE)是临床评价窦房结功能的直接依据,然目前对窦房结电图的波形判别均为人工判别,为提高诊断效率、满足临床需求,须研究出自动判别算法,因此对SNE的自动分析技术进行了专门的研究,为SNE在临床的推广应用奠定基础。
　　本文在研究SNE噪声背景的基础上,提出了基于数学形态法抑制基线漂移、基于小波阈值消噪法消除高频噪声的SNE信号预处理的理论算法。再依据所提出的理论算法,采用基于FPGA的预处理算法电路尝试实现SNE的信号预处理。
　　在SNE信号识别方面,釆用小波奇异点检测法识别S波,使用对消法识别A波和V波,通过对P前波曲线拟合,采用阈值判断的方法识别P前波。然后使用MFC设计了 SNE特征波形的自动识别软件,初步实现了 SNE特征波形的自动识别。
　　论文对实际釆集的SNE数据,用Matlab软件对提出的理论算法进行了小样本仿真验证,结果表明,所提出的算法具有合理性及可行性,为后续窦房结电图的进一步的研究奠定了基础。
　　关键词:窦房结电图,SNE信号预处理,特征波形自动识别
　　
　　1绪论
　　1.1课题研究的背景与意义
　　窦房结电图(Sinus Node Electrocardiogram, SNE)是心电图(ECG)的发展与延伸,它通过直接记录窦房结电位(SinusNode Potential, SNP),来反映窦房结电活动,是一种高分辨率的心电图,在临床医学上主要用于研究心律失常。
　　目前,SNE的记录以有创的腔内记录为主,无创的体表记录技术也已成功并应用于临床,然而与记录技术的不断成熟相比,SNE的分析诊断技术的发展相对滞后,SNE的判读、分析与诊断依赖人工,诊断结论的客观性与诊断医生的业务素质有着较大的关联性,这一现状严重制约了 SNE在临床的推广。因此, 展SNE的自动分析与诊断技术的研究,实现SNE自动诊断技术与心电图同步发展十分必要,对提高SNE的诊断水平,扩大SNE在临床的应用范围,提高临床心律失常的诊断水平有着重要意义。本课题即是在此背景下提出,就SNE自动分析的算法及实现技术开展针对性研究,基于现代数学理论、数字信号处理理论与技术,找出SNE可行的分析算法,并以现代技术手段实现之。为临床医学在窦房结功能的判定和诊断上提供一种智能检测的方法。
　　本课题所探索的技术,在于研究和提高窦房结功能的临床检测与分析的自动化水平,可广泛应用于心脏电生理检测与诊断领域,代表着心脏电生理自动检测与诊断的发展方向,是生物医学工程领域的前沿课题。
　　.......

以上为本篇毕业论文范文 窦房结电图自动分析技术的研究与实现的介绍部分。

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