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心电数据压缩技术的新进展

心电数据压缩技术是心电信号存储、传输过程中的关键技术之一。尤其是在远程监护系统中,其重要作用得  (本文共5页) 阅读全文>>

重庆大学
重庆大学

心电远程监护系统的数据库系统设计与数据压缩算法研究

心血管疾病是威胁人类生命的最主要疾病之一,随着我国人口老龄化程度的增加,心脏病成为我国越来越突出的问题。心电远程监护(ECG Telemonitor)系统的发展,使得心脏病人可以得到及时有效的治疗。远程监护是一种通过对人体生理参数进行远程监测来分析远端监护对象健康状况的方法。它是实现远程医疗的基础,近年来远程监护技术在世界范围内已成为一个非常重要的研究领域。心电数据库作为一种宝贵的医学资源,对医学研究、临床诊断、疾病过程和预后判断具有重要价值。本文的研究工作主要围绕用户信息和心电数据的管理及心电数据的压缩算法研究方面,主要工作如下:1)在分析、研究国内外各种有关远程监护系统原理及其数据库技术的基础上,选用开源数据库系统MySQL建立了心电远程监护的数据库管理系统。数据库的设计遵循软件开发工程的标准,对数据库的形成过程进行了详细的阐述。本文所做的数据库系统是在本实验室开发的心电远程监护系统的基础上完成的,对用户信息和采集数据实现了...  (本文共73页) 本文目录 | 阅读全文>>

《生物医学工程研究》2005年01期
生物医学工程研究

基于虚拟仪器的12导同步心电数据库的建立

介绍了基于虚拟仪器的12导同步心电数据库生成系统的构建过程。其中硬件系统包括同步心电放大...  (本文共3页) 阅读全文>>

《山东生物医学工程》1950年10期
山东生物医学工程

心电数据库生成系统

本工作研制了心电数据库生成系统,并应用该生成系统建立了SD-MU心律失常心电数据库。心...  (本文共7页) 阅读全文>>

中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)
中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)

动态心电心律失常智能检测方法及高性能计算研究

心血管疾病是威胁人类生命健康的重要疾病之一,其患病率和死亡率呈逐年上升趋势。80%以上心血管病人伴随并发性心律失常现象,而心律失常是诱发心脏病和心脏猝死的一个高危风险因素。因此,对心律失常进行及时准确的检测,对于心脏病和心脏猝死早期预防及干预均具有重要的研究意义。心电图作为心律失常诊断的重要手段,目前常见的心律失常自动检测方法大多基于心电信号的特征检测及提取,在处理分析信号质量欠佳的心电数据上心律失常诊断的准确性仍存在不足和难点。在处理长时心电数据时,计算效率是其最大的掣肘,无法满足移动医疗的实际需求。针对上述问题,本文研究了心律失常自动检测方法及高性能实现,主要工作内容和创新成果包括:(1)基于伪迹消除的心律失常自动检测方法。分析常见心律失常方法分析处理高噪声的动态心电数据过程中的不足,本文通过引入伪差识别机制,提出了基于伪差识别的心律失常自动检测方法,降低心律失常的误判风险。实验结果显示本文提出的基于伪迹消除的心律失常方法在...  (本文共116页) 本文目录 | 阅读全文>>

中国协和医科大学
中国协和医科大学

基于心电数据库的房颤自主神经调控研究

心房颤动(atrial fibrillation,AF)是临床最常见的心律失常之一,具有很高的致死率和致残率。在未来的五十年里,随着心血管疾病生存率的提高和人口老龄化的发展,AF将成为最流行的心血管疾病之一。目前AF的治疗策略仍然以复律和心率控制为主。虽然这两种方法对患者的临床症状有所缓解,但是它们既不能降低AF的复发率或其他疾病的并发率,也不能延长寿命,还可能诱发新的心律失常、栓塞、心肌损伤或心功能不全等并发症。射频消融在AF的治愈率上取得了初步的结果,但由于技术较新,成功率较低,尚未被广泛接受。因此更加有效的预防和治疗措施的产生有待于对AF机制的进一步阐明。目前对AF的研究主要侧重于血液动力学方面,而其神经调节机制不甚明了。动物实验和临床研究均已证实,自主神经系统(autonomous nerve system,ANS)与AF的发生和维持有着密切的关系,但是其机制尚未完全阐明。因此研究AF过程中的ANS机制对AF的临床治疗有...  (本文共139页) 本文目录 | 阅读全文>>

华南理工大学
华南理工大学

基于确定学习理论的心电身份识别研究

在社会经济、科技信息迅速发展的当今社会,传统的身份验证方式无法满足人类对安全的日益增长的需求。生物特征识别技术很好的解决了这一难题,虽然现在很多生物特征识别技术(如指纹、语音、人脸识别等)在安防监控、金融安全、医疗等领域得到了广泛的应用,但它们也存在伪造的安全隐患。本文研究了一种动态的生物特征识别技术——心电信号,其活体性、高防伪性等优势得到了生物特征识别领域的广泛关注,因此,将心电信号用于身份识别可以作为对现有生物特征识别技术的一个很好的补充。近十年来,Wang等人在动态模式识别领域展开了多个创新性的研究,并提出一种机器学习新理论——确定学习理论。它是一种利用RBF神经网络对动态未知环境下知识获取、表达、存储和再利用的理论,能够对周期、类周期甚至混沌轨迹的动态系统实现局部准确的辨识,并以时不变的RBF神经网络权值来存储学习到的动态知识。基于确定学习理论,本文提出一种动态心电身份识别框架。主要研究成果如下:1)心电数据的采集和预...  (本文共81页) 本文目录 | 阅读全文>>