【摘 要】
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动态心电记录仪（Holter）至少连续追踪24小时心电活动全过程,需要借助计算机对记录的心电图数据（ECG）进行自动分析。一种合理的分析步骤是:先将记录的长数据中的异常片段无遗漏地筛选出,即初筛,然后再对异常片段进行进一步分析处理。胎儿心电监护,需要记录孕妇腹壁电数据并进行分离。分离首先涉及的关键一步是:对孕妇腹壁电中的母体心电成分进行增强,以确保母体R波的正确检测和母体心电成分的准确估计。本文针
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动态心电记录仪（Holter）至少连续追踪24小时心电活动全过程,需要借助计算机对记录的心电图数据（ECG）进行自动分析。一种合理的分析步骤是:先将记录的长数据中的异常片段无遗漏地筛选出,即初筛,然后再对异常片段进行进一步分析处理。胎儿心电监护,需要记录孕妇腹壁电数据并进行分离。分离首先涉及的关键一步是:对孕妇腹壁电中的母体心电成分进行增强,以确保母体R波的正确检测和母体心电成分的准确估计。本文针对以上两方面的问题,长心电数据异常片段的初筛和孕妇腹壁电数据的增强,开展研究。主要工作如下:（1）对于Holter长时间序列,提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的异常片段初步筛查方法。该方法无需异常信号的先验知识,无需R波检测,采用LSTM模型学习正常ECG信号的伪周期性模式,并采用核密度估计法计算正常心电信号预测误差的概率密度,据此制定能够区分正异常信号的置信度阈值。方法具体运用时,ECG信号异常位置处,不满足正常数据训练的模型,将产生较大的预测误差,超出置信度阈值。经实验测试,该方法在保证不漏检异常片段的情况下,能够有效排除正常片段数,平均占总正常片段数的53.89%。（2）提出了基于稀疏表示的异常片段初步筛查方法。该方法同样无需异常信号的先验知识,采用了K-SVD算法训练正常信号的字典模型,并根据同一用户字典下,正常信号和异常信号基于稀疏分解的重建误差的表现,进行正常片段与异常片段的区分。实验表明,在保证不漏检异常片段的情况下,该方法平均筛除正常片段占比为60.15%。（3）对于单通道孕妇腹壁电信号,提出了基于稀疏表示的母体R波增强与检测方法。采用K-SVD算法学习母体成分字典、并结合固定尺度的胎儿高斯字典构建完整的自适应字典,对腹壁电信号进行稀疏分解得到增强信号,最终根据挑选规则确定母体R波位置。实验结果表明,该方法与基于小波变换、基于固定字典的检测方法比较,具有更好的鲁棒性与准确率。
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