【摘 要】
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在临床大型手术进行过程及ICU中,不仅监测病人的心电信号,还同时记录其他一些生理信号的变化,如连续动脉血压信号、血氧饱和度、血管容积图、呼吸信号、脑电信号等。对这样的多生理信号同时记录的情况,将记录的多生理信号进行融合处理,应能提高瞬时心率等生理参数的估计能力。比如,当记录的心电信号受噪声干扰导致信号质量很差时,同时记录的连续动脉血压信号或血管容积图可能给出正确的心率检测结果;反之亦然。2014年
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在临床大型手术进行过程及ICU中,不仅监测病人的心电信号,还同时记录其他一些生理信号的变化,如连续动脉血压信号、血氧饱和度、血管容积图、呼吸信号、脑电信号等。对这样的多生理信号同时记录的情况,将记录的多生理信号进行融合处理,应能提高瞬时心率等生理参数的估计能力。比如,当记录的心电信号受噪声干扰导致信号质量很差时,同时记录的连续动脉血压信号或血管容积图可能给出正确的心率检测结果;反之亦然。2014年MIT等单位组织了手术过程多生理信号融合估计的国际挑战赛。2015年他们又组织了 ICU中记录的多生理信号融合估计的国际挑战赛。本文分别以参加此两次竞赛为出发点,研究了多生理信号的融合估计方法。其中,本文第二章以手术过程监测的多生理信号为对象,研究提出了基于心电信号和连续动脉血压信号的瞬时心率融合估计算法。本文第三章以ICU中记录的多生理信号为对象,研究提出了基于心电信号和血管脉动信号融合估计瞬时心率(或者说心动间隔)并对心律失常类别给出融合诊断结论的算法。第四章为第二三章算法调试测试用软件的设计,介绍了设计的思路和实现的功能。通过基于两次竞赛数据的测试实验显示,本文提出的多生理信号融合估计方法基本达到了参赛者的先进行列。
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