【摘 要】
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近年来,心血管疾病已经成为人类健康的重大威胁。缺血性心血管病(如冠心病、急性心肌梗死等)更为常见,其发病率和死亡率也呈明显的逐年上升趋势。心血管病患病时间长,需长期治疗,且一旦发展为急性冠脉综合征,就必须入院治疗,而心电图ST段特征是心肌梗死风险分层和评估及选择治疗方案的重要参考。目前,医院主要通过心电图仪检测心电信号ST段来预警急性冠脉综合征发展为急性心肌梗死,但因无效警报过多亦会导致警报疲劳,
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近年来,心血管疾病已经成为人类健康的重大威胁。缺血性心血管病(如冠心病、急性心肌梗死等)更为常见,其发病率和死亡率也呈明显的逐年上升趋势。心血管病患病时间长,需长期治疗,且一旦发展为急性冠脉综合征,就必须入院治疗,而心电图ST段特征是心肌梗死风险分层和评估及选择治疗方案的重要参考。目前,医院主要通过心电图仪检测心电信号ST段来预警急性冠脉综合征发展为急性心肌梗死,但因无效警报过多亦会导致警报疲劳,医护人员可能会因此错过关键的临床治疗时间导致患者出现生命危险。因此,提高心电信号ST段分类的精度对于防治严重的缺血性心血管病,降低死亡率具有重要的意义。本文对国内外心电信号ST段特征提取、分类方法和深度学习图像识别的研究现状进行了系统的对比分析。针对缺少临床心电数据验证和心电图仪中ST段误诊较多的问题,本文对心电信号ST段分类模型的构建进行了系统的研究,并取得了较好的效果。本文的主要工作如下:(1)构建了心电信号ST段数据集。使用由山东省某三甲医院心内科采集的临床心电数据和公开数据库(Long Term ST Database)的心电数据,经过去噪和切割处理后,转化成像素为224×224×3的图像,并依此构建数据集,为训练和测试模型提供有效数据集。(2)提出了一种改进的LeNet-5模型。对标准的LeNet-5模型进行卷积层、池化层的改进,添加批归一化层、上采样层和Dropout层,并调整模型参数使其在训练中能学习到更多的特征,性能达到更优。在公开数据库上,按照训练集/测试集为5:5比例测试时,模型的分类平均准确率、精确率、敏感性、特异性、F1-measure和AUC分别为87.93%、91.43%、87.92%、92.65%、88.57%和94.85%,分类效果高于传统检测方法和迁移学习,用由临床采集来的心电数据集测试时,分类效果有所下降。当训练集/测试集比例选为8:2时,该模型在公开数据库测试集和临床采集的心电数据集上的分类结果均有不同程度的提升。测试结果表明,该模型能更高效地识别心电信号ST段,可为临床上缺血性心血管病的检测提供新思路。(3)开发了心电信号ST段检测系统软件。利用python的PyQt5工具包开发整个软件,结合心电信号ST段的分析方法,首先对软件的需求进行分析,接着根据需求设计软件的功能模块:心电信号预处理、心电信号ST段波形以及病例信息的可视化和心电信号ST段的分析等模块,然后对软件进行功能测试,以验证软件每个模块的功能是否实现。
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