【摘 要】
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心电信号作为临床诊断心血管疾病的重要依据,其准确的自动检测分析十分重要。R波是心电信号中最重要的特征主波,其精准的定位是心电自动分析技术的前提和基础。但当R波检测算法应用于移动心电设备时,将会面临强干扰、个体化差异与时效性要求等复杂问题。因此,本文将以提高R波检测算法的准确性、快速实时性、波形变异的识别能力以及抗干扰性作为主要目的,研究不同的R波自动检测技术与移动设备的适应性,主要内容包括:（1）
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心电信号作为临床诊断心血管疾病的重要依据,其准确的自动检测分析十分重要。R波是心电信号中最重要的特征主波,其精准的定位是心电自动分析技术的前提和基础。但当R波检测算法应用于移动心电设备时,将会面临强干扰、个体化差异与时效性要求等复杂问题。因此,本文将以提高R波检测算法的准确性、快速实时性、波形变异的识别能力以及抗干扰性作为主要目的,研究不同的R波自动检测技术与移动设备的适应性,主要内容包括:（1）R波检测的优化方向与评估:通过分析心电在不同采集方式、噪声环境、病变波形下的形态差异,分析了R波检测的影响因素与移动设备的R波检测步骤,讨论了所存在的关键问题,提出结合R波检测的通用性评估指标与其他移动设备检测需求来对算法进行综合评估;（2）基于数字信号处理手动提取特征的R波检测:设计了一种基于同步压缩小波变换（SSWT）的Pan-Tompkins改进算法（SSWT-PT）,利用SSWT高分辨率、抗混叠性等特点,结合经典阈值检测算法的快速实时性优势,实现了R波的有效增强与快速准确的检测,降低了R波的误检率与漏检率;（3）基于自主学习自动提取关键特征的R波检测:研究了一种基于卷积神经网络（CNN）的R波自动定位的方法,在传统特征分类拟合的方法基础上进一步增加了定位步骤的设计,并对网络的输入处理与结构进行了优化,能够快速准确地对R波进行定位,且对噪声与异常波形具有一定的适应能力;（4）R波检测算法在移动心电设备中的适用性研究:通过MIT-BIH数据库与移动设备数据集的综合测验,结合移动设备检测需求对所提算法进行评估,结果表明SSWT-PT算法具有单导联检测的高准确性、抗干扰性强的优势;CNN算法在特殊形态的识别能力和计算成本上具有良好的性能;当心电信号处于强烈噪声干扰、病变波形,或者为低质量数据的情况下,SSWT-PT算法具有更好的检测性能。
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