基于ARM的T波交替检测技术
目前心脏性猝死事件的频繁发生引起人类的高度重视。猝死事件发生具有极大的偶然性和随机性，因此对猝死进行早期干预和防范是非常重要的。恶性室性心律失常是导致心脏性猝死的主要原因。大量研究表明，恶性室性心律失常心电中存在着T波交替现象。T波电交替(T-wave alternans，TWA)是体现在体表心电图上T波形态、极性和振幅逐拍交替变化的一种心电变异现象。TWA是判断室性心律失常的一个重要指标，具有重要的临床价值。 本文以TWA的相关算法为研究重点，主要完成了以下四个方面的工作: (1)心电信号的预处理。采用简单整系数法、数字滤波器以及采用双正交小波中的小波函数bior2.2进行小波变换阈值去噪法对心电信号进行滤波处理，三种方式的结合能够将工频干扰，肌电干扰以及基线漂移等多种噪声去除，得到特征明显清晰的心电信号。 (2)心电信号特征量的标定。基于多孔(a trous?)算法的基础上使用定位准确，计算简便的二次微分小波 Marr小波对心电信号S进行多层次的小波变换，完成心电信号的特征量的标定。 (3)TWA的检测算法相关研究。利用仿真数据对散点图形状进行描述以及得到的TWA的幅值数据。按照T波窗口和T波对齐方式的四种选择进行对比，提出了一种改善T波窗口的TWA散点图法。根据所提取的心电信号特征量，在每一个心动周期中选择一个改善的T波窗口，并在窗口内平均提取7个位置点，连续取128个心动周期，组成一个序列。计算序列中相邻两点的差值并组成一个新的序列，根据新序列画出TWA的散点图，将此序列分为奇数序列和偶数序列两部分，计算TWA的幅值 twaD并判断TWA存在与否。然后利用谱分析法和散点图法对美国MIT/BIH标准心律失常数据库和欧洲ST-T心电数据库的心电数据的部分样本数据进行仿真，所得到的TWA的幅值进行最小二乘法曲线拟合，可以得到 twaD和twaV有极强相关性的结论，证明TWA散点图法具有很好的可行性。 (4)详细介绍了基于ARM的TWA检测技术的实施方案。本课题实施方案采用的嵌入式操作系统由硬件平台和软件系统两部分组成。系统部分的核心芯片是基于ARM7TDMI的S3C44B0X微处理，同时描述了硬件电路，ARM ADS模拟开发环境以及TWA检测技术的程序设计流程图。 本文重点介绍了一种利用非线性动力学系统来表示周期性的散点图法进行TWA检测的算法，通过改善T波窗口法提高TWA的检测率。散点图法具有算法简单，图像直观，便于分析等特点。目前，国内外关于TWA散点图法的研究文献比较少，TWA散点图分析法的研究前景非常广阔，具有较高的研究价值，我们可以从散点图图形的样式的角度上以及散点图的定量参数对TWA的散点图法进行深入的研究。
T波交替;散点图法;心电信号;小波变换;室性心律失常
山东师范大学
硕士
微电子学与固体电子学
赵捷
2010
中文
R540.41;TN911
79
2012-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）