一、基于USB的12导联同步心电采集系统（论文文献综述）
赵鸿毅[1]（2021）在《基于体域网芯片的心电信号采集系统设计与加密算法研究》文中研究表明
钱超[2]（2021）在《远程心电信号数据采集与预处理》文中指出随着智能时代的到来,数据共享,物联网技术已经覆盖了我们生活的方方面面,远程医疗也开始兴起。尤其对于心血管疾病,其具有突发性特点,研发便携式心电监测设备对其及时进行监测已成为人们的迫切需求。本文研究改进了信号预处理方法并设计了远程心电信号数据采集系统,为远程心脏疾病诊断提供依据,对实现智慧医疗具有重要意义。论文首先提出了一种消除频率混叠的小波阈值去噪算法（Remove frequency domain aliasing,RFDA）,该方法利用Stein无偏风险估计对阈值进行自适应估计,确定高频细节分量对应的风险值;针对小波MALLAT分解算法中由于正交镜像滤波器不具有理想截止频率特性,导致的频率混叠问题,论文采用了傅里叶变换及傅里叶逆变换的方式,以此去除高频细节分量中由于频率混叠产生的低频成分。由于减少了干扰频率,确定的阈值更加适合实际情况。最后仿真验证了该方法的有效性。在实际应用上通过详细分析国内外心电信号采集方式、心电信号生理特性的基础上,给出了心电采集系统的总体设计方案及结构框架。该系统为四层结构,分别为感知层、应用层、网络层和平台层;通过感知层实现可变导联心电数据采集,应用层用于用户资料和心电数据的上传、下载、播放以及预处理,网络层实现互联网的数据通信,平台层为心电数据的服务端,完成心电信号的存储,为专家会诊提供依据。在感知层中设计了基于ADS1293的可变导联心电信号实时采集系统,该系统分为上位机部分和下位机部分。下位机部分以STM32为核心控制不同方式导联的信号采集,外围电路包括三片生物芯片ADS1293、通信线路设计、电源电路设计、按键等。STM32与ADS1293采用SPI协议进行通信;在μC/OS-II嵌入式操作系统下完成了包括ADS1293在内的各功能初始化、通过SPI协议顺序读取经三片ADS1293转换、处理的心电数据、把待处理的心电数据转变为可用心电数据、将心电数据传输到其他设备进行显示和存储。上位机部分采用扬创科技的ES80N-L工业平板电脑显示由下位机传输过来的心电数据,在PC端LINUX环境QT开发框架下设计界面,交叉编译成可执行文件再移植到平板电脑上。在应用层中开发了用于人机交互的心电数据客户端,提供注册、登录、上传和下载心电数据、播放、去噪等交互服务。在网络层上,因客户端和服务端网络传输心电文件时需要保证数据的可靠性,这里选用TCP传输协议进行通信。在平台层中开发用于存储个人信息、心电数据和对心电数据进行预处理的服务端,该服务端中选择并且采用了两个数据库:My SQL数据库和Redis数据库,其中My SQL数据库用于存储个人信息和心电数据,而Redis数据库作为My SQL数据库的补充解决用户重复登陆和网络长连接的问题。针对存在大量客户端网络连接引起的高并发问题,服务端采用以I/O复用epoll技术和线程池技术相结合的方式进行解决。
邓昊[3]（2021）在《基于电力线通信技术的传染病房监测系统设计》文中进行了进一步梳理传染病房监测一直是医疗的难题之一。不同于普通病房,传染病房对无接触远程监测的需求更高。医护人员可以远程无接触地监测患者生理特征数据,从而降低医护人员患病风险。本文选取了一种基于电力线通信技术的传染病房监测方案。患者的生理特征监测数据通过电力线进行传输,在不增加通信成本的情况下,实现远程监测。由于医院内的供电情况比较稳定,电力线通信受到的干扰很小,数据可以有效快速地进行远程传输。基于电力线通信技术的传染病房监测系统设计为传染病房的远程监测提供了安全有效的解决方案。本文针对传染病患者研究了生理指标采集的相关方法,设计了去除心电信号的基线漂移算法,并基于电力线通信技术的传染病房监测系统软硬件进行了设计。硬件设计主要包括主控单元、数据监测单元和数据传输单元。主控单元采用的是以S3C2440A处理器为核心的嵌入式系统;数据监测单元实现了对人体的体温、心电、血压和血氧饱和度的监测;数据传输单元是将数字信号通过调制解调器来实现数据的传输。硬件设计提供了生理数据的采集、处理和传输的硬件平台。软件设计主要包括生理数据采集的驱动程序设计、上位机程序设计和电力线通信协议设计。软件设计实现了基于Linux嵌入式系统下的传感器驱动、人机交互以及数据管理。测试结果表明,该方案可以实现对多种生理信号的远程监测。本文利用电力线通信技术实现了对传染病房患者生理信号的远程监测,并且对患者监测结果进行了可视化设计和数据管理。本设计为传染病房监测提供了可行方案,将有利于传染病房监测的信息化和智能化发展。
卜雨翔[4]（2021）在《基于柔性干电极和人工智能的房颤自动检测与预测方法研究》文中研究说明心房颤动（简称房颤）是一种常见且危害极大的心律失常。房颤发作时,心房杂乱无章的颤动会造成心排出量减少并加快血栓的形成,脱落的血栓则容易造成血管堵塞,严重时可能会引起缺血性脑卒中和心肌梗死等危及生命的疾病。房颤的患病率和发病率随着年龄的增长而增加,因此,随着人口老龄化的问题日益凸显,房颤对于人类健康的威胁也愈发严峻。动态心电图是临床上常用的心律失常诊断方式,但是由于其所采用的湿电极的记录性能会随记录时间增加而下降以及监护仪体积较大等问题,不适用于长时程心电监护,而房颤在发作之初通常表现为阵发性房颤,短时间的心电图检查往往不能有效地用于房颤诊断。新型的柔性干电极由于避免了导电凝胶的使用,可以应用于长时程心电监护,搭配人工智能算法的穿戴式心电监护设备近年来也显现出了其在临床房颤监护中应用潜力。但是,目前的相关研究往往仅关注于新型电极材料、穿戴式心电监护设备的研发,亦或是仅关注于基于公开数据库的房颤自动检测与预测算法研究,学术界缺乏针对该类问题的系统性研究。针对上述问题,本文的工作内容及创新点如下:（1）提出和研究了基于丝网印刷的新型柔性干电极用于生物电信号检测,并对湿电极和干电极的电极-皮肤接触面等效电路模型进行了建模和对比分析,设计了一种具有分层结构的柔性干电极的制备方案。通过对所研制的柔性干电极进行清洗测试、拉伸测试和接触阻抗测量等实验分析,全面评估了柔性干电极的电气和机械性能。同时,通过不同运动状态下的心电信号检测实验以及长时程心电信号检测实验,对柔性干电极的心电信号检测性能进行了评估,验证了柔性干电极可以在不使用医用粘合剂与导电凝胶的情况下达到与Ag/Ag Cl湿电极类似的记录效果。（2）提出和构建了基于柔性干电极和深度学习的房颤自动检测方法,基于前期的深度学习算法研究成果和本文所提出的4个待优化的心电贴导联配置方案进行了协同设计。通过包含40例房颤患者的临床试验评估,验证了本文提出的房颤自动检测方法在临床应用中的泛化能力,其平均准确率达到了93.1%。（3）提出和构建了一种基于RR间期滑动窗口和深度学习方法的房颤发作预测算法模型,基于公开数据库AFPDB的测试结果显示,该模型的最佳灵敏度、特异度和准确率分别达到93.67%、92.06%、92.86%。同时,通过提取46类不同的心率变异性特征,对采用不同心电信号分段方式时不同机器学习模型的房颤发作预测性能进行了对比评估。综上所述,本文对基于柔性干电极和人工智能的房颤自动检测与预测方法进行了研究,提出了一套基于柔性干电极的穿戴式心电监护系统及临床房颤自动检测方法,彻底解决了传统湿电极的导电凝胶所带来的问题,为临床心律失常的自动化精确诊断提供了新的技术手段,有助于推动生物电检测技术的发展和理论体系的完善。由于本课题研究时间和临床实验样本有限,本文只进行了初步的探讨和分析,本课题所得出的相关结果和结论有待将来进一步开展更大规模的临床试验来进行评估验证。
王业磊[5]（2021）在《高性能心电信号测量及应用系统的研制》文中指出心血管疾病是造成人类死亡或致残的主要原因之一,全球每年因心血管疾病而死亡的人数占总死亡人数的三分之一,且中国是全球心血管疾病患者人数以及死亡率最高的国家。目前,通过研究心电信号对心血管疾病进行早期预测和诊断是临床上常用的一种方法,心电信号的质量越高,预测和诊断的结果越准确。然而,心电信号的质量高低很大程度上受设备性能的影响,加上现在国内的高端监护市场基本被国外产品垄断。因此,研究设计一款高性能的心电信号测量与应用系统具有十分重要的临床意义与现实意义。本课题的目标是设计一款高性能心电信号测量及应用系统,系统主要由硬件采集、软件处理和上位机显示三大部分组成,可以实现人体心电信号的采集、处理以及实时显示。在系统的硬件电路设计方面,除了常规的采集调理电路外,系统添加了右腿驱动电路、导联屏蔽驱动电路、定标电路、导联脱落检测电路和起搏信号检测电路等。在硬件滤波方面,去除了传统的50Hz硬件滤波电路,对电路进行了优化处理,以更简洁的电路实现相同的功能和性能,在保证信号质量的同时降低了成本。同时在系统输入端电路加入了电压钳位电路和高频电感电路,用于保护系统电路和抑制电外科干扰信号。在系统软件方面,系统添加了50Hz软件滤波算法和心率计算算法,实时对数据进行滤波处理并计算心率值,进一步提高信号的质量。在显示方面,通过VS 2008软件在Windows平台下搭建了一个基于MFC的上位机显示平台,用于实时显示心电波形及心率值。最后,对整个系统的硬件、软件、算法和显示进行了整合测试,系统运行稳定,能够实现预期的所有功能,可以很好实现心电信号的快速采集、处理和实时显示。同时,按照心电相关标准YY1079-2008对系统的性能进行了验证测试,测试结果表明系统的性能满足标准要求。其中,系统噪声和电外科干扰抑制能力两项性能指标优异,测试得到系统噪声约为10μV（标准要求小于30μV即可）,电外科干扰后信号完全恢复的时间仅2s（标准要求10s内恢复即可）,远远小于标准规定的参数最大值。系统具有一定的实际应用价值。
胡文锐[6]（2021）在《基于深度学习的心电脉搏特征识别与应用》文中研究指明心电和脉搏信号蕴含了丰富的人体生理病理信息,在检测心脏功能和心血管健康状态方面发挥着重要的作用。糖尿病是一种以高血糖为主要特征的慢性代谢性疾病,会引起心血管功能紊乱和多种并发症,而心电脉搏信号是评价糖尿病患者生理状态的有效指标。本文从糖尿病对人体心血管功能的影响为出发点,同步采集健康人群和糖尿病患者的心电与脉搏信号。融合两种生理信号的特征,构建对糖尿病人群的预测分类模型。通过模型的对比和分析,探索不同人群在生理信号的差异性。具体研究内容如下:首先,对同步采集得到的生理信号进行去噪处理。先介绍集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）在信号去噪的效果,并分析该方法的不足;在此基础上,提出一种结合零空间追踪算法（Null Space Pursuit,NSP）的改进EEMD去噪算法,用EEMD算法去除信号基线漂移,用NSP去除信号的高频毛刺,得到高质量信号;经过结果分析和指标对比,改进的EEMD去噪效果更好。其次,搭建针对两种生理信号的特征分类模型。采用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）进行分类模型的搭建,并结合双向长短时记忆神经网络（Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM）提取信号的前后关系,提出了模型融合的CNN-BiLSTM分类模型。设计出适合心电和脉搏信号的特征分类模型,为多模态融合的糖尿病分类模型奠定良好的基础。最后,提出基于注意力机制的多模态融合糖尿病分类模型。在心电和脉搏单模态分类模型的基础上,融合二者的高低层特征并进行分类。再针对特征融合过程中参数过多的问题,结合注意力机制模块,提升多模态分类模型的准确性和鲁棒性。本文通过CNN-BiLSTM的融合分类模型探究糖尿病对心电脉搏信号的影响。在分类结果中,基于心电和脉搏的分类模型准确度分别达到了94.59%和93.82%,证实心电脉搏信号可以区分不同人群的生理差异。基于上述研究结果,进一步利用多生理信号的信息融合来进行预测分类,准确率达到了96.46%,同时引入注意力机制后,准确率达到了98.07%,与单一信号的分类模型相比,取得了较高的准确率。
芦夜召,郭珈,张利平,张会新,赵凯明[7]（2021）在《多导联心电心音同步智能听诊器设计》文中提出针对常规电子听诊器仅能实现单纯的心音听诊,无法同步显示回放及监测心电信号功能的局限性,设计了一种多导联心电心音同步实时采集、显示的智能听诊器。该听诊器以FPGA和DSP控制核心,通过对不同功能模块的控制,完成了对心电心音信号的采集传输。并且该听诊器具有成本低、功耗低、体积小、灵敏度高、可通过输出波形实时完成心音心电信号检测等优点。便于医生准确有效地判断患者的病情,有较高的医学诊断实用价值。
程云飞[8]（2021）在《可穿戴健康监护中的生理信号处理关键方法研究》文中研究说明随着可穿戴技术的快速发展,可穿戴健康监护也越来越受到更多人的关注,但是这也给生理信号的采集、处理和分析带来了一些新的挑战。首先,在目前应用最为广泛的可穿戴运动心率监测中,运动状态下采集腕部PPG信号极易受到运动伪影干扰,运动伪影由于其频率范围与PPG信号的频率范围高度重叠而很难去除;其次,在基于压缩感知采样的可穿戴健康监护中,由于现有压缩感知重构算法计算复杂度较高,很难满足实时监护的要求;最后,在对基于压缩感知采样的心电片段进行实时分析和诊断时,现有的基于心拍的心律失常自动诊断方法很容易出现漏诊或者误诊。为了应对这些挑战,本论文在项目组所研制的可穿戴远程健康监护系统的基础上分别针对运动伪影的去除问题、心电信号的重构问题和压缩心电的分类问题提出了一系列算法,主要研究内容与创新点包括以下几个方面:（1）针对腕部PPG信号中混入的强运动伪影难以去除从而导致心率估计准确性差的问题,分别提出了适用于两种不同应用场景的运动伪影去除及心率估计算法:①对于远程服务器端,本文提出了一种基于皮尔逊相关二元决策的混合去噪方法,充分利用非线性自适应滤波和奇异谱分析去噪优势,实验结果表明该算法可以有效去除PPG信号中混入的运动伪影干扰,从而提高了心率估计的准确度,并且所采用的去噪算法不依赖于个体数据,具有良好的通用性,适合于在计算资源充足的服务器端对大量不同用户的数据进行统一处理和分析;②对于可穿戴智能设备（如智能手表）,本文提出了一种基于条件生成对抗网络的运动伪影去除算法,实验结果表明,相对于现有的运动伪影去除及心率估计算法,其速度可以提升约一个数量级,并且训练好的运动伪影去除模型计算复杂度很低,可以很容易地嵌入到计算资源受限的可穿戴智能设备中。（2）针对现有的现有非稀疏心电信号重构算法计算复杂度高、实时性差的问题,分别提出了适用于两种不同应用场景的非稀疏心电信号重构算法:①对于远程服务器端,本文基于传统的块稀疏贝叶斯学习框架,利用交替方向乘子法优化其迭代流程,实验结果表明,该算法有效加快了重构算法的收敛速度,在保证信号重构精度的同时提高了信号重构的实时性,并且该算法不依赖于特定数据集,具有良好的通用性,适合于在计算资源充足的服务器端对大量不同用户的数据进行统一处理和分析;②对于可穿戴智能设备,传统的迭代式压缩感知重构算法计算复杂度偏高,因此本文提出了一种基于扩张残差网络的心电信号重构算法,实验结果表明,基于特定数据集训练好的信号重构模型相对于传统迭代式压缩感知重构算法不仅有着更好的重构精度,实时性也有着巨大的提升,其重构速度可以提升约两到三个数量级,因此很容易嵌入到计算资源受限的可穿戴智能设备中。（3）针对现有的分类算法对压缩的心电片段进行心律失常自动诊断时容易发生漏诊和误诊的问题,提出两种心律失常自动诊断算法:①对于心律失常自动诊断分类,与传统的基于心拍的心律失常自动诊断算法不同,本文提出了一种多标签分类算法对同一心电片段中可能存在的多种心律失常进行分类,实验结果表明,提出的算法可以对同一心电片段中存在多种心律失常的情况进行准确分类,从而减少漏诊或者误诊的发生;②对于房颤检测,本文利用测量矩阵的先验信息对深度模型的第一层进行初始化并进行微调,从而充分利用已有的信息来提高模型的分类性能,实验结果表明,该算法有效提高了基于压缩心电的房颤检测准确率,尤其是在较高的压缩率下可以有效减少漏诊或者误诊的发生。
缪家骏[9]（2020）在《基于FPGA的多生理信号采集与智能分析系统设计》文中指出人民健康问题是一个关系到国计民生的重要问题,近年来涌现出了许多有特色的无创检测人体生理信号的仪器。但是现有产品依然存在许多问题:通用性差,无法模块化扩展;体积大,不便携;智能分析功能不足。所以需要设计可模块化扩展、便携式、智能化的生理信号采集与分析仪器。论文的主要研究工作如下:1、设计与实现了多生理信号采集终端,可用于采集电生理信号（包括心电、肌电等）与非电生理信号（包括脉搏、皮肤电等）。选用TI公司的ADS1298作为电生理信号的模拟前端、ADS101E08S作为通用信号的模拟前端、AFE4400作为光电容积脉搏波的模拟前端,选择USB作为主要通信方式并选用Cypress公司的CY7C68013A作为接口芯片。设计并实现了前端采集电路的硬件与FPGA的逻辑电路,实现了多生理信号采集功能,可作为一个独立的采集仪器使用。该仪器委托了浙江省医疗器械检验研究院参照GB9706.1对其进行了安全性测试,在正常工作温度下与潮湿预处理后的测试中,泄露电流均小于0.001mA,都可耐受最高1500V的试验电压。2、论文在数据采集功能的基础上,基于全可编程芯片ZYNQ设计了智能分析终端,解决了多生理信号采集终端灵活性不高、用户体验不好、不利于算法在板处理的缺点。使用PetaLinux工具定制并移植了嵌入式Linux系统以实现复杂功能的任务调度;设计了字符设备驱动以实现可编程逻辑与处理器系统的双向数据交互功能。在此平台的基础上设计了一个支持向量机分类器以体现其算法在板处理的功能,使用一个公开的字符识别数据集初步验证了其效果。系统测试表明,多生理信号采集终端通过了 SPI通信、USB通信等测试,初步实现了生理信号的采集功能,通过了相关安全测试,证明了其可靠性与安全性;智能分析终端通过了 DMA传输测试,可用于实现生理信号的采集,支持向量机算法在字符识别数据集中的实现效果则证明了算法的在板处理功能。该研究成果将为临床医学、心理学等学术研究领域提供了数据采集与智能分析平台,同时对有特殊需求的专用仪器样机开发有指导意义。
蔡志鹏[10]（2019）在《穿戴式心电监测中的关键问题研究》文中研究指明全球心血管疾病广泛肆虐,已成为危及人类生命健康的“头号杀手”。穿戴式心电监护系统是解决心血管疾病早期筛查以及实时监护的有效技术手段,可以显着降低心血管病的病死/病残率,减少社会经济损失。然而,穿戴环境下的复杂运动情况对干性电极的性能提出了新的挑战,利用技术手段研究干性电极对信号链路的影响成为需要研究的问题;与此同时,严重的心脏疾病需要多导联穿戴式心电监护系统才能准确诊断,因此加强穿戴式心电导联选择和优化相关技术研究成为迫切需要;此外,针对实时和云端的异常心拍识别需求,开发相应的异常分类算法成为急需解决的问题。论文针对穿戴式心电监护中存在的问题,从信号采集与处理的角度出发,开展了面向穿戴式心电监护的干性电极测试与系统样机设计、导联优化和异常心拍识别等方法的研究。论文主要研究内容与进展:（1）针对穿戴环境下信号链路中各个因素对干性电极性能的影响,研究了干性电极特性对皮肤-电极阻抗的影响,确定了干性电极的设计方案,并将干性电极和基于柔性电路技术的心电处理模块相结合,搭建了连续,非侵入,舒适的穿戴式心电监护系统实验室样机;（2）为了多导联穿戴式心电监测系统的导联设计和优化,论文从心脏电生理的角度构建了细化心肌梗死区域的躯干-心脏模型,研究不同导联在反映心肌梗死大小和位置方面的优劣,结果表明aVF导联在反映下壁心肌梗死大小和位置方面有显着优势,且该方法为未来多导联穿戴式心电监测的准医疗级应用提供了导联选择和优化的生理依据;（3）针对穿戴式心电监护系统的嵌入式分析平台计算资源受限的问题,论文分别设计了基于规则的单导联实时早搏识别和长程早搏识别算法,实现了对单导联穿戴式心电数据中的正常、房性早搏和室性早搏三种心拍的分类,实时早搏检测算法总的识别准确率为97.51%,且长程早搏识别算法在临床数据上得到了验证;（4）针对海量心电数据的云计算处理,论文分别设计了基于AlexNet-like模型的二维早搏识别深度模型和基于时序分帧网络的一维早搏识别深度模型,实现了利用加噪临床数据训练的深度模型对穿戴式数据进行早搏识别,两种模型的识别准确率分别达到89.33%和89.73%。论文研究成果进一步丰富了穿戴式心电监护领域信号感知和异常识别等方面的研究,为穿戴式心电信号采集和监测、疾病早期筛查、智能诊断评估提供了新的思路和技术支持。
二、基于USB的12导联同步心电采集系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于USB的12导联同步心电采集系统（论文提纲范文）
（2）远程心电信号数据采集与预处理（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 心电信号预处理研究现状 |
| 1.2.2 心电信号采集研究现状 |
| 1.3 心电信号生理特性分析 |
| 1.3.1 心电信号波形分析 |
| 1.3.2 心电信号特征 |
| 1.4 导联系统 |
| 1.5 系统总体结构设计 |
| 1.6 主要研究内容 |
| 第2章 小波阈值去噪算法的原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 小波分析与传统信号处理方法 |
| 2.2.1 傅立叶变换 |
| 2.2.2 小波变换 |
| 2.3 小波变换的去噪原理 |
| 2.3.1 含噪信号的基本数学模型 |
| 2.3.2 小波阈值去噪算法 |
| 2.3.3 阈值去噪函数选取 |
| 2.3.4 阈值的选取 |
| 2.3.5 小波函数的选择 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 RFDA小波阈值去噪算法原理 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 频域混叠 |
| 3.2.1 频域混叠产生的原因 |
| 3.2.2 MALLAT算法对心电信号分解产生的频域混叠 |
| 3.3 RFDA小波阈值去噪算法原理 |
| 3.4 对改进前和RFDA的小波阈值去噪算法进行对比和仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 心电信号采集系统设计与实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 心电信号采集采集系统下位机设计 |
| 4.2.1 硬件系统设计原则 |
| 4.2.2 硬件系统总体设计结构 |
| 4.2.3 生物芯片ADS1293 |
| 4.2.4 STM32与AD1293接口电路 |
| 4.2.5 应用系统设计 |
| 4.2.6 嵌入式操作系统与主控模块运行流程 |
| 4.3 心电信号采集系统上位机设计 |
| 4.3.1 上位机硬件与运行环境 |
| 4.3.2 上位机界面及程序 |
| 4.4 心电采集系统硬件测试 |
| 4.5 心电数据服务端和客户端的设计与实现 |
| 4.5.1 运行环境 |
| 4.5.2 使用技术 |
| 4.5.3 数据库设计 |
| 4.5.4 内部运行机制及效果 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所取得的学术成果 |
| 致谢 |
（3）基于电力线通信技术的传染病房监测系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 医疗监测的研究现状 |
| 1.2.2 生理指标监测系统研究现状及趋势 |
| 1.2.3 电力线通信技术研究现状及趋势 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 关键技术和系统的总体设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电力线通信技术 |
| 2.2.1 OFDM技术 |
| 2.2.2 电力线信道干扰与消除 |
| 2.3 生理信号监测技术 |
| 2.3.1 体温监测技术 |
| 2.3.2 心电信号监测技术 |
| 2.3.3 血压信号监测技术 |
| 2.3.4 脉搏与血氧饱和度监测技术 |
| 2.4 总体设计方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 系统硬件设计 |
| 3.1 系统主控制单元设计 |
| 3.1.1 存储器电路设计 |
| 3.1.2 UART接口设计 |
| 3.1.3 JTAG接口设计 |
| 3.1.4 蜂鸣器报警电路设计 |
| 3.1.5 LCD液晶显示接口电路设计 |
| 3.2 数据传输单元设计 |
| 3.2.1 载波通信信道选择方式 |
| 3.2.2 数据接收与发送模式 |
| 3.2.3 耦合滤波接口电路设计 |
| 3.3 数据监测单元设计 |
| 3.3.1 人体温度监测电路设计 |
| 3.3.2 心电信号采集电路设计 |
| 3.3.3 血压采集电路设计 |
| 3.3.4 心率与血氧采集电路设计 |
| 3.4 本章小节 |
| 第4章 系统软件设计 |
| 4.1 嵌入式软件开发环境的搭建 |
| 4.2 各模块程序设计 |
| 4.2.1 主控程序设计 |
| 4.2.2 体温监测程序设计 |
| 4.2.3 心电监测程序设计 |
| 4.2.4 血压监测程序设计 |
| 4.2.5 血氧饱和度监测程序设计 |
| 4.2.6 QT程序设计 |
| 4.3 上位机服务器设计 |
| 4.3.1 系统服务器的搭建 |
| 4.3.2 Tomcat安装 |
| 4.3.3 SQLite的安装 |
| 4.4 帧格式设计 |
| 4.5 服务器端网页设计 |
| 4.6 本章小节 |
| 第5章 实验测试与结果分析 |
| 5.1 载波通信功能测试实验与结果分析 |
| 5.1.1 无干扰源载波通信测试 |
| 5.1.2 有干扰源载波通信测试 |
| 5.2 指标监测功能测试实验与结果分析 |
| 5.2.1 体温监测实验与结果分析 |
| 5.2.2 血压监测实验与结果分析 |
| 5.2.3 血氧饱和度监测实验与结果分析 |
| 5.2.4 心电监测实验与结果分析 |
| 5.3 网页界面显示 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及获得成果 |
| 致谢 |
（4）基于柔性干电极和人工智能的房颤自动检测与预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 柔性电干电极与心电监护设备 |
| 1.2.2 人工智能方法在医学信号处理中的应用 |
| 1.2.3 房颤自动检测算法 |
| 1.2.4 房颤自动预测算法 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.4 本文的章节安排 |
| 第二章 基于丝网印刷技术的柔性生物电干电极研制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电极-皮肤理论模型 |
| 2.2.1 电极-皮肤接触面等效电路模型 |
| 2.2.2 电极-皮肤接触阻抗测量原理 |
| 2.3 分层丝网印刷技术 |
| 2.3.1 丝网印刷技术的工作原理与流程 |
| 2.3.2 丝网印刷技术的分类与应用 |
| 2.4 柔性干电极的设计与工程测量 |
| 2.4.1 柔性干电极的设计与制造 |
| 2.4.2 柔性干电极的工程测量方法与结果 |
| 2.5 本章总结 |
| 第三章 基于柔性干电极的体表心电信号检测技术研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 体表心电信号产生与检测的原理 |
| 3.2.1 体表心电信号产生的原理 |
| 3.2.2 体表心电信号检测的原理 |
| 3.3 穿戴式单导联心电贴与心电背心研制 |
| 3.3.1 单导联体表心电信号检测设备 |
| 3.3.2 心电信号主动去噪方法 |
| 3.4 柔性干电极与Ag/AgCl湿电极的心电检测性能对比评估 |
| 3.4.1 心电信号检测实验方案 |
| 3.4.2 心电信号检测性能评估指标 |
| 3.4.3 心电信号检测性能评估结果与讨论 |
| 3.5 本章总结 |
| 第四章 基于深度学习与导联配置优化的房颤自动检测算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 房颤自动检测算法介绍 |
| 4.3 深度学习算法与心电贴导联配置的协同设计 |
| 4.3.1 协同设计与优化 |
| 4.3.2 协同设计评估结果与讨论 |
| 4.4 房颤自动检测算法的小样本临床试验与性能评估 |
| 4.4.1 针对房颤自动检测算法泛化能力验证的小样本临床试验 |
| 4.4.2 不同电极类型和运动状态下的房颤自动检测算法性能评估实验 |
| 4.5 本章总结 |
| 第五章 基于机器学习/深度学习的房颤发作预测算法研究与探讨 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 房颤发作预测数据库建库 |
| 5.2.1 阵发性房颤发作预测挑战数据库介绍 |
| 5.2.2 专用数据库建库 |
| 5.3 基于机器学习的房颤发作预测算法 |
| 5.3.1 心率变异性特征 |
| 5.3.2 机器学习模型搭建与性能评估 |
| 5.4 基于深度学习的房颤发作预测算法 |
| 5.4.1 基于滑动窗口的模型输入 |
| 5.4.2 深度学习模型搭建与性能评估 |
| 5.5 本章总结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 本文创新点及工作总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（5）高性能心电信号测量及应用系统的研制（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展情况 |
| 1.2.1 国外发展情况 |
| 1.2.2 国内发展情况 |
| 2 系统测量原理、方法与研究内容 |
| 2.1 系统测量原理与方法 |
| 2.1.1 心电信号的产生机理 |
| 2.1.2 心电导联简介 |
| 2.2 研究内容 |
| 3 系统硬件设计 |
| 3.1 系统总体概述 |
| 3.2 硬件电路设计 |
| 3.2.1 硬件系统设计要求 |
| 3.2.2 输入端电路设计 |
| 3.2.3 前置放大电路设计 |
| 3.2.4 滤波电路设计 |
| 3.2.5 主放大与电平抬升电路设计 |
| 3.2.6 右腿驱动电路设计 |
| 3.2.7 导联屏蔽驱动电路设计 |
| 3.2.8 导联脱落检测电路设计 |
| 3.2.9 起搏信号检测电路设计 |
| 3.2.10 A/D转换电路设计 |
| 3.2.11 主控电路设计 |
| 3.2.12 硬件系统实物图 |
| 4 系统软件设计 |
| 4.1 下位机软件设计 |
| 4.1.1 下位机软件开发平台简介 |
| 4.1.2 下位机软件设计流程 |
| 4.2 上位机软件设计 |
| 4.2.1 上位机软件开发平台简介 |
| 4.2.2 上位机软件设计流程 |
| 4.2.3 上位机界面简介 |
| 4.3 算法设计 |
| 4.3.1 50Hz滤波 |
| 4.3.2 心率计算 |
| 5 系统测试与验证 |
| 5.1 系统功能测试与验证 |
| 5.2 系统性能测试与验证 |
| 5.2.1 性能测试标准 |
| 5.2.2 性能测试内容 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 综述 心电技术的发展及应用现状 |
| 参考文献 |
（6）基于深度学习的心电脉搏特征识别与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 糖尿病识别方法的研究现状 |
| 1.2.2 深度学习在心电脉搏分析方法的研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容及章节安排 |
| 第二章 心电与脉搏信号分析方法的相关理论基础 |
| 2.1 心电信号的理论基础 |
| 2.1.1 心电信号的产生原理 |
| 2.1.2 心电信号的波形特征与物理意义 |
| 2.2 脉搏信号的理论基础 |
| 2.2.1 脉搏信号的产生原理 |
| 2.2.2 脉搏信号的波形特征与物理意义 |
| 2.3 深度学习的理论基础 |
| 2.3.1 卷积神经网络基本结构 |
| 2.3.2 双向长短时记忆神经网络基本结构 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 心电脉搏信号的采集与预处理 |
| 3.1 心电脉搏信号同步采集 |
| 3.2 改进EEMD算法对心电脉搏信号的去噪研究 |
| 3.2.1 心电脉搏信号主要噪声分析 |
| 3.2.2 基于EEMD的去噪模型研究 |
| 3.2.3 基于改进EEMD的去噪模型研究 |
| 3.2.4 去噪效果对比 |
| 3.3 心电脉搏信号的数据提取 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于心电与脉搏信号的糖尿病分类模型研究 |
| 4.1 基于CNN的生理信号分类模型研究 |
| 4.1.1 基于CNN的心电信号分类 |
| 4.1.2 基于CNN的脉搏信号分类 |
| 4.2 基于CNN-BiLSTM的生理信号分类模型研究 |
| 4.2.1 基于CNN-BiLSTM的心电信号分类 |
| 4.2.2 基于CNN-BiLSTM的脉搏信号分类 |
| 4.3 实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于心电与脉搏信号融合的多模态糖尿病分类模型研究 |
| 5.1 多模态融合算法理论 |
| 5.2 基于多模态融合的糖尿病分类模型研究 |
| 5.3 基于注意力机制的多模态糖尿病分类模型研究 |
| 5.4 实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 糖尿病分类模型的性能对比 |
| 6.1 不同分类模型的实验结果对比分析 |
| 6.2 实验结论 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（7）多导联心电心音同步智能听诊器设计（论文提纲范文）
| 1 系统整体设计 |
| 2 硬件电路设计 |
| 2.1 心音采集模块 |
| 2.2 心电采集模块 |
| 2.3 USB接口模块 |
| 2.4 蓝牙发送接收模块 |
| 3 软件设计 |
| 4 测试结果分析 |
| 5 结束语 |
（8）可穿戴健康监护中的生理信号处理关键方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 论文相关理论及方法介绍 |
| 2.1 光电容积脉搏波与心率监测 |
| 2.2 心电信号与心律失常 |
| 2.3 压缩感知理论 |
| 2.4 深度学习与卷积神经网络 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 强运动伪影下的PPG信号运动伪影去除及心率估计算法 |
| 3.1 问题的提出 |
| 3.2 基于皮尔逊相关二元决策的运动伪影去除及心率估计 |
| 3.2.1 RLS Volterra非线性自适应滤波 |
| 3.2.2 皮尔逊相关二元决策 |
| 3.2.3 奇异谱分析去噪 |
| 3.2.4 谱峰追踪 |
| 3.2.5 实验结果与分析 |
| 3.3 基于条件生成对抗网络的运动伪影去除及心率估计 |
| 3.3.1 生成对抗网络 |
| 3.3.2 基于条件生成对抗网络的运动伪影去除 |
| 3.3.3 实验结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于压缩感知的非稀疏心电信号快速重构算法 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 基于交替方向乘子法的心电信号重构算法 |
| 4.2.1 心电信号重构的块稀疏贝叶斯学习框架 |
| 4.2.2 基于交替向量乘子法的块稀疏贝叶斯学习 |
| 4.2.3 实验结果与分析 |
| 4.3 基于扩张残差网络的心电信号重构算法 |
| 4.3.1 问题描述 |
| 4.3.2 基于扩张残差网络的心电信号重构模型 |
| 4.3.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于深度学习的心律失常自动诊断算法 |
| 5.1 问题的提出 |
| 5.2 针对压缩心电的多标签心律失常分类算法 |
| 5.2.1 针对压缩心电的多标签分类模型 |
| 5.2.2 实验结果与分析 |
| 5.3 基于测量矩阵先验的压缩心电房颤检测算法 |
| 5.3.1 针对压缩心电的房颤检测模型 |
| 5.3.2 实验结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（9）基于FPGA的多生理信号采集与智能分析系统设计（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 |
| 1.3 论文的研究目标与研究内容 |
| 1.3.1 论文的研究目标 |
| 1.3.2 论文的研究内容 |
| 1.3.3 论文章节安排 |
| 2 生理信号的产生机制、特点与系统整体方案设计 |
| 2.1 生理信号的产生机制与特点 |
| 2.1.1 电生理信号的产生机制与特点 |
| 2.1.2 其他生理信号的产生机制与特点 |
| 2.1.3 实现生理信号采集功能的技术难点 |
| 2.2 系统整体方案设计与评估 |
| 2.2.1 系统整体方案设计 |
| 2.2.2 多生理信号采集功能的设计思路分析 |
| 2.2.3 主控方案选择 |
| 2.2.4 通信方案选择 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 多生理信号模拟前端采集电路的硬件设计 |
| 3.1 前端采集板的功能框图 |
| 3.2 电生理信号采集电路设计 |
| 3.3 通用信号采集电路设计 |
| 3.4 脉搏信号采集电路设计 |
| 3.5 USB芯片电路设计 |
| 3.6 供电设计 |
| 3.7 隔离设计 |
| 3.8 外围接口 |
| 3.9 印刷电路板设计 |
| 3.10 本章小结 |
| 4 基于多生理信号模拟前端的FPGA数字逻辑电路设计 |
| 4.1 FPGA内部功能模块设计 |
| 4.2 数据采集IP设计 |
| 4.3 CY7C68013A固件设计与USB通信接口IP设计 |
| 4.3.1 CY7C68013A的固件设计 |
| 4.3.2 USB通信接口IP实现 |
| 4.4 FPGA仿真与验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 多生理信号采集终端的系统集成与验证 |
| 5.1 外壳设计与系统集成 |
| 5.2 模块测试 |
| 5.2.1 SPI接口测试 |
| 5.2.2 USB接口控制IP的时序验证 |
| 5.2.3 USB传输测试 |
| 5.3 整体功能测试 |
| 5.4 安全测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 智能分析终端的实现与算法的在板处理 |
| 6.1 智能分析终端介绍 |
| 6.2 支持向量机算法介绍 |
| 6.3 PL端数字逻辑电路设计 |
| 6.3.1 处理系统IP的配置 |
| 6.3.2 AXIS通信接口IP设计 |
| 6.3.3 SVM分类器的实现 |
| 6.4 PS端软件设计 |
| 6.4.1 Linux开发环境搭建 |
| 6.4.2 基于PetaLinux的嵌入式Linux移植 |
| 6.4.3 基于ZYNQ的字符设备驱动设计 |
| 6.5 智能分析终端测试 |
| 6.5.1 DMA传输测试 |
| 6.5.2 SVM分类器测试 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 攻读硕士学位期间的成果 |
（10）穿戴式心电监测中的关键问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 穿戴式心电监护 |
| 1.2.1 穿戴式心电监护系统 |
| 1.2.2 研究现状与关键技术 |
| 1.2.3 存在问题分析 |
| 1.3 论文内容、结构、目的及意义 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 1.3.3 研究目的及意义 |
| 第二章 基于干性电极的穿戴式心电采集系统 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 干性电极材料的性能对比 |
| 2.2.1 皮肤-电极阻抗测量方案 |
| 2.2.2 织物电极结构设计 |
| 2.2.3 电极特性对生理参数的影响 |
| 2.3 穿戴式心电采集系统 |
| 2.3.1 系统设计 |
| 2.3.2 系统验证 |
| 2.4 结果分析和讨论 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于躯干-心脏模型的心电导联选择与优化 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 心肌梗死模型构建 |
| 3.2.1 原始躯干-心脏模型 |
| 3.2.2 细化心梗区域的双域有限元模型 |
| 3.3 模型验证 |
| 3.3.1 正常心脏模型的电生理过程 |
| 3.3.2 临床数据和模型数据的BSPM比较 |
| 3.3.3 临床数据和模型数据的ECG比较 |
| 3.4 导联选择与优化 |
| 3.4.1 QRS特征波的评估结果 |
| 3.4.2 ST段的评估结果 |
| 3.4.3 T波的评估结果 |
| 3.4.4 多种特征波的总体结果 |
| 3.5 结果分析与讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于规则机制的穿戴式心电早搏检测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验数据与评估指标 |
| 4.2.1 实验数据 |
| 4.2.2 评估指标 |
| 4.3 基于规则机制的实时早搏检测算法 |
| 4.3.1 实时早搏检测的规则设计 |
| 4.3.2 算法效果评估 |
| 4.4 基于规则机制的长程早搏检测算法 |
| 4.4.1 长程早搏检测的规则设计 |
| 4.4.2 算法效果评估 |
| 4.5 结果分析与讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于深度学习模型的穿戴式心电早搏检测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验数据与评估指标 |
| 5.2.1 实验数据 |
| 5.2.2 评估指标 |
| 5.3 基于AlexNet-like模型的早搏检测算法 |
| 5.3.1 信号预处理:1D→2D |
| 5.3.2 原始AlexNet模型 |
| 5.3.3 改进的AlexNet-like模型 |
| 5.3.4 算法效果评估 |
| 5.4 基于时序分帧网络模型的早搏检测算法 |
| 5.4.1 时序分帧网络模型的构建 |
| 5.4.2 算法效果评估 |
| 5.5 深度学习模型的噪声测试 |
| 5.5.1 信噪比对检测结果的影响 |
| 5.5.2 基于加噪模型的早搏分类 |
| 5.6 结果分析和讨论 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 论文创新点 |
| 6.3 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间的学术成果 |
四、基于USB的12导联同步心电采集系统（论文参考文献）
- [1]基于体域网芯片的心电信号采集系统设计与加密算法研究[D]. 赵鸿毅. 重庆邮电大学, 2021
- [2]远程心电信号数据采集与预处理[D]. 钱超. 哈尔滨理工大学, 2021(09)
- [3]基于电力线通信技术的传染病房监测系统设计[D]. 邓昊. 哈尔滨理工大学, 2021(09)
- [4]基于柔性干电极和人工智能的房颤自动检测与预测方法研究[D]. 卜雨翔. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]高性能心电信号测量及应用系统的研制[D]. 王业磊. 安徽医科大学, 2021(01)
- [6]基于深度学习的心电脉搏特征识别与应用[D]. 胡文锐. 北方民族大学, 2021(08)
- [7]多导联心电心音同步智能听诊器设计[J]. 芦夜召,郭珈,张利平,张会新,赵凯明. 电子器件, 2021(01)
- [8]可穿戴健康监护中的生理信号处理关键方法研究[D]. 程云飞. 电子科技大学, 2021(01)
- [9]基于FPGA的多生理信号采集与智能分析系统设计[D]. 缪家骏. 浙江大学, 2020(02)
- [10]穿戴式心电监测中的关键问题研究[D]. 蔡志鹏. 东南大学, 2019