一、实时远程心电监护系统研究（论文文献综述）
梁韵笙[1]（2021）在《便携式心电监控设备在心脏康复方面的应用》文中研究指明本文简要介绍便携式心电监控系统的构造及设备开发现状,在心血管疾病发生过程中,便携式心电监控设备通过心电监测和心电分析,完成心电信号的数据接收、实时监测、滤波和心电参数的测量,给出用户的心电信号波形和诊断结果,相关医护人员根据心电参数测量结果即可诊断出病人的心脏状态。探讨便携式心电监控设备在检测心脏康复过程中的意义,展望便携式心电监控设备的发展趋势。
程云飞[2]（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。
朱刘松,任静,牛晓楠,邵江[3]（2020）在《实时远程心电监护平台支撑心脏病患者提前预警的实践》文中指出目的:介绍实时远程心电监护平台的应用。方法:依托电信定向加密传输的VPDN物联网卡,将终端采集数据通过4G信号发送到基站,连通十二导联动态心电监护仪到院内心电监测中心与远程心电实时监护云平台,实时监测2018年1月19日至1月31日共13天294人的数据。结果:监测期间系统预警116次,其中危急值预警6次,实时处置24次,预警准确率100%,心电监测干扰率、失败率为0。结论:实时远程心电监护平台为医生针对心脏病病患的筛查和诊断提供了准确的数据。病患预警在预防心脏病患者猝死中发挥了重大作用,实现患者监护院内、院外实时互联互通一张网。
张展[4]（2020）在《远程移动心电监护系统及应用讨论》文中提出随着经济的快速发展,人们生活水平逐渐得到改善,医疗设备也在不断创新,移动式监护也已渗透在病人的生活中。新型移动智能远程心电监护系统可解决传统远程心电监护设备的不足,比如智能化低、移动性差等问题,新型远程心电监护系统特点为自动监护、识别救治等。本文主要阐述应用远程移动心电监护系统的有关内容。
王枭[5]（2020）在《ECG信号智能处理关键技术研究》文中提出心电（Electrocardiogram,ECG）信号是一种人体生理信号,它可以提供心脏和疾病的一些信息,因此被广泛地用于检测心脏是否健康。然而在信号采集过程中,ECG信号不可避免地受到各种干扰,包括基线漂移和随机噪声的影响。ECG信号的基线漂移主要是由测试人员的呼吸或运动产生的噪声引起的,这是一个常见的问题,是无法避免的。它的频率很低与ECG信号ST段波段会有重叠部分,会抬高ST段,进而影响判断。与此同时,由于心电信号本身比较微弱,易受到周围环境噪声的影响,且噪声的频谱与ECG信号重叠,使得ECG信号难与噪声分离。因此,ECG信号的相关处理成为了关键点和难点问题。本文将针对ECG信号处理相关算法设计和应用做如下工作及创新:1.详细研究了ECG信号存在机理及其信号各部分组成波形特征,同时分析了ECG信号在采集过程中噪声及干扰的主要来源,并进一步地通过仿真实验对ECG信号及其差分信号的稀疏特性进行了研究。2.针对ECG信号传统滤波算法在降噪过程中,由于对最初ECG信号的峰值进行了大量压缩,造成处理后的ECG信号峰值估计欠缺以及导致无法恢复原始心电细节特征等问题,提出了基于ECG信号稀疏特性与线性时不变（Linear Time Invariant,LTI）滤波相结合的降噪及基线校正联合算法。通过MIT-BIH数据库进行了大量实验仿真,并与传统滤波算法进行了全方位的对比,结果表明对于传统滤波算法中ECG峰值欠缺的问题,本文所提算法进行了有效地改善,且能够保持ECG原始信号的波形特征。3.在本文提出的算法采用大量稀疏带状矩阵及高阶非凸优化函数,大大节省了运行的时间。并且对于惩罚项及信号差分阶数选择进行了详细地研究分析。首先基于对称惩罚项对信号进行处理,进一步地通过分析ECG信号的特征,使用一种复合惩罚对ECG信号进行处理,即原始的ECG信号进行非对称惩罚,对其差分信号则进行对称惩罚,达到了进一步地精确惩罚的效果,使得对原始ECG信号估计更加的精确。4.在十二导联穿戴式心电监护衣上应用本文所提算法进行实际测试,获得了满意的滤波和降噪效果。通过对比正常ECG信号和经过本算法滤波后采集展示的ECG信号,验证了本文所提算法的应用价值。本文算法总体设计达到预期目标,且具有一定的实用和应用的价值。
兰洁莹[6]（2020）在《数字化病区多参数远程监护系统的设计与实现》文中认为随着科学技术的不断提高,数字化病区建设已成为数字化医疗的重要环节。目前医院病区监护设备分散在各个病房,需要医护人员人工采集监护数据,存在医疗服务响应不及时的问题。作为数字化病区建设的重要组成部分,数字化病区多参数远程监护系统是“以病人为中心”的软件系统,其在心电监护的基础上添加多项生理参数实现远程监护,使医护人员随时监控各个病床上医疗监护设备运行状态以及患者的身体状况,有效地解决目前医院病区医疗监护设备分散导致无法实时集中监护的问题。数字化病区多参数远程监护系统取代传统监护模式下医护人员烦琐的人工操作,打破传统病区心电监护设备的单机管理模式,对于加快医院的数字化转型,革新医疗服务模式,提高医院医疗服务能力具有重要意义。本文基于医院病区的实际需求,针对医疗监护数据的采集、数据处理、数据转发以及集中监测等问题,提出了一套面向数字化病区的远程监护解决方案。首先,在对某三甲医院实际调研的基础上,本文结合系统的用户需求,从系统功能需求、性能需求以及可行性分析等三个方面确定了系统开发目标,并设计了系统的整体架构。其次,以医疗信息通信要求为标准,基于Netty的高并发通信框架,以JSON为网络数据传输格式,设计了系统的网络通信协议,实现了系统服务器对数据的采集、解析、转发等功能。依据系统设计目标,采用MVVM软件设计框架并基于.Net平台开发客户端,实现客户端信息实时共享和远程监护功能。此外,基于长短时记忆神经网络（LSTM）技术,设计并实现两种心电辅助诊断算法,对患者常见心律失常疾病进行初步诊断。最后,对本文所设计系统的功能、性能以及心电辅助诊断算法进行测试,并给出测试结果。系统支持病区内多台监护设备数据的采集、传输、实时显示和集中监护等功能,具有高并发、实时性、可扩展性和运行稳定的特点,满足预期要求,具有一定临床医疗服务价值。
邵明刚,吴水才,周着黄,宾光宇,宾光宏[7]（2020）在《基于穿戴式智慧衣的心电远程实时监护系统设计》文中提出目的:针对目前心电监护系统在穿戴式、实时性和数据分析上存在的不足之处,设计一种基于穿戴式智慧衣的心电远程实时监护系统。方法:该系统包括穿戴式智慧衣、Android智能手机App和私有云服务器3个部分。通过穿戴式智慧衣实时采集老年人心电信号。Android智能手机App通过无线蓝牙技术接收心电数据,实时传输心电数据到私有云服务器。私有云服务器接收智能手机传输的心电数据,采用基于机器学习的心电分类算法对心电数据进行房颤检测。云端服务器的云端心电图实时监护平台实时显示心电图和心电分析结果,辅助社区监护人员监护老年人心电。结果:心电分类算法的房颤检测效果较好,该系统的心电数据采集和数据远程传输可靠,监护功能运行正常。结论:该系统可以在社区中对老年人进行心电远程实时监护和房颤检测。
漆连鑫[8]（2020）在《基于混合模型的心律失常算法研究与应用》文中指出心血管疾病是威胁人类生命健康的重要疾病之一,具有高患病率、高致残率和高死亡率等特点。心律失常是一类常见的心血管疾病。心电图（Electrocardiogram,ECG）检测是诊断心律失常的主要途径。在时变/动态模式下,ECG是心脏电活动呈现复杂非线性动态系统的表现过程,ECG蕴含着连续心跳的节律特征和心电波形的形态学特征;此外,多导ECG数据具有上下沿关联性。根据ECG潜在特征实现ECG自动分析,有效提高医疗诊断效率、缩短诊断时间,具有可靠的临床应用价值。以远程心电辅助诊断为目标,大规模心电数据集为基础,利用递归推理神经网络（Recursive Inference Network,RIN）,建立多分类辅助诊断模型,解决前馈神经网络难以学习ECG时序特征的缺点。进一步利用数据增广技术,提高分类边界区域样本数量,解决分类数据不平衡的问题,提高辅助诊断模型准确率。最后,设计远程心电监护系统,实现远程心电辅助诊断功能。主要研究工作包括:（1）针对多导ECG数据的时序特性和形态学特征,构建递归推理网络。通过结合递归网络的上下文信息处理机制和卷积网络平移不变的推理特点,提取多导联ECG数据的内在时空特性。首先,利用高通滤波器和带阻滤波器对ECG进行预处理,然后将ECG时序数据以时间片方式输入RIN递归层,学习ECG数据的时间相关性。递归层内相邻共享卷积单元对相邻导联数据进行推理操作,并以多层递归方式构建出网络层形式来训练模型,以拟合6种心律失常类型的ECG动态表现过程。实验结果表明,RIN分类算法准确率达到86.37%。（2）针对心律失常病例样本数量的不平衡问题,设计边界样本合成算法（Boundary Sample Synthesis Algorithm,BSSA）。不同病例样本数量的不平衡性,会降低模型的分类准确率。BSSA对更接近边界的少数类样本进行插值操作,生成合成数据来扩充少数类样本,提高边界区域样本对于提高分类的有效性是重要的。扩充后的数据集通过RIN再次训练学习,实验结果表明,使用增广过的数据集,该算法结果准确率达到91.8%,有效提升了小样本数据集的识别率和整体识别。（3）针对传统心电图监测技术的短时低效问题,设计心电监护系统。通过需求分析,对远程心电监护系统进行总体设计,完成了对接远程诊断设备提供数据实时接入、数据存储及高速缓存、用户信息管理、心电远程诊断服务、医患UI界面展示等功能。最后,基于上述辅助诊断模型实现对远程心电辅助诊断,验证心电监护系统的连通性及辅助诊断算法的有效性。测试结果表明,系统具有实现远程心电辅助诊断功能。
汪盈盈[9]（2020）在《基于数据驱动的心律失常分类技术研究》文中提出心脏疾病多属于慢性病。慢性心血管疾病具有发病率高、致残率高和死亡率高等特点。其中,心律失常是一种较为常见的心血管疾病类型。大部分心血管疾病往往伴随着心律失常出现。在临床上,心电图（Electrocardiogram,ECG）可作为心脏活动的主要诊断工具,常用于检测心律失常。ECG信号具有隐蔽性和突发性,且信号幅度较小,传统视觉检查会遗漏ECG重要信息,影响疾病诊断准确性。为了提高医疗诊断效率、缩短诊断时间,提高疾病识别率,计算机辅助诊断被引入到心电图分析中。心电数据分类识别技术的基础是有效提取特征。心电波形存在个体差异,存在特征不准确和有用特征遗漏问题,不能有效提取隐含在海量心电信号背后的特征。深度学习方法将特征提取和分类融合为一体,避免了特征提取过程中的部分偏差,为心血管疾病的自动诊断提供了新的思路。如何对心电时序数据进行有效分类识别,是心血管疾病辅助诊断的共性问题。本文针对心电数据时序特性以及特征重要程度差异性特点,以辅助诊断心血管疾病为应用目标,对ECG数据进行空间和时序特征学习,利用数据驱动的深度学习方法建立自动分类模型。本文的主要研究工作如下:（1）针对ECG数据的时序相关性特点,为学习目标数据深层次本质特征,结合卷积网络网络（Convolutional Neural Networks,CNN）平移不变性和双向门控神经网络（Bi-directional Gated Recurrent Unit,Bi GRU）上下文信息处理机制特点,自动提取ECG数据的空间特征和时序特性,构建一种DRCNN-Bi GRU（Deep Residual CNN-Bi GRU）混合模型。首先,采用中值滤波器和带阻滤波器相结合方法,对ECG数据进行预处理;然后利用DRCNN-Bi GRU混合模型自主学习ECG的空间及时序特征,对不同采样点的心律失常类型进行分类;最后,基于MIT-BIH心律失常数据库进行验证,当数据段长度为400个采样点时,DRCNN-Bi GRU对6种心律失常疾病类型的分类效果最佳,模型分类准确率为99.59%。（2）针对ECG时序数据存在特征重要程度差异性问题,通过在深度神经网络中引入SE Block（Sequeze and Excitation Block）,构建一种SE-DRCNN-Bi GRU混合模型。利用深层CNN捕捉局部特征及Bi GRU捕捉时序信息特点,结合带有注意力思想的SE Block学习网络中各特征通道重要程度,构建SE-DRCNNBi GRU混合模型用于ECG分类识别,解决卷积池化过程中不同通道所占的重要性不同带来的特征损失问题。以MIT-BIH-AF（MIT-BIH Atrial Fibrillation,MITBIH-AF）房颤心电数据库和CCDD（Chinese Cardiovascular Disease Database,CCDD）临床实验数据库对模型进行实验验证,结果表明模型的分类识别准确率为98.78%和90.97%。（3）设计并实现远程心电监护系统。面向远程心电监护的目标用户,根据系统的需求分析进行总体框架和功能模块设计,并实现相应的功能模块,基于以上的心电辅助诊断模型,可对远程心电实现辅助诊断,进一步验证算法可行性。
曾平康[10]（2020）在《基于MQTT协议的远程实时心电设备的设计与研究》文中研究表明心血管疾病对人类健康一直有很大的威胁,由于其偶发性、隐蔽性、突发性等特点,导致了它的发病率和死亡率在众多疾病的前列。按照《中国心血管疾病报告2018》数据显示:该病的患病率仍然呈现上升趋势,预计现在有2.9亿患者,这表明我国每5个人就有1个人是心血管疾病患者。2016年它的死亡率超过肿瘤和其它方面的疾病,仍居首位。当今快的生活节奏和各大公司的加班文化使得当代年轻人的工作压力太大,年轻一代的上班族大多数在饮食和作息上不规律,导致身体长期处于亚健康状态。患者明显开始趋于年轻化,发病次数增多,猝死悲剧频频发生。目前预防和保健为主要的应对措施,为此心电设备出现了。传统心电设备有着携带不便、交互性差、软件维护困难、可扩展性差以及UI设计不美观等问题。所以设计一款新型的便携式远程心电设备具有十分重要的意义。为了克服传统心电监护设备的不足,本文结合嵌入式产品的优势,设计了一款基于MQTT协议的远程手持嵌入式心电设备。在硬件上,它包括“中继+胸贴”两个子设备:中继设备主要由基于Cortex-M4内核STM32F429IGH6作为MCU,EC20 R2.1作为4G模块,NRF5182多协议蓝牙低功耗2.4GHz芯片作为蓝牙传输模块;胸贴设备主要由胸贴电极、ADS1292IRSM、NRF5182蓝牙模块以及BMA250加速度传感器组成。在软件上,它采用MVP（Model＿View＿Present）设计模式使得界面与数据在各自模块处理,降低了耦合,实现业务逻辑与视图逻辑的分离;并在软件上使用模块化编程,提高代码的重用率,解决了后期代码维护以及功能扩展的问题。在UI设计上,采用基于STem Win框架进行UI开发,设计出画面优美,操作简便的人机交互界面。数据传输上设计了基于MQTT协议的数据帧格式实现心电数据传输的安全可靠。整个系统由胸贴采集心电数据,然后发送给中继系统,中继使用4G发送给服务器进行心电分析,通过心电数据预处理、QRS探测以及节拍分类得到可靠的心电报告,最后将心电报告下发给中继进行显示。通过系统测试证明了基于“中继+胸贴”的远程心电设备的设计方案是合理可行的。
二、实时远程心电监护系统研究（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、实时远程心电监护系统研究（论文提纲范文）
（1）便携式心电监控设备在心脏康复方面的应用（论文提纲范文）
| 便携式心电监控设备 |
| 心电监控设备的发展状况 |
| 便携式心电监控设备的特点及存在的问题 |
| 便携式心电监护仪监控心电信号波形 |
| 便携式心电监控设备在监测心脏康复方面的意义 |
| 展望 |
（2）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 |
（3）实时远程心电监护平台支撑心脏病患者提前预警的实践（论文提纲范文）
| 1 心电监护平台的现状 |
| 2 实时远程心电监护平台架构 |
| 2.1 数据传输流程 |
| 2.2 医疗数据安全保密 |
| 2.3 平台功能及优势 |
| 3 远程心电监护平台实际应用 |
| 3.1典型案例分析 |
| 3.2 项目总结 |
| 4 军队医院心电监护平台的发展 |
| 5 结论及展望 |
（4）远程移动心电监护系统及应用讨论（论文提纲范文）
| 一、远程心电监护阐述 |
| 二、探究移动式心电远程监护现状 |
| （一）心电监测设备种类 |
| （二）各类心电监测设备的优缺点 |
| （三）心电监护支撑技术 |
| 三、远程心电监控系统测试与数据 |
| （一）测试数据库 |
| （二）心电异常识别测试 |
| （三）移动监护模块 |
| 四、远程移动心电监护系统的应用 |
| 五、结语 |
（5）ECG信号智能处理关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 ECG信号处理研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 ECG信号及稀疏算法基本理论 |
| 2.1 ECG信号产生机理 |
| 2.2 ECG信号特征 |
| 2.3 ECG信号噪声来源 |
| 2.4 稀疏矩阵 |
| 2.4.1 带状稀疏矩阵 |
| 2.4.2 差分稀疏矩阵 |
| 2.5 ECG信号稀疏特性分析 |
| 2.6 范数 |
| 2.6.1 L0范数 |
| 2.6.2 L1范数 |
| 2.7 凸优化算法 |
| 2.7.1 优化最小化算法 |
| 2.7.2 全变分降噪算法 |
| 2.7.3 熔合套索信号逼近优化算法 |
| 2.8 LTI滤波 |
| 2.8.1 零相位滤波器 |
| 2.8.2 高阶高通滤波器 |
| 2.9 本章小结 |
| 第3章 基于ECG信号稀疏特性的基线校正及降噪算法 |
| 3.1 算法模型构建 |
| 3.2 基于对称惩罚稀疏求解算法 |
| 3.3 基于复合惩罚稀疏求解算法 |
| 3.4 实验结果及分析 |
| 3.4.1 实验数据库介绍 |
| 3.4.2 性能指标评价 |
| 3.4.3 ECG信号基线校正实验 |
| 3.4.4 ECG信号降噪实验 |
| 3.4.5 ECG信号联合基线校正和降噪 |
| 3.4.6 ECG信号联合基线校正及降噪普适性实验 |
| 3.4.7 差分阶数对算法结果影响分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 十二导联穿戴式心电监护系统及算法应用 |
| 4.1 研发背景介绍 |
| 4.2 心电监护衣介绍 |
| 4.2.1 电磁屏蔽层设计 |
| 4.2.2 采集硬件电路 |
| 4.2.3 导联异常检测 |
| 4.3 应用实验测试 |
| 4.3.1 静态心电图算法应用测试 |
| 4.3.2 运动状态心电图算法应用测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要科研成果 |
| 一、发表学术论文及专利 |
| 二、其它科研及竞赛成果 |
（6）数字化病区多参数远程监护系统的设计与实现（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 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 系统分析 |
| 2.1 系统功能需求分析 |
| 2.2 系统性能需求分析 |
| 2.3 系统可行性研究 |
| 2.3.1 系统技术可行性 |
| 2.3.2 系统操作可行性 |
| 2.3.3 系统社会可行性 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统设计 |
| 3.1 系统总体架构 |
| 3.2 系统框架 |
| 3.2.1 Netty服务器框架 |
| 3.2.2 MVVM框架 |
| 3.3 Netty服务器设计 |
| 3.3.1 通信模块设计 |
| 3.3.2 数据解析模块设计 |
| 3.3.3 数据转发模块设计 |
| 3.4 客户端设计 |
| 3.4.1 实时监控模块 |
| 3.4.2 数据管理模块 |
| 3.4.3 系统设置模块 |
| 3.5 心电辅助诊断算法设计 |
| 3.5.1 心电信号预处理 |
| 3.5.2 长短时记忆神经网络模型 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 系统实现 |
| 4.1 服务器实现 |
| 4.1.1 通信功能的实现 |
| 4.1.2 数据解析功能的实现 |
| 4.1.3 数据传输功能的实现 |
| 4.2 客户端实现 |
| 4.2.1 登录功能 |
| 4.2.2 网络连接功能 |
| 4.2.3 实时监控功能 |
| 4.2.4 患者管理功能。 |
| 4.3 心电辅助诊断算法实现 |
| 4.3.1 心电信号滤波实现 |
| 4.3.2 心拍分割实现 |
| 4.3.3 长短时记忆神经网络实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统测试 |
| 5.1 系统功能测试 |
| 5.2 系统性能测试 |
| 5.3 心电辅助诊断算法测试 |
| 5.3.1 心拍分割结果评价 |
| 5.3.2 分类算法性能评价 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）基于穿戴式智慧衣的心电远程实时监护系统设计（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 系统设计 |
| 1.1 穿戴式智慧衣 |
| 1.2 Android智能手机App设计 |
| 1.3 云端服务器设计 |
| 1.3.1 消息队列服务 |
| 1.3.2 数据分析服务 |
| 2 性能验证 |
| 2.1 心电分类算法的性能验证 |
| 2.2 系统可靠性验证 |
| 2.3 与其他系统对比 |
| 3 结语 |
（8）基于混合模型的心律失常算法研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 心电辅助诊断算法研究现状 |
| 1.2.2 非平衡数据处理研究现状 |
| 1.2.3 远程心电监护系统研究现状 |
| 1.3 本文的组织结构 |
| 2 心电知识与数据分析 |
| 2.1 心电图产生原理 |
| 2.2 心电数据分析 |
| 2.3 常用心电数据库 |
| 2.4 相关算法技术分析 |
| 2.4.1 CNN网络分析 |
| 2.4.2 RNN网络分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于递归推理的ECG数据分类算法 |
| 3.1 实验数据集 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.3 RIN模型设计 |
| 3.4 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于边界分布的ECG非平衡数据增广 |
| 4.1 ECG数据非平衡性问题 |
| 4.2 BSSA算法增广数据 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 心电监护系统后端服务设计与实现 |
| 5.1 心电监护系统需求分析 |
| 5.1.1 系统需求分析 |
| 5.1.2 功能需求分析 |
| 5.2 心电监护系统总体设计 |
| 5.2.1 服务架构方案技术说明 |
| 5.2.2 心电数据库设计 |
| 5.2.3 心电监护系统服务架构设计 |
| 5.3 心电监护系统实现过程 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.4.1 使用的硬件采集装置 |
| 5.4.2 心电监护系统测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学校期间发表的学术论文及研究成果 |
| 致谢 |
（9）基于数据驱动的心律失常分类技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 2 ECG数据及相关技术分析 |
| 2.1 心电数据分析 |
| 2.1.1 心电图产生 |
| 2.1.2 心电数据特征分析 |
| 2.1.3 心电数据噪声干扰 |
| 2.2 心律失常疾病及数据库 |
| 2.2.1 常见心律失常疾病及特点 |
| 2.2.2 心电数据库 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于DRCNN-Bi GRU的心电分类识别 |
| 3.1 ECG数据 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.2.1 数据去噪 |
| 3.2.2 数据划分 |
| 3.2.3 数据增强 |
| 3.3 DRCNN-Bi GRU模型构建 |
| 3.3.1 DRCNN网络 |
| 3.3.2 双向GRU网络 |
| 3.3.3 DRCNN-Bi GRU网络框架 |
| 3.4 实验与结果分析 |
| 3.4.1 性能指标 |
| 3.4.2 模型结果分析 |
| 3.4.3 不同采样点分类结果对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于SE-DRCNN-BIGRU的房颤分类识别 |
| 4.1 实验数据 |
| 4.2 网络设计 |
| 4.2.1 SE模块 |
| 4.2.2 模型构建 |
| 4.2.3 模型优化 |
| 4.3 实验与结果分析 |
| 4.3.1 MIT-BIH-AF实验结果 |
| 4.3.2 CCDD实验结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 系统设计与实现 |
| 5.1 系统需求分析 |
| 5.1.1 功能性需求分析 |
| 5.1.2 非功能性需求分析 |
| 5.2 系统概要设计 |
| 5.2.1 总体框架设计 |
| 5.2.2 功能模块设计 |
| 5.2.3 数据库设计 |
| 5.3 系统详细设计 |
| 5.3.1 患者端模块设计 |
| 5.3.2 医生端模块设计 |
| 5.3.3 管理员端模块设计 |
| 5.4 系统实现 |
| 5.4.1 患者端 |
| 5.4.2 医生端 |
| 5.4.3 管理员端 |
| 5.5 系统测试 |
| 5.5.1 功能性测试 |
| 5.5.2 非功能性测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 问题和展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 |
| 致谢 |
（10）基于MQTT协议的远程实时心电设备的设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1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 心电图的发展起源 |
| 1.2.2 远程医疗的发展进程 |
| 1.3 论文主要内容概括以及全文章节安排 |
| 1.3.1 本文主要研究内容概括 |
| 1.3.2 论文全文章节安排 |
| 第2章 心电学基本知识介绍 |
| 2.1 心电信号基础 |
| 2.1.1 人体心电产生原理 |
| 2.1.2 心电波形医学意义 |
| 2.1.3 心电信号电特性 |
| 2.1.4 心电信号噪声类型 |
| 2.2 心电信号处理技术简介 |
| 2.3 MIT/BIH心律失常数据库介绍 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 心电系统的硬件架构 |
| 3.1 中继设备硬件构造 |
| 3.1.1 主控模块芯片选型 |
| 3.1.2 4G无线模块 |
| 3.1.3 蓝牙传输模块 |
| 3.2 胸贴设备硬件构造 |
| 3.2.1 数据采集模块 |
| 3.2.2 加速度传感器模块 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 心电系统的软件架构 |
| 4.1 操作系统、GUI在 MCU上的移植 |
| 4.1.1 μC/OS II操作系统介绍及移植 |
| 4.1.2 STemWin介绍及移植 |
| 4.2 4G网络传输模块 |
| 4.2.1 4G模块配置过程 |
| 4.2.2 MQTT协议 |
| 4.3 基于MVP设计模式的显示页面设计 |
| 4.3.1 MVP设计模式介绍 |
| 4.3.2 首页设计 |
| 4.3.3 动态心电图页面 |
| 4.3.4 检测记录页面设计 |
| 4.3.5 设备详情页面设计 |
| 4.3.6 我的信息页面设计 |
| 4.3.7 消息中心页面 |
| 4.4 软件功能模块 |
| 4.4.1 中继蓝牙和胸贴蓝牙的自动匹配 |
| 4.4.2 报警功能 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 ECG自动分析算法及功耗测试 |
| 5.1 心电数据预处理 |
| 5.2 QRS群波探测 |
| 5.3 节拍分类 |
| 5.4 功耗测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 攻读学位期间申请的软件着作权 |
| 致谢 |
四、实时远程心电监护系统研究（论文参考文献）
- [1]便携式心电监控设备在心脏康复方面的应用[J]. 梁韵笙. 家庭生活指南, 2021(08)
- [2]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)
- [3]实时远程心电监护平台支撑心脏病患者提前预警的实践[J]. 朱刘松,任静,牛晓楠,邵江. 中国数字医学, 2020(09)
- [4]远程移动心电监护系统及应用讨论[J]. 张展. 冶金管理, 2020(15)
- [5]ECG信号智能处理关键技术研究[D]. 王枭. 齐鲁工业大学, 2020(02)
- [6]数字化病区多参数远程监护系统的设计与实现[D]. 兰洁莹. 中南民族大学, 2020(07)
- [7]基于穿戴式智慧衣的心电远程实时监护系统设计[J]. 邵明刚,吴水才,周着黄,宾光宇,宾光宏. 医疗卫生装备, 2020(05)
- [8]基于混合模型的心律失常算法研究与应用[D]. 漆连鑫. 郑州大学, 2020(02)
- [9]基于数据驱动的心律失常分类技术研究[D]. 汪盈盈. 郑州大学, 2020(02)
- [10]基于MQTT协议的远程实时心电设备的设计与研究[D]. 曾平康. 湖南大学, 2020(07)