基于卷积自编码器的心电压缩方法

为了有效地实现心电信号压缩,以便心电数据的传输和存储,提出了一种基于卷积自编码器的心电压缩方法。通过卷积神经网络对心电图特征提取易实现降维,在卷积自编码器的编码过程中来实现心电压缩,将编码层作为压缩结果。卷积神经网络处理多通道的输入,因此可以实现导联体系的心电压缩。结果采用均方根百分误差和压缩比作为评判标准,单导联心电图压缩比为16,十二导联心电图压缩比为24,均方根损失误差在3%左右,从而验证了卷积自编码器的有效性。

评LADT心电数据压缩方法

本文从理论和临床应用的角度分析了近期应用较多的ＬＡＤＴ心电数据压缩方法，并给出了它的一种快速实现算法。该算法避免了最近一些文献中需要采用数值方法或查表方法来解决的开方运算，使ＬＡＤＴ方法应用起来与ＳＡＰＡ方法一样简洁。虽然ＬＡＤＴ方法与其它方法相比，其数字上的误差较其它方法大。但由于它能较好地保持ＥＣＧ形状，故仍具有一定的临床应用价值。

一种基于复合编码的心电数据压缩算法

本文提出了一种复合心电数据压缩方法 ,该算法根据ECG数据的特征变化 ,提取出每路ECG的心搏模板 ,从而把信号分成三部分 :心搏模板、残差、位置参数。在保证恢复信号低失真的情况下 ,先对残余误差进行LADT编码 ,再利用Huffman的无损压缩方法进行全部数据二次压缩。与其它压缩方法相比 ,在同样的信息损失下 ,该算法可获得更高的数据压缩比。本文提出的方法 ,也可应用到图像数据和其它数据的压缩中。

单片机心电数据无损压缩方法研究与实现

目的:研究实现能够在单片机上使用的心电数据无损压缩方法。方法:利用数字化心电数据本身信息冗余,采用直接差分压缩方法和基于一阶差分的2-4-8三字长编码压缩方法,并通过对MIT_BIH心电数据库中各种心电数据进行差分结果的统计,设计出最佳的三字长码表。结果:直接差分方法的压缩比小于2,三字长编码方法压缩比在3左右。结论:三字编码方式的压缩优于直接差分压缩方法,2种方法各有优缺点。

基于模板匹配和改进的快速LADT结合的心电数据压缩算法

性能优越的心电数据压缩算法,必须具备较快的处理速度、较高的压缩比和较理想的恢复精度,而三者通常是相互矛盾、相互制约的,实际应用中只能取折衷方案。现有的心电数据压缩算法不能在这三方面同时取得理想的效果,只能根据需要满足某一方面的需求。基于模板匹配和改进的快速LADT结合的心电数据压缩算法,吸收了模板匹配和改进的快速LADT算法的优点,并对算法实现的关键技术作了进一步的改进。介绍了模板匹配和改进的快速LADT算法的基本原理,实现步骤和关键技术,并对其应用前景作了预测。

一种基于S3C2440的嵌入式实时心电数据压缩算法

目的为满足嵌入式移动无线终端传输高采样率心电信号的需要,设计一种实时心电数据压缩算法。方法根据心电数据自身特点,在嵌入式S3C2440平台上,以Huffman算法、LZ77算法及LZW算法进行心电数据压缩并比较分析,在此基础上设计了一阶差分结合Huffman算法和LZ77算法的混合压缩算法。结果心电数据的压缩结果显示,该算法压缩比达7.20,平均计算时间392 ms,与普通压缩算法相比具有更高的心电压缩比和更低的时间复杂度。结论将该压缩算法运用到远程无线监测终端中能满足系统设计的要求。

心电数据压缩技术的新进展

心电数据压缩技术是心电信号存储、传输过程中的关键技术之一。尤其是在远程监护系统中,其重要作用得到了充分的体现。简要描述了自20世纪90年代末以来ECG压缩算法的新进展,主要侧重于误差评价指标、近无损压缩、小波变换压缩法和神经网络压缩法。

TMS320 C31在实时心电数据压缩中的应用研究

目的研究TMS32 0C31DSP(digitalsignalprocessing)芯片在实时心电数据压缩中的应用方法。方法介绍TMS32 0C31的功能及使用 ,并研制一个实用的心电数据压缩系统。结果采用TMS32 0C31实现对心电数据的压缩 ,压缩比达到 1 0倍以上。结论TMS32 0C31可以满足对心电数据实时压缩的要求。

远程无线心电监护仪的心电数据处理机制

鉴于远程无线心电实时监护的特点及嵌入式系统计算速度慢、内存空间小的限制,提出由心电数据采集、存储、发送、加密、压缩和分析组成的心电数据处理机制。该处理机制已应用于远程无线多生理参数实时监测与分析网络平台,能够通过GPRS/CDMA/3G无线网络将心电数据完整、准确、实时地发送到监护服务器并同时在监护仪上得到分析结果。

心电信号处理方式及其应用

医院心电信号检测主要分为心电图检测和动态心电图检测两种。该文主要针对研究人员在心电信号去噪、各个波段的检测方法以及心电信号的压缩传输和心电信号分类识别这几个方面的算法进行总结。

动态心电图系统的关键技术及发展方向

一、引言 从静态短时测试发展到动态长时间连续监测,是心电图技术发展的一个重大飞跃。所谓“静态”测试,就是在病人处于安静(不活动)的状态下来采集心电图,因而是短时间、短数据的。安静状态保证肌电干扰等伪信号最小。“动态连续监测”就是对正常生活活动条件下的患者长时间地监测,采集其心电图数据。这一重大的飞跃。

基于小波变换和感兴趣区域编码的ECG压缩方法

提出了一种基于小波变换和感兴趣区域编码的ECG压缩方法首先使用正交小波变换对去均值处理后的信号进行多层分解。然后根据对原始信号特征提取的结果,找到感兴趣区域,进而找到与感兴趣区域对应的系数,视这些系数为重要系数而予以保留。对非感兴趣区域系数从小到大排序,根据目标PRDBE(PercentageRoot-mean-squareDifferencewithBaselineEliminated)指标,计算该区域系数阈值并阈值化。通过扫描所有小波系数得到重要系数图。最后对重要系数进行标量量化,对重要系数图进行RLE(RunLengthEncoding)编码,并使用Huffman编码进一步提高压缩比。使用MIT/BIH心律失常数据库测试表明,本方法在最大程度保存诊断信息,获得好的信号质量的同时,也获得了基本满足实际应用需要的压缩比。

一种综合的心电数据压缩方法

综合运用DCT变换和模板匹配两种数据压缩方法，对心电信号中高频成分丰富但形态相对规则的QRS波采用模板匹配，对其余低频分量的部分用DCT变换，得到了很好的保真度和高的压缩比．

距离阈值线性逼近的快速拟合算法

提出了用角逼近线段端点来拟合曲线的新方法,对快速距离阈值线性逼近的拟合算法进行改进。该方法经麻省理工学院的心电数据库测试表明,改进后的算法提高了逼近质量,增强了距离阈值线性逼近算法的实时作用,且避免了增大计算量。