基于LED调光的频闪光刺激实验系统设计与实验验证

目的:设计一种基于LED调光的频闪光刺激实验系统,并进行实验验证。方法:该系统包括LED调光系统和生理数据采集系统2个部分。其中LED调光系统主要由微处理器系统、LED驱动器和LED 3个部分组成,通过采用脉冲宽度调制(pulse-width modulation,PWM)技术调制驱动电流的占空比和频率来灵活控制LED的光强和闪烁频率;生理数据采集系统选用Biopac公司的16通道生理信号记录分析系统。应用该系统完成频闪光刺激实验,验证该系统的性能。结果:频闪光刺激实验表明,该系统可以精准控制LED的闪烁频率,并实时采集实验过程中受试者的皮肤电数据、心电图数据等生理数据,且频闪光刺激会使人的皮肤电数据和心电图数据发生改变。结论:该系统操作简单、使用方便,可用于研究频闪光刺激的光生物效应。

基于IGF+Bi-LSTM算法的心电信号分类

为强化心电信号渐变特征、提高时序信号分类精度,基于Bi-LSTM提出了一种融合渐变数据特征的自适应算法IGF+Bi-LSTM(self-adaptive Bi-LSTM based on integrating gradient features)。该算法在一定范围内自适应选取相似程度最高的渐变数据特征,通过数据融合强化渐变特征在网络隐空间的交互,拓展Bi-LSTM信息传递模式;针对时序信号间存在周期性不匹配和强度不一致的问题,提出一种基于差分的改进的B式距离,以刻画数据和不同标签数据全体间的差异度S并自适应调整IGF+Bi-LSTM中的融合系数。实验表明,该算法在ECG数据集上的分类精度达到98.7%,F1值为98.7%,证明了IGF+Bi-LSTM算法的有效性和实用性。

基于R-R相关预测的心电图压缩算法

本文提出了一种利用相邻QRS波的相关性进行最小均方差预测的心电图压缩算法。压缩算法由QRS波识别、R -R相关预测、整数小波变换、标量量化、游长编码、算术编码等六部分组成。用MIT -BIH心率数据库的样本数据对提出的算法进行测试 ,结果表明提出的算法是有效的 。

面向糖尿病人的家庭医疗监护数据压缩及传输

介绍一种面向糖尿病人的医疗监测系统的实现,通过TCP/IP协议来实现监护数据远程传输,根据传输数据的不同特征采用不同的压缩方式,包括使用BW算法的无损压缩以及基于ROI的有损/无损混合图像压缩,并具体阐述不同数据的传输方式,以此提升传输速度和准确性。

一种心电和心室晚电位综合采集电路的设计

介绍了一种心室晚电位和常规１２ 导联心电信号综合采集电路。电路采用定时中断采样，具有程控调节放大倍数，全隔离浮地，低噪声，高共模抑制比，能够长时间连续采集数据等特点。

应用时变小波包零树编码实现心电数据的高效压缩

为减少传统小波零树编码算法中孤立零的出现,以确保编码压缩后信号的熵减,提出了时变小波包零树编码算法,构建了最优小波包基下低冗余映射关系,同时考虑到心电信号自身的时域相关性,将时频域结合考虑,进一步降低了信息熵,最终明显改善了压缩效果.实验结果表明,该方法保留了小波零树编码可以实现累进传输编码的优点,并且取得了更好的压缩性能.

应用HL7标准实现心电数据交互

通过对现行主要医学标准的分析比较,综合考虑其拓展性和可行性,选择HL7作为医院电子信息化的首选标准方案。以注解心电图(aECG)为例,遵循HL7的规范,实现HL7接口引擎。分别使用XML文档模板实现基于HL7的aECG消息编码,采用MFC和MSXML等Windows开发技术在VC++平台上实现对aECG消息的解析及消息的修改功能。

心电图小波零树压缩算法的研究

该文提出了一种小波零树编码的心电图压缩算法。算法由整数小波变换、小波零树编码、自适应算术编码三部分组成。算法不需要任何浮点运算,计算复杂度低,压缩效率高,便于在便携式Holter中实现。用MIT-BIH心率数据库的样本数据对提出的算法进行测试,结果表明提出的算法是有效的,在得到高压缩比的同时仍能保持低的信息失真度。

一种分布式网络化数据采集系统的设计

采用以太网控制器ENC28J60,建立一种网络化数据采集的方法,并应用于心电的远程监护系统。详述了系统设计的原理和软硬件的实现方法,采用AVR的ATmega128为主控单片机,能够将测量数据通过TCP/IP协议传输至上位机,实现了心电数据的实时采集与显示。实验例证,该系统具有性能稳定、兼容性强等特点。

基于GAN-CNN的心律失常识别

心电图分析是医生诊断心律失常的重要依据。对心律失常的准确判断有助于患者及时了解身体状况并发现潜在疾病。然而,心电图分析不仅费时费力,而且还依赖于临床经验,因此心电图分析的效率一直受到医生数量和工作效率的限制。深度学习技术的发展为计算机辅助诊断系统的开发提供了基础。文中将一维心电信号转换为二维灰度图像,并采用一种GAN-CNN网络解决心电数据不平衡的问题,可同时实现7类心律失常类型和正常心搏的识别。实验使用MIT-BIH心律失常数据库进行验证,平均准确率达到了99.32%,敏感性和特异性分别为99.69%和98.91%。

人工智能心电数据库的研究与应用

结合当前心电图领域现状及用户对心电数据的需求,对比国内外心电图数据库现状了解到,当前国内缺乏满足市场需求并真正落地的标准心电数据库。针对当前问题,我们提出统一数据格式、增大数据库填充量、提高数据质量等心电图数据库解决方案并实施落地,搭建国内首个心电类型数据库。本文详细介绍心电数据库的构建思路、技术架构、主要功能及标准化管理规范,展望数据库在多种场景下落地应用,为更多临床科学研究、数据测试和验证工作提供基础支撑。心电数据库的应用将同时反向推进人工智能技术在心电领域的发展,加快心电智能算法的研发,促进人工智能技术在心电领域的落地应用,具有很高的科技、经济、社会效益。

一种心电数据压缩算法的研究

利用心电信号的相关性 ,对ECG进行预处理 ,再进行差值运算 ,将得到的差值序列进行DCT变换 ,从而实现心电数据的压缩。

心电数据转换与远程传输的方法研究

本研究回顾了远程心电(ECG)监护的发展过程,提出了解决基层医疗机构与大型医院之间远程医疗中ECG数据传输问题的方案。分析了3种主流ECG数据格式标准,选择了DICOM数据标准,开发了针对MAC5500心电图机的MAC项目,完成了心电的提取、转换和传输,达到了预期效果。

心电信息系统与HIS系统的数据交换方法

心电信息系统将病人检查的心电数据采集、保存到网络上的数据库中,在网上进行心电数据分析、书写报告及心电数据的波形回放,它与医院HIS系统的数据交换是系统成功应用的前提。本文采用存储过程、触发器、数据库链接实现数据库间的数据交换,该方法在交换时机选择、交换内容收集、语义转换方面具有较强的适应性。在心电信息系统与医院HIS系统的数据交换中应用该方法,实现了两个系统的无缝联接,使得心电信息系统在医院的应用受到广泛欢迎。

远程心电大数据和心电图智能化诊断

在数据呈几何倍数产生的信息爆炸时代,对海量数据进行分析可以发现问题和得到解决问题的方法。区域性的心电信息诊断平台的建立,实现了区域心电图数字化存储和信息化共享,奠定了大数据分析的基础。心电图自动分析技术相对成熟,但囿于其准确性和临床综合分析能力,目前并不能完全取代人工判读,而大数据分析有可能改变这种人工干预的程度,提升计算机自动分析的准确性。从心电信息切入,试水人工智能,进而全面融合疾病相关资料,实现心血管疾病风险防控和慢病管理的方式值得期待。

基于LabVIEW的智能腕表监测系统设计

智能腕表是一款针对中老年人设计的可穿戴式脉搏监测装置,该装置的主要功能包括定位、脉搏监测、心电监测、报警、通讯等,其监测的脉搏、心电等数据可通过GPRS传输到电脑端,供专业医生做深入分析。作为专业医生分析远程用户健康数据的工具,智能腕表监测系统可自动将预警用户的基本信息、脉搏、心电数据等提供给专业医生进行深入诊断,给出专业诊断意见,还可以针对用户健康状态对家属进行预警。结合该系统的远程专家诊断和腕表的健康数据采集、通讯等功能,有助于家属对老年人健康状态的实时监控。

采用预处理的心电信号数据压缩的神经网络方法

根据心电图特征的变化，本文首先对采样数据进行了必要的预处理，较大幅度地减少了冗余信息。在保留心电信号主要特征的前提下，缩小了神经网络输入、输出数据规模，从而减少了网络训练所需的时间，使得基于人工神经网络的心电信号数据压缩方法更适应实时数据压缩的需要。模拟结果表明，本文所采用的数据压缩方法具有较高的压缩比和压缩精度。

基于多级树分割的小波零树ECG压缩算法

提出了一种多级树分割 (SPIHT)的小波零树心电图压缩算法。算法由整数小波变换、小波零数编码组成。算法不需要浮点运算 ,计算复杂度低 ,压缩效率高。实验结果表明算法是有效的 。

周期性电生理信号一种融合方法的研究

提出了传感器获取的周期性电生理信号按周期进行同步后得到多周期数据,构建周期性时间数据序列进行融合计算的方法。以实测心电信号对该方法的有效性进行了验证,同时提高了电生理信号信息特征获取的效果。

基于小波的数据挖掘技术在Holter心电信号分析中的应用

针对数据挖掘技术的应用,分析了小波变换的多分辨率特性和带通滤波的本质．按照数据挖掘的思想提出基于二次微分小波概貌信号的Holter心电信号中R波极值点检测的数学模型,采用Mallat递归滤波的算法计算离散小波变换并用等效滤波器的思想对算法进行优化．该检测算法经MIT/BIH心律失常数据库的检验,R波有效检测率高达99%；在100多例临床测试中检测率也高达97%以上．该算法模块现已经应用到商业软件中并取得令人满意的效果．