采用MIT-BIH心律失常数据库的信号源
摘要： 介绍了一种将MIT-BIH心律失常数据库的波形连同注释设计成信号源的装置.它在波形输出的同时,在液晶屏上显示信号的波形和注释,从而方便了测试和观察.设计中还包含国家新的行业标准YYl079-200X中规定的一些测试信号.
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深度学习在圆锥角膜早期诊断辅助系统中的应用实践
针对圆锥角膜早期病变尚未存在标准诊断的问题,同时为了辅助特检科医师、眼科医师有效地进行早期诊断,通过分析各检测仪器的优缺点,选择在角膜OCT检查上应用深度学习技术,构建圆锥角膜早期诊断辅助系统.该系统采用改良后的VGG-16实现了约68％圆锥角膜病变的识别精度,临床验证该系统能在一定程度上辅助医师下达诊断的信心,同时医师对OCT检查的再标记可以帮助系统训练出更精准的判断.
关键词： 圆锥角膜 光学相干断层扫描技术 深度学习 -
一种基于深度学习的家用式不宁腿综合症早期诊断系统
不宁腿综合症是一种常见的睡眠障碍疾病.该文提出一种基于深度学习的家用式不宁腿综合症诊断系统,适用于症状不稳定的早期患者进行日常诊断.该系统硬件部分安装于床体,基于加速度传感器实现非接触式的无感睡眠体动信号采集;软件部分利用深度学习进行信号分类识别——基于Keras框架构建全连接前馈网络,实现共7种睡眠体动类型识别,综合分类准确率可达97.83％.该系统根据上述检测结果评估睡眠过程中周期肢动指数和觉醒指数,评估结果可以作为不宁腿综合症早期诊断的依据.
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基于语音端点检测的全腹部肠鸣音信号识别
肠鸣音是人体重要的生理信号之一,不同的肠鸣音能够反映不同的胃肠状态.该文通过自主设计的可穿戴全腹部肠鸣音记录仪,获取长时程肠鸣音数据,在自适应噪声对消、小波阈值去噪处理之后,采用基于短时能量的语音端点检测方法,可识别有效肠鸣音.实验过程和结果表明,肠鸣音记录仪操作简单、可靠,通过处理、分析和端点检测提取算法,对于有效肠鸣音的识别准确率高,具有一定的临床实用性和研究意义.
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基于稀疏连接残差网络的心脏传导阻滞 精确定位的自动识别
目的 实现对右束支阻滞、左束支阻滞和正常心电信号进行自动分类.方法 以MTI-BIH数据库为实验数据来源,从中提取训练集和测试集数据用于训练和测试网络模型,基于卷积神经网络提出核心算法:稀疏连接残差网络.将稀疏连接残差网络与已有的经典网络模型进行对比,以评估模型的识别效果.结果 稀疏连接残差网络的测试集准确率为95.2％,识别结果优于经典网络模型.结论 该文提出的算法能够辅助医生进行心脏传导阻滞类疾病的诊断,有一定的临床应用价值.
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基于心房模拟的四种不同传导通路对 房颤发生和维护影响研究
目的 基于临床MRI图像,建立基于病人的个体特异性的三维仿真房颤模型,并利用模型诱发房颤,在此模型中验证双心房传导系统对房颤诱发和维持的影响.方法 采集临床心房颤动患者MRI数据,共112张图片,使用这份MRI图像重建人类心房解剖模型,使用4种不同的传导通路来表示双向传导,即仅通过卵圆窝缘(LFO)的双向传导、仅通冠状窦(CS)的双向传导、通过LFO和CS的双向传导、LFO和CS均不能导电.结果 在仅通过LFO进行双向传导模拟的案例中,诱发了与LFO和CS案例相同的折返.但是对于仅通过CS传导及LFO和CS都不能导电的两个案例,一个刺激位点诱发了仅持续2个周期就终止的非持续折返.另外两个位点诱发了与之前描述的两个案例相同的折返,即通过LFO和CS的双向传导模拟和仅通过LFO的双向传导模拟.结论 模拟显示,不同于正常窦性心律下的影响模式,不同双向传导通路可能对AF的发生和维护的影响较小.
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有源植入式医疗器械辐射抗扰度测试的仿真研究
在ISO 14117等有源植入式医疗器械电磁兼容标准中,频率450 MHz以上的辐射抗扰度测试建议在电磁屏蔽间中进行,但不同的试验位置、屏蔽间的形状/尺寸都可能导致样品辐射曝晒区域的电磁场分布非常不同,进而影响该测试的一致性.该文通过COMSOL软件进行建模计算,分析了屏蔽间尺寸、体模位置等参数对体模区域场强的影响,得到了两种屏蔽间尺寸和四种典型试验方位下的屏蔽间内体模区域场强分布情况.结果显示天线中心正下方样品表面电场强度值的试验一致性较差,可能对试验的可重复性产生影响.
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基于胸部电阻抗法的无拘束心排血量检测系统
该文开发了基于胸部电阻抗法和嵌入式技术的无拘束心排血量检测系统.利用PIC嵌入式单片机PIC18F4520的PWM功能以及滤波电路产生频率为50 kHz、有效值为2 mArms的恒流正弦信号,并作为激励信号施加在位于两耳后部和右下腹部的激励电极上;通过位于胸部正中线上的检测电极提取电信号并经检测电路处理后得到人体胸部的电阻抗,据此计算心排血量.采用基于染料指示剂稀释法的检测装置和本研究开发的基于胸部电阻抗法的无拘束心排血量检测系统进行了对比实验.实验结果表明,两种方法具有较好的一致性.
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静态足底压力分布特征在膝关节损伤评估中的应用
目的利用足底压力分析设备探讨膝关节损伤患者在静态站立时的足底压力分布模式与平衡能力.方法采用Zebris FDM-S足底压力分析设备采集膝关节损伤患者和健康对照组的足底压力数据,对比分析受试者的足底分区压力值,并根据整体压力中心移动的轨迹来评估受试者的平衡能力.结果与健康对照组相比,患者组在足跟区域的压力值显著降低,足弓区域压力值显著升高,且患者组损伤侧肢体足部的总压力值小于对侧足部;此外,患者组的平衡能力指标参数都有显著增高趋势.结论膝关节损伤患者在静态站立时的足底压力分布模式有别于正常人,且平衡能力较差,因此,该文的方法在膝关节损伤评估及应用中具有积极的指导意义.
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一款基于穿戴式的无创连续血压监测系统
随着社会老龄化的到来,同时适合于居家、社区、养老院等使用的无创连续血压监测系统具有广泛的开发应用前景.基于此,该文设计了一款基于穿戴式的无创连续血压监测系统.该设计采用MSP430F5529作为中央处理器,具有超低功耗的优点,系统具体由信号采集模块、中央控制模块、显示模块、电源模块和上位机模块组成.实验表明,无创连续血压监测系统估算的舒张压(Diastolic Blood Pressure,DBP)(375/390,96.15％)和收缩压(Systolic Blood Pressure,SBP)(377/390,96.67％)在95％置信区间内,通过Bland-Altman检验,具有较高的准确性和稳定性.
关键词： MSP430F5529 穿戴式 无创血压连续测量 -
基于呼吸音的呼吸率监测方法研究
该文旨在讨论使用呼吸音监测人体呼吸率的可行性.首先提取了呼吸音的平均功率信号,对其使用自相关算法计算呼吸周期.同时对鼻气流压力信号求呼吸周期,将此结果作为参考标准,之后对两组周期数据进行相关性分析以及Bland-Altman分析.在呼吸速率相对稳定的情况下,使用呼吸音监测人体呼吸率的方法是可行的;在呼吸速率有明显改变的情况下,现有方法及算法暂时无法通过呼吸音准确地反映呼吸率变化的情况,还需要进一步研究.
关键词： 呼吸音 平均功率 呼吸率 Bland-Altman分析
