5篇关于心电图的计算机毕业论文

今天分享的是关于心电图的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到心电图等主题,本文能够帮助到你

远程心电急救系统设计与实现

这是一篇关于院前急救,心电图,微服务,长短期记忆,辅助诊断的论文, 主要内容为在现代医疗体系中,“120”已经从单纯的转运工具演变为急救医疗过程中不可或缺的一员。然而,由于医疗条件的限制,救护车难以快速抵达偏远地区的急救现场以实现转运,急救中心无法及时掌握病人的情况以提供及时的援助。同时,大城市的救护车虽然设备齐全,但由于缺乏实时信息传输和快速有效的医疗决策手段,“120”的全部潜力未能得到充分发挥。因此,如何建立一套系统化、高效化、规模化的院前急救系统,是当前整个急救系统中面临的重要问题。本文基于陕西省某县院前急救系统体系能力建设项目,旨在通过深度学习技术、现代化信息技术应用,使得急救中心能在院前急救过程第一时间更全面地掌握患者病情、采取正确的医务处理措施、使院内抢救准备更具针对性,从而为提高急救质量提供系统支撑。本文的工作主要分为以下几个部分:(1)实现急救过程中的信息整合和共享,尽可能消除“信息孤岛”问题通过使用本系统,120急救客服能够查看本区域所有急救车辆的状态和信息,同时可以迅速将患者信息上传,并根据患者位置信息对急救车辆进行快速指派,以便以最快速度接触患者;急救人员可以根据录入的患者身份信息,调取患者的电子病历并根据相应信息联系专家进行协助救治;院内人员可以根据院前告知的结果,提前安排救治人员就位。在此过程中,患者信息和急救资源实现了信息互通,从而一定程度上避免“信息孤岛”问题,提高整体的救治效率。(2)设计一种双向长短期记忆神经网络以辅助专家医生实现高效远程诊断本文设计了一种双向长短期记忆网络,对院前急救过程中的心电数据进行处理分析以为专家提供辅助诊断信息,同时通过专用网络,专家可进行实时视频会诊,并根据辅助诊断信息尽可能早作出医疗决策。(3)建立一套高可用、高性能和易拓展的院前急救系统在本系统中,将现代化信息技术、深度学习等技术应用于院前急救过程,结合辅助诊断的形式,将信息进行快速整合以及流转,实现院前院内救治流程的高效衔接;同时,采用微服务的思想来设计,加强系统的松耦合性,实现系统的高拓展性;使用集群部署服务,避免单点故障、数据丢失等问题,保障系统的高可用和高性能。

基于RPPG的心律健康保障系统设计与实现

这是一篇关于远程光体积描记法,心电图,心律失常,深度学习的论文, 主要内容为近年来随着医疗水平的提高,我国国民的寿命得到了大幅度的提高。然而对于为人民服务的警察平均寿命却不足50岁,警察已成为国家机器上磨损最快的部件。因此本文为公安机关设计实现了一个心律健康保障系统,通过对警员进行心律失常分类诊断,起到预防心血管疾病等慢性疾病的作用。首先本文以南京市浦口区公安局的心律健康保障系统为背景,分析了系统需求,并设计了系统总体架构,同时分析了系统业务中存在的重难点问题,并给出了解决方案。其次本文依据项目需求对系统进行了功能模块的划分与设计,具体包括系统管理模块、心律数据采集模块、数据接入模块、消息通信模块以及心律失常诊断模块。在系统管理模块中使用Spring Boot、Vue搭建系统框架,通过Spring Security、JWT实现授权鉴权功能;在消息通信模块中使用Netty技术与健康镜建立通信;在数据接入模块中设计通信协议,推送警员心律数据。最后本文使用深度学习算法实现了心律数据采集和心律失常诊断。在心律数据采集模块中,将健康镜拍摄到的视频提取单个帧图像,利用Link Net获取到图像中的人脸皮肤数据,最终通过POS算法和FFT提取出RPPG心律数据和静息心律;在心律失常诊断模块中,通过生成对抗GAN将RPPG心律数据转换为ECG数据,以及通过卷积神经网络CNN构建心律失常诊断模型,最终实现对心血管、心脏病等疾病的预防,用于保障警员的健康。本文设计与实现的心律健康保障系统经过测试后,在南京市浦口区公安分局上线运行,提高了公安机关对警员心律健康的管理和预防保障。

基于局部和时序特征的心电图分析模型研究

这是一篇关于心电图,深度学习,注意力机制,R波定位,心肌梗死的论文, 主要内容为随着心肌梗死患者的日益增多,而许多患者不能得到及时准确地诊断,而基于深度学习的心电信号(Electrocardiogram,ECG)分析算法可以实现心肌梗死的快速准确分析诊断,缓解看病难的问题。心肌梗死的自动分析算法仍存在局限性,主要体现在噪声和病理性因素的影响下ECG的波形定位不准确,导致疾病检测精度降低;在疾病、心率和个体差异性的影响下样本分割存在差异,影响特征提取导致疾病检测准确率降低;在不同病人间进行测试时泛化性较差。针对上述ECG分析存在的问题,本文提出不同的解决方案,分别在波形定位和ECG的表征进行模型研究。本文的主要研究内容和贡献如下:(1)对于波形定位不准确的问题,提出局部掩膜注意力U-Net分割模型(Local Mask Attention and U-Net,LMAU-Net),提升ECG的QRS波定位准确率。该模型以单导联的ECG为输入,通过U-Net模型提取ECG的波形特征和语义特征,并引入局部掩膜注意力机制关注局部波形的变化特征,对U-Net提取的特征进行重新加权,从而达到抑制噪声和非QRS波的效果。在七个公开的ECG数据集上进行实验,验证模型的泛化性、实时性和噪声鲁棒性,获得99.71%的平均检测精度。通过实验可知,LMAU-Net是一种快速准确的QRS波定位模型,可以为ECG的分析提供强有力的保障。(2)对于ECG样本分割存在差异的问题,提出多分支卷积神经网络和Transformer相融合的心肌梗死检测模型(Multi-branch convolutional neural network and Transformer,MBC-former)。其中多分支网络可以分别对12导联ECG的局部波形进行表征,以凸显每个导联特征的独立性。Transformer模块从时间维度对ECG前后波形的相关性进行分析,挖掘不同波形的时序特征。模型通过多分支的互补性和特征的全局时序依赖,缓解样本分割的差异性对心肌梗死检测的影响。在公共的PTB心电诊断数据集(PTB Diagnostic ECG Database,PTB)上进行实验,使用5折交叉验证检测获得平均准确率、平均敏感性、平均特异性分别为99.98%、99.97%、99.98%,证明该方法具备较高的心肌梗死检测性能,可以为临床监测疾病分析的系统设计提供参考。(3)对于病人间检测泛化性差的问题,提出基于多层次特征融合的心肌梗死检测模型,包含三个模块:扫描模块、阅读模块和思考模块(Scanning,Reading,and Thinking Network,SRT-Net)。扫描模块用于提取每个导联浅层的独立性波形特征;阅读模块用于关注跨导联的中层特征;思考模块用于整合ECG全局特征,分析不同波形之间时间和形态关系,最后使用分类函数对心肌梗死分类。多层次的结构参照医生诊断疾病的流程设计,更利于捕获ECG的通用特征,缓解患者间的个体差异性对分类的影响,从而提升模型在不同病人之间的泛化性。在PTB数据集上使用5折交叉验证获得97.15%的平均准确率,98.28%的平均灵敏度,98.26%的平均阳性预测值,98.25%的平均F1分数。与其他方法相比,SRT-Net模型获得最优的检测性能,为临床辅助诊断提供新的解决方案。