基于Hadoop和深度學習的遠程心肌缺血診斷系統(tǒng)的設計及實現
發(fā)布時間:2024-06-28 23:08
目前,心肌缺血疾病已經嚴重影響了國民健康,發(fā)病率在逐年升高并伴有年輕化的趨勢,因此在發(fā)病初期檢測預防心肌缺血有重要的意義。臨床上常用心電圖檢查心肌缺血的狀況,但該方法對醫(yī)務人員的水平要求較高而且診斷效率不高。借助信息科學技術,已有大量方法將心電信號分析轉為靜態(tài)模式建模與識別來研究,但心電信號本質上是由復雜非線性動力學系統(tǒng)產生的非平穩(wěn)信號,僅從時域或頻域等提取有限靜態(tài)特征參量難以全面描述其動態(tài)變化特性。確定學習理論突破了現有方法僅提取信號時頻特征或統(tǒng)計特征的局限,在滿足持續(xù)激勵的條件下,利用徑向基神經網絡對心電圖連續(xù)周期中ST-T段微小變異性進行局部準確建模,并將建模結果提取動力學特征后通過三維可視化得到心電動力學圖。它反映了心臟復極化運動過程中電信號在時間和空間上的變化,提供了信號本身難以提供的敏感特征信息。經過大量實驗分析發(fā)現,心電動力學圖的三維形態(tài)與心肌缺血存在某種關聯。為了探索這種關系,本文在不通過人工提取特征的情況下,提出了一個卷積和長短時記憶循環(huán)神經網絡級聯的深度學習模型,通過對心電動力學圖分類來判斷心肌缺血陽性或陰性。在合作醫(yī)院進行臨床實驗,納入疑似冠心病且經過冠脈造影檢查...
【文章頁數】:85 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
本文編號:3996796
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圖2-1心臟示意圖
圖2-1心臟示意圖血類型包括安全無癥狀心肌缺血、心肌梗死后的無癥狀心肌缺血和肌缺血。無癥狀心肌缺血()又心肌缺血,它是冠心病的一種特殊類型。由于沒有胸悶、胸痛等心者忽視疾病的存在,但是心肌已經處于缺血的危險邊緣,常常會癥如急性心肌梗死,甚至猝死,猝死可能是首發(fā)的臨床表現。心....
圖2-3空間心電向量環(huán)在三個平面上的投影示意圖
后出現的非常微弱的波,一般認為是心肌傳導纖維的復極看不到?傊,心電圖的P-QRS-T波形的出現反映了心臟處到達心室的先后順序,心臟的各部分的活動反映在心電始。常用的心電圖檢查有三類:分別是常規(guī)心電圖、動態(tài)心電圖方便、省力、快速能夠很容易地捕捉到患者的異常情規(guī)心電圖很難檢測到....
圖2-4弗蘭克林導聯體系示意圖
圖2-4弗蘭克林導聯體系示意圖察心電圖各波段的變化情況來診斷表2-1總結了各種診斷的詳細說明[T段和T波的改變。醫(yī)生通過目視參考,根據上述方法計算出的敏感度術從時頻域等空間變化角度來分析ECG波形診斷早期和急性心肌缺詳細描述:兩個連續(xù)導聯J點后出現新發(fā)V....
圖2-7HDFS2.xHA架構圖
華南理工大學碩士學位論文M/S(master/slave)架構。經過數十年的發(fā)展,HDFS2.x版本在最初的1.x版本上高可用技術。Hadoop1.x版本中輔助名稱節(jié)點并不是名稱節(jié)點的熱備機,而是定期稱節(jié)點拉取fsimage和editlog文件,并將兩個文件進....
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