基于改进滤波与R波补偿的心房颤动检测算法研究

随着社会进步和生活节奏加快，心血管疾病如房颤（Atrial Fibrillation, AF）的发病率在全球范围内持续攀升，特别是在中国，老龄化的趋势使得房颤成为公共卫生关注的重点。本篇毕业论文深入探讨了在心电图（Electrocardiogram, ECG）分析中设计一种自动检测房颤的算法，旨在提高诊断的准确性和效率。 论文首先强调了当前常用的MIT-BIH心率失常数据库的局限性，因为它缺乏对房颤具体类型的细致分类。为了克服这一不足，研究团队开发了名为AF-7的数据集，包含2023组心电数据，涵盖了6种不同类型的房颤和1种正常心电情况，为更精准的房颤分类提供了丰富的样本资源。 针对ECG信号处理，论文提出了创新的噪声抑制策略。传统的滤波方法难以应对ECG信号中多种类型的噪声，如基线漂移和工频/肌电干扰。作者采用了一种改进的中值滤波算法来纠正基线漂移，并结合小波分解与重构技术，实现多尺度降噪，显著提升了信噪比和滤波性能。 在R波检测环节，传统的检测方法存在误检和漏检的问题。论文提出了一种结合R波特征检测与心电生理特性补偿的方法，提高了R波的识别准确性。不同于仅依赖房颤的两个主要特征（无规则的f波和绝对不规则的RR间期），研究者还考虑了其他特征，如P波、心室率、QRS波宽度、幅度和PR间期，这些综合特征使得算法能更精确地识别不同类型的房颤。 论文的核心创新在于，通过提取并整合这些特征，设计出一种能够区分不同类型房颤的检测算法。在AF-7数据集的验证阶段，该算法表现出高灵敏度、特异性和准确率，达到了95%以上，这对于临床实践具有重要的实际应用价值。 这篇毕业论文不仅解决了心电图中房颤检测的挑战，还通过创建新的数据集和优化的信号处理方法，为心脏疾病的早期识别和精确诊断提供了有力的技术支持。这不仅推动了心血管领域研究的进步，也为未来智能医疗系统的开发奠定了基础。