基于心电信号与HRV特征融合的CHF自动检测方法

《融合心电信号形态和心率变异性特征的CHF自动检测》是一篇关注于心血管健康领域的毕业论文。该研究背景源自《中国心血管健康与疾病报告2020》，指出心血管疾病，尤其是充血性心力衰竭（CHF），因其高致死率而备受关注。CHF的早期诊断对于降低死亡率至关重要，而心电信号由于其高效、无创、经济和便捷的特点，在CHF的诊断中扮演了关键角色。 论文主要贡献在于提出了一种创新的CHF自动检测模型，解决了临床中CHF心电信号形态多样、个体差异大和导联相关性问题。首先，作者通过提取心率变异性（HRV）的时频域、混沌域和熵特征，从不同角度刻画了CHF患者HRV的变化，并通过多域特征融合提高了检测的精度。在实验中，使用Physionet网站的心电数据进行五折交叉验证，结果显示正常人和CHF患者的分类准确率、特异度和敏感度分别达到了96.00%、96.39%和95.52%。 其次，为了弥补HRV信号在心动周期细节信息上的不足，论文还结合了心电信号的波形信息，构建深度回声状态网络。这种方法能自动提取融合信号中的多尺度特征，通过综合分析这些特征，CHF的检测精度得到了显著提升。在相同的实验条件下，正常人和CHF患者的分类准确率、特异度和敏感度分别达到了99.19%、98.64%和99.84%，显示了更高的检测性能。 这篇论文通过结合心电信号形态和心率变异性特征，构建了一种有效的CHF自动检测方法，不仅提高了诊断的准确性，还能为医疗人员提供更快速、准确的诊断工具，从而改善CHF患者的预后，减轻医护人员的工作压力。关键词包括充血性心力衰竭、心电信号、心率变异性特征融合和自动检测，这些都是该论文的核心研究内容。