ECG智能监护系统：理论、算法与应用

本文主要探讨了ECG（心电图）智能检测与分析方法在远程心电监护系统中的应用。作者李冉，攻读硕士学位，专业为检测技术与自动化装置，其研究方向集中在如何利用先进的信息技术来改进传统的医疗诊断手段，特别是对于心脏病患者的实时监控。该研究项目源于北京市自然科学基金的支持，其核心目标是设计并实现一个远程实时心电监护系统。 首先，论文详细阐述了ECG技术的历史和重要性，作为医生诊断心脏疾病的重要工具，其自动化的实时监测能力能显著降低因延误治疗导致的严重后果。研究的重点在于理论上的可行性论证，包括设计高效的心电信号处理算法。具体来说，这些算法分为四部分： 1. 基线漂移矫正和噪声抑制：通过滤波器技术对采集的心电信号进行预处理，确保数据的准确性和稳定性。 2. 波形标注分离：采用离散余弦变换（DCT）和PRO NY分析相结合的方法，精确地识别和标注P、Q、R、S和T波，提高波形解读的精度。 3. 特征参数提取：分别从波形形态（如Hermite参数）和心电速率（如HRV参数）两个维度提取关键特征，这些参数对于心脏病的诊断具有重要意义。 4. 分类器设计：为了增强系统的稳健性，论文采用了支持向量机（SVM），特别是以高斯函数为核函数的SVM，用于对心电图信号进行分类和分析，以辅助医生做出准确的诊断。 在软件实现层面，作者使用Visual C++语言在.NET环境中编程，并通过MFC（Microsoft Foundation Classes）构建用户友好的图形界面。软件功能丰富，除了实时显示ECG波形外，还具备数据标注计算和XML存储等功能，便于数据管理和后期分析。 论文的关键词包括心电图波形检测、支持向量机、病情诊断以及远程监控，这些都是本研究的核心要素。这篇文章不仅深入探讨了智能ECG检测技术在临床实践中的应用，也展示了如何通过技术创新提高医疗服务的效率和质量，对于心脏病患者的健康管理和医疗决策支持具有实际价值。