1、心血管類(lèi)疾病已經(jīng)成為威脅人類(lèi)生命的第一大殺手，其病死率之高令世人所畏懼。僅我國(guó)每年就有近60萬(wàn)心源猝死(Sudden-Cardiac Death，SCD)的病例，因此如何有效的提前預(yù)測(cè)心源性猝死成為目前醫(yī)學(xué)界關(guān)注的焦點(diǎn)。大量的臨床醫(yī)學(xué)研究證實(shí)，心電圖中的T波交替(T-wave alternans，TWA)現(xiàn)象與心源性猝死、心律失常等心臟疾病總是相伴發(fā)生。因此，TWA已經(jīng)成為一種預(yù)測(cè)以上兩類(lèi)疾病的無(wú)創(chuàng)指標(biāo)。所以，對(duì)T波交替檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)的研

2、究具有非常重要的臨床價(jià)值和社會(huì)意義。
　　本文的工作圍繞T波交替檢測(cè)框架展開(kāi)，主要針對(duì)預(yù)處理階段和交替檢測(cè)階段的算法進(jìn)行了研究。
　　預(yù)處理階段。針對(duì)傳統(tǒng)的R波識(shí)別方法易受到噪聲和大幅度T波影響而出現(xiàn)漏檢和誤檢的問(wèn)題，本文提出了基于差分的自適應(yīng)閾值改進(jìn)算法。從信號(hào)自身、信號(hào)的差分、信號(hào)差分的平方三個(gè)維度上，通過(guò)RR間期閾值、差分平方閾值和R波幅度閾值來(lái)改善R波識(shí)別的準(zhǔn)確性。最后利用仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文算法的有效性和準(zhǔn)確性。

3、r>　　T波交替檢測(cè)階段。針對(duì)傳統(tǒng)的TWA檢測(cè)時(shí)域算法要么對(duì)工頻干擾和基線(xiàn)漂移敏感，要么對(duì)T波對(duì)齊敏感;而頻域方法雖然對(duì)信號(hào)質(zhì)量要求比較低，但是不具備時(shí)間分辨率，無(wú)法跟蹤非穩(wěn)態(tài)的TWA的問(wèn)題，本文提出基于Kalman最優(yōu)化估計(jì)的T波交替檢測(cè)算法。利用Kalman濾波器在抑制高斯噪聲和準(zhǔn)確跟蹤方面的優(yōu)越性能，對(duì)奇偶分組后的T波進(jìn)行處理，并應(yīng)用動(dòng)態(tài)跟蹤策略檢測(cè)TWA。仿真實(shí)驗(yàn)表明該算法能準(zhǔn)確的檢測(cè)T波交替，而且對(duì)高頻噪聲和基線(xiàn)漂移具備很好的

4、抑制作用，可以初步識(shí)別非穩(wěn)態(tài)TWA。
　　由于TWA具有非穩(wěn)態(tài)特性，而心電信號(hào)中不僅包括高斯噪聲，還包括有色噪聲。因此，針對(duì)以上兩點(diǎn)，本文又進(jìn)一步提出了基于小波變換和Boostrap方法的非穩(wěn)態(tài)T波交替檢測(cè)算法。該算法首先使用小波變換對(duì)非穩(wěn)態(tài)TWA進(jìn)行有效的分段，將非穩(wěn)態(tài)TWA變?yōu)閹锥畏€(wěn)態(tài)的TWA，再利用Bootstrap方法對(duì)各段進(jìn)行非參數(shù)估計(jì)來(lái)檢測(cè)TWA。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法在非穩(wěn)態(tài)TWA和包含有色噪聲TWA檢測(cè)方面具備優(yōu)