一、心电图的采集与存储（论文文献综述）
甄鹏华[1]（2021）在《基于边缘智能的心电信号处理方法与应用》文中进行了进一步梳理心脏病始终是人类健康的“头号杀手”。心电信号反映了心脏的收缩和舒张,是分析人体健康状况的重要依据。近年来涌现了大量利用人工智能技术来分析心电信号的研究,用于辅助心脏病的诊断。这在一定程度上为医疗工作者减轻了工作压力,提升了工作效率。然而,心脏病患者的情况是十分复杂的,特别是在突发紧急情况下,单纯的心电信号分析研究不能满足患者实时心率监测的需求。为此,应用边缘智能技术实时监测患者的心率情况成为一种新的有效手段。边缘智能结合了边缘计算和人工智能的优势,其通过部署在网络边缘的人工智能模型来分析物联网终端产生的海量数据,具有高效快速、低延迟、低成本、高性能、高可靠性以及安全和隐私保障等特性。论文以心率监测这一典型的边缘智能应用场景为方向,对边缘智能框架和心电信号处理的方法与应用展开研究,满足了边缘环境下的实时心率监测需求。具体而言,论文有以下主要研究内容。（1）提出了一个基于区块链的轻量级边缘智能框架。该框架用于支持心电图仪和网络边缘上的边缘智能设备,以满足心电信号数据的高效快速流转和分析的需求。该框架利用区块链相关技术解决网络边缘上的安全可追溯的数据传输与共享问题,并充分利用网络边缘设备资源,实现了集成“心电图仪–网络边缘–云端”环境的端到端连接,以促进心电图仪产生的数据和网络边缘的交互。（2）提出了一种边缘智能环境下的心电信号处理方法。该方法用于将指定的心电信号处理为规范的数据,并通过搭建的心电信号分类识别模型来进一步验证该处理方法。实验得出的结果显示该方法是可用的,并通过实验分析了该方法下比较适当的数据处理阈值。通过进一步实验说明了该处理方法和适当的数据处理阈值如何应用在更加复杂的人工智能模型当中,以满足边缘智能环境下心电信号分类识别的应用需求。（3）设计并实现了一个基于边缘智能的心率监测系统。以提出的边缘智能框架和心电信号数据处理方法及其人工智能模型为基础,利用心电图仪和网络边缘资源,设计并实现了一个完整的基于边缘智能的心率监测系统。该系统能够对人体进行实时心率监测,通过实验得出了该系统的一些关键性能指标,结果显示该系统作为一个具体的边缘智能应用,具有较好的性能和实际应用价值。论文对上述主要研究内容进行了全面的阐述,并对论文工作进行了总结和对未来工作进行了展望。
尹康杰[2]（2021）在《面向智慧医疗的物联网管理平台设计及实现》文中研究表明近年来,在人口老龄化趋势逐渐显现的同时,年轻人猝死和患癌的新闻也层出不穷。随着亚健康人群比例的逐年增高,我们的医疗资源却远远不能满足人们现有的需求,让每个人都经常去正规医疗机构检测是不现实的,与此同时,我国2019年在国家规划层面也将医疗物联网的发展政策纳入了基于健康中国总体规划的智慧医疗互联网医疗政策体系。故而结合物联网技术的智慧医疗平台的设计不管是对个人还是对国家都是具有重大意义的。论文针对以上背景,首先对平台进行了总体的可行性分析,确定了平台的功能性需求和非功能性需求,并且分别对平台的五个功能性需求和三个非功能性需求进行了具体的分析。为后续工作奠定了良好的基础。其次,论文对面向智慧医疗的物联网平台进行了总体的架构设计,并重点对平台的应用层进行了设计与实现。基于平台的实际需求,针对平台的应用层设计了基于Spring Cloud、Spring Boot、Vue.js等技术的的微服务架构,数据库的连接方式和前后端的通信机制,随后采用前后端分离的开发方式对平台的应用层系统进行了实现。经过系统测试,平台的功能性测试和非功能性测试都已通过,符合预期。最后,论文对心电信号智能分类算法进行了研究与应用。论文采用“Inter-Patient”的方式来分割了 MIT-BIT心率失常数据集,并基于此数据集进行了算法模型研究。同时基于医疗数据受限的现状以及保护用户隐私的需要,提出了一种引入联邦学习范式的Resnet+GRU算法,实验验证该算法可以在保证模型准确率的同时保护用户的隐私。随后又将Resnet+GRU算法模型部署到了平台的下位机上,同时在平台应用层添加了智能预警功能,从而进一步验证了平台的可扩展性和算法的可用性。
周葛[3]（2021）在《用于心律失常自动诊断的动态心电监测系统的研究》文中进行了进一步梳理心律失常是指心跳的频率或节律出现异常,严重的心律失常可危及生命。心电图（Electrocardiogram,ECG）是一种记录心脏每个心动周期产生的电活动变化图形的技术。临床上医生能根据病人的ECG图形并结合相关病史和临床表现而得出心律失常的诊断。但异常ECG或许是偶然出现,人工分析不仅费时费力并难免带入主观片面性,且先记录后分析诊断模式多耗时较长也难以应对突发风险。随着技术的发展,在心电采集领域和心律失常分类算法领域,国内外的研究取得了不错的进展。然而,将“心电采集+心电诊断+远程管理”一体化研究的比较少。因此,研究适用于个人、家庭、社区以及医院的使用方便且具有心律失常自动诊断和远程数据管理功能的动态心电监测系统非常有意义。一方面可以帮助用户预防突发风险,另一方面能帮助有效的节约医疗资源。本文主要研究用于心律失常自动诊断的动态心电监测系统,主要内容如下:1、设计开发了动态心电数据采集器。该采集器以STM32F405RG为核心,采用24位集成模拟前端ADS1291设计信号调理模块,可实时获取使用者的心电信号,将其以无线方式传输至心电监测客户端,或保存至TF存储卡中。该采集器具有低功耗、小型化及可穿戴的技术特点。2、设计开发了心电监测客户端软件和心电数据远程记录管理系统。心电监测客户端软件基于Python的Py QT5界面库开发,具有心电预处理、心律失常诊断、可视化等功能和部署灵活的特点。心电数据远程记录管理系统在Django框架下开发,提供RESTful接口上传客户端数据,并设计了数据管理web后台。3、研究了基于深度神经网络的实时心律失常诊断方法。首先设计实时QRS波群检测的前向反馈神经网络模型,通过R波位置提取到ECG时域特征,以此构建用于实时心律失常诊断的一维卷积神经网络模型。最后利用MIT-BIH心律失常数据库对模型进行训练并对诊断算法进行了测试。结果表明,该算法对于跨病人的QRS波群位置检测查全率为98.0%、查准率为99.5%以及整体正确率为97.6%,对于5分类的心律失常检测正确率为91.5%。论文最后对本研究的动态心电监测系统的功能进行了验证,结果表明,本文研究的用于心律失常自动诊断的动态心电监测系统,具有心电实时采集、无线传输、实时QRS波群检测以及远程心电数据管理的功能,满足设计要求。
易思宇[4]（2021）在《基于LSTM心冲击信号的心率异常分类方法的研究》文中研究表明心血管疾病是影响人类健康的“头号杀手”,具有高致死率,高发病率等特点。心率是临床上评估和描述生理和病理最常用的参数之一,也是评估心血管功能状态常用的指标之一。因此,如何在早期识别和诊断心脏异常是帮助降低心血管疾病死亡率最有效手段。当前最常用的临床诊断方法是对患者进行心电图测试,然后依靠医生的专业知识和经验进行判断。然而,心脏器质性病变的早期不规则心跳节律很难被发现,造成误判和漏判。利用算法挖掘心率信号的内在特征,并对心率异常进行自动分类,对于临床医学诊断和自我监测具有非常重要的意义。为此,本文主要开展了以下工作:（1）心冲击信号的预处理。本文利用心冲击信号心率检测方法,对35位老年人进行了为期一年的心率信号的监测和采集。对采集到的心率数据进行了平滑预处理,并对心率数据进行了二分类和三分类标注。（2）基于机器学习心率异常的分类方法研究。在不考虑时间对数据样本的影响下,利用支持向量机、K值邻近以及多层感知机等三种传统的机器学习方法对采集到的心电数据进行了二分类和三分类实验研究,实验结果表明在二分类问题上,支持向量机、K值邻近以及多层感知机的分类准确率分别可达到:83.47%,92.54%和94.07%,在三分类问题上三种方法的分类准确率依次是:61.74%,69.59%和73.1%。（3）基于LSTM的心率异常分类方法。由于采集到的心冲击信号具有时间连续性,考虑到样本数据在时间上存在内在关系,提出了采用长短时记忆网络（LSTM）对心率异常数据进行分类研究。实验探究了LSTM在二分类和三分类问题上的分类效果,以及将其与三种传统机器学习方法的分类效果进行了对比。实验结果表明LSTM在二分类问题和三分类问题上都具有一定的优势。
张弓[5]（2021）在《心血管疾病鲁棒分类算法研究与平台研制》文中指出心血管疾病严重威胁人类生命健康,为社会和家庭带来沉重的负担。早期准确诊断心血管疾病对于挽救患者生命至关重要。心电图（Electrocardiogram,ECG）由于其无创性和低成本的优点,已成为最常用的心血管疾病诊断工具。通常情况下,心血管疾病在早期阶段没有明显的症状,ECG上的形态变化和病变特征不甚明显,需要专家的仔细甄别。然而,现阶段医疗资源有限,专家处理长期的心电图记录将是一项非常耗时且困难的任务。在此背景下,心血管疾病自动分类研究应运而生。本文结合心电信号特点,分别从泛化能力、抗噪、抗数据倾斜性以及平台实用性四个方面展开心血管疾病分类系统研究。本文研究工作归纳如下:1.传统机器学习方法通常泛化能力较弱,识别准确率不高。而传统卷积神经网络（CNN）具有提取抽象泛化特征的能力,缺点是调参复杂,训练周期长。针对上述问题,提出格拉姆主成分网络的心肌梗塞识别算法。算法核心思想是通过主成分分析网络（PCANet）提取主要特征,该网络具有泛化能力强、调参方便以及训练时间短的优点。同时,为充分发挥PCANet在图像处理上的优势,采用格拉姆角场（Gramian Angular Difference Fields,GADF）方法将一维心电信号转成单通道图片。该转换方法既可保留心电信号的幅值信息,又可保留信号对于时间的依赖性。转换后的图片通过PCANet挖掘出特异性信息,最终采用线性支持向量机完成识别分类。在无去噪的条件下,实现高准确率的心血管疾病分类算法。2.现实生活中,由于个体间年龄、心率、心跳模式等差异影响,现有算法在不同病人间的测试效果不佳,算法泛化性能亟待提高。针对此类问题,提出离散余弦残差网络的心肌梗塞识别算法。算法首先采用离散余弦变换方法获取心拍的时频域信息,利用残差网络强大的特征提取能力,进一步对时频特征进行优化,提取到关键的类别差异性特征,最终实现较强泛化能力与良好抗噪声鲁棒性的心血管疾病分类算法。3.为实现鲁棒性多疾病识别算法,传统方法通常将心电数据单一映射至时频域、抽象域或统计域,并基于此探索疾病间的差异性特征。这些单一的映射方法忽略了其他特征域信息对心血管疾病识别的关键影响。针对此种问题,提出离散小波密集网络的心血管疾病识别算法。信号经多次二维离散小波变换得到多层时频域特征,且每层特征都与之前所有层特征进行密集连接,在不丢失转换信息的前提下多层次融合时频域信息,最后与深度网络提取的抽象域特征进行特征通道的拼接,深度融合后的特征丰富了疾病判别依据,提高了心血管疾病识别的泛化与抗噪能力。此外,对于倾斜数据采用Borderline-SMOTE采样算法和Focal损失函数相结合的方式,分别从增加代表性少数类别样本与动态调整模型损失的角度,提高算法的抗数据倾斜能力。4.为实现算法原型的平台应用,构建基于深度学习的大数据平台。结合Spark机器学习算法库与Tensorflowonspark框架实现经典算法的分布式计算。通过将心血管疾病识别算法部署在分布式集群之中,提高其运行效率。同时原始数据、运行结果则存储于Hadoop集群的分布式存储文件系统中,以保证数据的完整与可靠性。使用此平台可降低了用户学习和开发算法的难度,为用户提供算法实现的快速解决方案。
王允[6]（2021）在《基于多生理信号的智能服装监护系统研究》文中进行了进一步梳理心冲击图（Ballistocardiogram,BCG）产生于心肌的收缩和舒张,表征了心脏的机械活动过程,它可实现对心功能状态的无接触监测,被认为是未来最有可能取代心电图（electrocatdiogram,ECG）的一种监测手段。但目前已有的BCG采集设备在便携、多姿测量、高信噪比、多生理信号采集四者之间无法兼顾,且BCG主要侧重于BCG与ECG关系的研究,并未深入探究原始BCG信号与呼吸信号的关系。针对以上问题,设计了一款可实时检测多生理信号的可穿戴式监测系统,研究了BCG信号在心肺功能状态检测方面的应用。该监护系统可实现对心冲击信号、心电信号、呼吸信号3生理信号和温度、湿度的实时检测。STM32为该系统的主控制器,心冲击信号、心电与呼吸信号的转换分别由三轴加速度传感器LIS2HH12和集成化的24位高精度ADC芯片ADS1292R来完成。分别通过传感器DS18B20和HIH4000完成温度、湿度的数据采集。采集数据经MCU处理后经HC-05蓝牙上传至上位机Labview平台,上位机负责数据预处理、实时显示与存储,并与下位机交互。通过心冲击相关试验,研究了心冲击信号的最佳监测位置,证明了系统可实现站姿、坐姿和卧姿三种状态的心冲击信号采集,得出了心冲击信号质量受穿衣厚度影响的结论。心冲击提取呼吸信号的可行性测试表明,心冲击信号中可提取呼吸信号,通过呼吸类疾病患者的发病状态模拟试验,验证了系统可用于对相关疾病的检测和监护,心冲击信号有替代呼吸信号进行相关呼吸系统疾病检测的潜力。希尔伯特-黄变换（HHT）和小波变换（WT）适用于心冲击、心电与呼吸信号去噪,将滤波后的信号用改进的PT-状态机算法进行波峰定位,其中心冲击信号的JKL波群的识别灵敏度Se和正检测率P+分别达到了99.70%和99.58%。根据定位结果结合采样率可实现对受测者呼吸率和心率的计算,之后进一步研究了心冲击信号在心率变异性（HRV）监护方面的应用。结果表明,心冲击的JJ间期与心电的RR间期具有一致性,线性域和非线性域结果都表明心冲击信号可替代心电信号作为HRV分析的依据。该系统可实现对心率失常、心动过快等心功能异常疾病以及哮喘、阻塞性肺疾病等呼吸系统疾病患者的监护。
李龙基[7]（2021）在《面向家庭服务的智能健康监护系统设计与实现》文中进行了进一步梳理近年来,我国老龄化程度日益加剧,人民生活压力逐渐增大,导致慢性病患病率不断提升,患病者基数不断扩大,而我国的医疗资源相对匮乏,且分配不均,使得很多患者无法得到及时、有效地治疗,以心血管疾病为代表的慢性病已成为危害国民健康的一大杀手,引起了社会的高度重视。如今随着物联网、可穿戴、网络通信与人工智能技术的快速发展,为家庭监护与远程医疗这种新兴健康医疗监护模式带来了契机。因此开发一套易于使用、检测全面、可长期监护的家庭健康监护系统对预防和治疗心血管疾病具有着重要意义。本文的具体工作与研究内容如下:（1）对国内外远程医疗、家庭监护技术进行了详细的分析。对比当前具有代表性的家庭监护系统的优点与不足,凭借着我校医工结合的优势,利用本实验室多节点可穿戴健康监护设备,确定家庭服务式医疗监护系统的需求,并提出系统的总体设计方案,完成系统开发平台的搭建。（2）设计并实现了基于Tornado与Web Socketd的异步非阻塞Web服务平台。采用MVVM模式进行前后端分离开发,利用Boot Strap框架进行前端UI设计,通过Echarts图标库进行数据可视化;通过构建系统用例图、动态时序图、静态类图完成家庭监护、远程诊断、系统管理三个模块的设计。按照系统设计进行系统软件流程图的构建以及代码的编写。（3）开发一款智能多模网关设备,专门用来实现穿戴设备多节点数据的蓝牙接收汇聚与无线网络传输。该网关一方面作为蓝牙主机,可以发现并连接多个生理信号采集节点,进行多生理信号参数的汇聚功能;另一方面作为TCP客户端可以向云端服务器发起连接请求,通过Wi Fi将生理数据传输到云端服务器进行分析与存储。（4）进行系统的整体测试,验证系统的功能与性能,确保系统可以为居家用户提供长期有效地健康监护服务,并将最终工程部署到阿里云服务器,开启服务。凭借该系统,用户无需昂贵的医疗设备,也不必亲身前往医院就医,只需在舒适的家庭环境中,便可以随时进行心电与体温等健康参数的实时监测,完成常规心电图与健康综合指标检测并获得全面的检测报告,自动生成心率、HRV时频域特征参数与心率失常分类结果,评估心脏健康状况,建立个人医疗档案。
陈善[8]（2020）在《基于心电动力学图的多平台心肌缺血临床检测系统的设计与实现》文中认为心血管疾病,是人类健康的头号杀手。心肌缺血是常见的心血管疾病,做好心肌缺血检测工作具有重要意义。心电图检查是临床上应用最广泛的心肌缺血检测手段,传统检查方式的准确率不高,容易出现“漏”诊。随着计算机技术的飞速发展,心电图的自动化分析成为了研究趋势。一种基于心电动力学图（Cardiodynamicsgram,CDG）的心肌缺血检测技术,在临床中取得了较好的应用成效。它通过确定学习理论,对从常规的心电图截取的ST-T环进行局部精确动力学辨识,并以三维可视化的形式展示建模的结果,即心电动力学图。大量的实验表明,正常个体与心肌缺血患者的CDG差异明显,通过CDG检查心肌缺血具有较高的准确率。随着基于心电动力学图的心肌缺血检测临床应用的深入,医院医护人员和实验室研究人员,分别从临床上的电子病历存储、电子病历查阅、CDG检测和数据统计分析等方面提出了不同的需求。因此,本文设计并实现了基于心电动力学图的多平台心肌缺血临床检测系统,该系统整体分为三个部分:心肌缺血临床电子病历数据库、心肌缺血检测MATLAB研究平台和心肌缺血Web远程检测平台。心肌缺血临床电子病历数据库,基于关系型数据库My SQL进行实现,可满足对心肌缺血临床患者大数据的高效存储和访问需求,它对心肌缺血的进一步研究具有重要意义;心肌缺血检测MATLAB研究平台,为研究人员管理病历大数据、进行CDG检测以及对临床病历大数据进行分析统计提供了有力的工具;基于Spring Boot框架及其相关组件实现的心肌缺血Web远程检测平台,使得医院医务人员通过浏览器即可访问到心肌缺血CDG检测服务,并同时具备多个功能界面,方便了医务人员进行临床电子病历的远程管理。
刘杰[9]（2020）在《多参数心肺功能检测方法及应用研究》文中研究指明根据近年来中国心血管病报告显示,近六成中国居民死于心血管疾病和呼吸系统疾病。其中,运动猝死的人数逐年身高,猝死主要原因是缺乏对自身运动代谢功能的认知,早期诊断与预防心肺功能疾病可以有效防止此类悲剧的发生。心肺运动试验（Cardiopulmonary exercise testing,CPET）是一种可以使研究者同时观察受试者运动过程中心血管和呼吸系统功能的临床试验,其可以实现运动不耐受的判定并诊断导致运动不耐受的具体病因、实现心肺功能疾病的诊断。因此,向社会推广心肺运动试验具有非常重要的现实意义。然而,我国在运动心肺功能测试设备以及理论研究方面起步较晚,使用的均是国外厂家的设备,价格昂贵,而且该设备只存在大型医院,限制了国内心肺运动试验的发展。因此,结合实验室在生命体征领域多年的经验以及技术积累,本文设计并实现了一款多参数运动心肺功能测试系统,用于评价人体在受控条件下呼吸、心功能、循环代谢等功能,进而诊断呼吸、心功能相关疾病。本文主要研究内容如下:首先,基于人体运动生理学,提出了研制十二导联心电图、呼吸流量、二氧化碳、氧气以及血压五个生命体征信号相结合的多参数运动心肺功能测试系统。其次,完成呼吸流量测量方法研究、硬件设计、软件设计以及算法等工作。其中,呼吸流量测量方法部分对差压式、涡轮式以及热式三种流量测量方法进行研究。硬件部分实现五个生命体征信号的测量:采用ADI公司的ADAS1000以及ADAS1000-2实现了十二导联心电信号的测量;基于差压法的呼吸流量测量;基于红外光谱法的二氧化碳浓度测量;基于顺磁法的氧气浓度测量;采用实验室产品化的血压计实现了血压的测量。软件部分包含下位机和上位机,下位机实现了外围电路的驱动、数据的采集、预处理、存储、WIFI数据传输等功能,上位机实现了波形显示、存储、运动心肺参数趋势图绘制、数据回放、标定、参数计算、疾病诊断以及诊断报告输出等功能。算法部分针对十二导联心电数据、呼吸流量数据进行特征点识别、特征参数计算,并揉和流量、二氧化碳浓度以及氧气浓度实现运动心肺功能参数的计算,结合临床诊断原则,对运动不耐受原因进行有效的诊断与筛查。本文以所测量生命体征信号所涉及的相关标准和规范为依据,制定了十二导联心电和呼吸力学一体化模块、二氧化碳和氧气模块的验证方案。通过对硬件指标以及测量参数准确性的系统测试,结果显示心电检测部分关键指标已经达到国内标准要求,呼吸流量、气道压力、二氧化碳浓度以及氧气浓度的测量准确性均达到国内标准要求。经过验证,本系统在稳定性、准确性、重复性以及有效性方面均符合应用要求。采集11位志愿者心肺运动试验数据,分别采用心肺运动试验评测软件和人工手动标定计算运动心肺功能参数。以人工手动标定为参考,峰值每分钟摄氧量（VO2peak）、峰值每分钟二氧化碳排出量（VCO2peak）、无氧阈（AT）的平均误差分别为0.14、0.15、0.08,均方根误差分别为0.185、0.156、0.078,并且本系统对运动不耐受诊断准确率为95.4%。综上所述,本文所设计的多参数运动心肺功能测试系统能够实现运动不耐受的诊断以及运动不耐受大致病因的判定,进而输出受试者心功能、呼吸功能以及循环代谢功能的报告,可供临床医生诊断参考。
蒋坤坤[10]（2020）在《基于Cortex-M3的具有实时分析功能的动态心电软硬件系统的研究》文中指出动态心电可以长时间监测人体心电信号,对心律失常等疾病检测具有重大价值。目前被广泛应用的动态心电监测仪仅有记录事后分析功能,难以满足心电信号实时分析的需求,限制了心电分析系统的广泛应用。因此,开发一种具有实时分析功能的动态心电软硬件系统具有重要意义,该系统应具有适用复杂心电检测算法的能力,同时满足低功耗、便携式、高可靠性等需求。论文基于载人航天型号任务需求,研究内容包括:①研制高可靠性、高性能硬件电路:采用基于Cortex-M3内核的具有高达120M主频、512KB Flash程序存储器、96KB SRAM数据存储器的ARM芯片,24bit高精度采样前端解决方案进行硬件电路设计;②研究心电实时分析算法:算法具有准确度高、运算复杂度低的特点,可适用于嵌入式环境;③研究具有心电信号采集、实时分析、存储与传输等功能的嵌入式软件。对系统的测试结果表明,仪器具有低噪声（峰值噪声<4 μ V）、高精度（24bit）、低功耗（工作电流<80mA,两节5号电池可支持32小时连续工作）、便携（体≯积120*80*31.5mm3、重量≯0.41kg）、算法准确度高（QRS波群检测准确率96.89%,室性早搏检测准确率86.55%）、可靠性高（静电接触放电8kV）等特点。可同时满足医疗仪器和航天型号任务的性能、可靠性、EMC等要求。本论文所设计的样机已通过中国航天员中心性能与可靠性测试,有望在不久将来应用于我国重大载人航天活动,关键技术可解决当前远程心电监测诊断领域的痛点问题,具有广泛应用价值。
二、心电图的采集与存储（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、心电图的采集与存储（论文提纲范文）
（1）基于边缘智能的心电信号处理方法与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 边缘计算研究现状 |
| 1.2.2 边缘智能在心电信号处理领域研究现状 |
| 1.2.3 相关工作总结与对比 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 1.4 论文的组织与安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 相关技术与概念 |
| 2.1 边缘智能相关概念 |
| 2.2 人工智能相关技术 |
| 2.2.1 人工神经网络 |
| 2.2.2 滤波 |
| 2.3 心电信号相关概念 |
| 2.3.1 心电信号及心拍分类 |
| 2.3.2 心电数据库 |
| 2.4 区块链相关技术 |
| 2.4.1 哈希算法技术 |
| 2.4.2 数据加密与数字签名技术 |
| 2.4.3 区块链相关概念及其共识算法技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于区块链的轻量级边缘智能框架 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 框架的基本设计 |
| 3.2.1 框架结构 |
| 3.2.2 硬件组成 |
| 3.2.3 网络结构 |
| 3.2.4 区块链网络 |
| 3.3 实现 |
| 3.3.1 软件组件 |
| 3.3.2 用户接口 |
| 3.3.3 网络传输 |
| 3.4 部署和运行过程 |
| 3.4.1 部署过程 |
| 3.4.2 运行过程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 边缘智能环境下的心电信号处理方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 心电信号的预处理 |
| 4.2.1 数据集的划分 |
| 4.2.2 数据样本的分段与标记 |
| 4.2.3 数据样本的平衡 |
| 4.2.4 信号的降噪处理 |
| 4.3 实验 |
| 4.3.1 实验环境 |
| 4.3.2 神经网络模型 |
| 4.3.3 实验结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于边缘智能的心率监测系统 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.2.1 硬件系统模型 |
| 5.2.2 软件架构模型 |
| 5.3 系统实现 |
| 5.3.1 实验环境 |
| 5.3.2 网络连接 |
| 5.4 系统运行 |
| 5.4.1 程序运行 |
| 5.4.2 区块链运行 |
| 5.4.3 实验效果 |
| 5.5 性能评价 |
| 5.5.1 性能指标 |
| 5.5.2 性能对比分析 |
| 5.5.3 边缘节点数量对性能的影响 |
| 5.5.4 非法数据的应对 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要科研成果 |
| 一、发表学术论文 |
| 二、其它科研成果 |
| 三、参与科研项目 |
（2）面向智慧医疗的物联网管理平台设计及实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 物联网技术研究现状 |
| 1.2.2 智慧医疗研究现状 |
| 1.2.3 心电分类算法研究现状 |
| 1.2.4 联邦学习算法研究现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 物联网平台关键技术 |
| 2.1 物联网体系架构 |
| 2.2 前后端分离 |
| 2.2.1 概念 |
| 2.2.2 RESTFUL |
| 2.3 后端主要技术栈 |
| 2.3.1 Spring Boot |
| 2.3.2 Spring Cloud |
| 2.4 前端主要技术栈 |
| 2.5 数据库 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 物联网平台需求分析 |
| 3.1 平台可行性分析 |
| 3.2 平台功能性需求分析 |
| 3.2.1 用户管理功能 |
| 3.2.2 数据采集功能 |
| 3.2.3 设备管理功能 |
| 3.2.4 健康监测功能 |
| 3.2.5 健康预警功能 |
| 3.3 平台非功能性需求分析 |
| 3.3.1 可靠性 |
| 3.3.2 安全性 |
| 3.3.3 可扩展性 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 物联网平台的详细设计及实现 |
| 4.1 平台总体结构 |
| 4.2 平台详细设计 |
| 4.2.1 功能设计 |
| 4.2.2 数据库设计 |
| 4.2.3 前后端通信机制设计 |
| 4.3 前端服务器具体实现 |
| 4.3.1 前端内部结构设计 |
| 4.3.2 前端各功能模块具体实现 |
| 4.4 后端服务器具体实现 |
| 4.4.1 后端内部架构设计 |
| 4.4.2 后端具体服务模块实现 |
| 4.5 系统测试 |
| 4.5.1 测试环境及工具 |
| 4.5.2 功能性测试 |
| 4.5.3 非功能性测试 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 ECG分类智能算法研究及应用 |
| 5.1 心电信号基础知识 |
| 5.2 心电信号智能分类处理技术研究 |
| 5.2.1 心电数据集研究及处理 |
| 5.2.2 基于CNN的心电信号分类方法研究 |
| 5.2.3 基于RNN的时序特征分析 |
| 5.2.4 模型性能优化及整体设计 |
| 5.2.5 联邦学习的研究及引入 |
| 5.3 实验与分析 |
| 5.3.1 实验评估标准 |
| 5.3.2 实验结果及分析 |
| 5.4 基于本文物联网平台的智能算法实际应用 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）用于心律失常自动诊断的动态心电监测系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文的结构和安排 |
| 第2章 心律失常相关理论与系统整体设计 |
| 2.1 心电与心律失常相关理论 |
| 2.1.1 心电图基础 |
| 2.1.2 心律失常的产生与分类 |
| 2.2 系统需求分析与整体设计 |
| 2.2.1 系统需求分析 |
| 2.2.2 系统整体结构 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 动态心电数据采集器设计 |
| 3.1 动态心电数据采集方案 |
| 3.2 心电数据采集器硬件电路 |
| 3.2.1 整体硬件设计 |
| 3.2.3 核心板电路设计 |
| 3.2.4 功能板电路设计 |
| 3.3 传输协议设计 |
| 3.4 心电数据采集器软件设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 心电监测客户端及数据管理系统设计 |
| 4.1 整体设计 |
| 4.2 心电数据管理系统设计 |
| 4.2.1 Django框架介绍 |
| 4.2.2 数据库设计 |
| 4.2.3 RESTful API接口设计 |
| 4.2.4 web后台管理系统设计 |
| 4.3 心电监测客户端软件设计 |
| 4.3.1 整体设计 |
| 4.3.2 Py Qt5 介绍 |
| 4.3.3 数据网关模块 |
| 4.3.4 数据处理模块 |
| 4.3.5 串口转Socket模块 |
| 4.3.6 数据回放模块 |
| 4.3.7 心电诊断模块 |
| 4.3.8 数据上传模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于深度神经网络的心律失常诊断方法 |
| 5.1 深度神经网络相关理论 |
| 5.2 整体算法设计 |
| 5.3 深度神经网络模型设计 |
| 5.4 MIT-BIH数据库 |
| 5.5 模型训练 |
| 5.5.1 数据集准备 |
| 5.5.2 算法模型的训练 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 整体测试与验证 |
| 6.1 心律失常诊断算法性能测试与分析 |
| 6.2 心电数据采集功能测试 |
| 6.2.1 硬件电路实物 |
| 6.2.2 无线连接配置 |
| 6.2.3 心电数据采集器测试 |
| 6.3 心电监测与远程数据管理功能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（4）基于LSTM心冲击信号的心率异常分类方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 心率监测方式的研究现状 |
| 1.2.2 心率异常识别分类研究现状 |
| 1.3 本文主要的研究内容 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 心冲击信号的获取及数据预处理 |
| 2.1 心脏的工作机理 |
| 2.2 心冲击信号的产生原理 |
| 2.3 心冲击信号数据的采集及预处理 |
| 2.3.1 硬件采集设备 |
| 2.3.2 数据预处理 |
| 2.4 心率数据标注 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于机器学习的心率异常分类 |
| 3.1 特征选择 |
| 3.2 机器学习算法 |
| 3.2.1 支持向量机 |
| 3.2.2 K近邻 |
| 3.2.3 MLP多层感知机 |
| 3.3 算法评价指标 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 二分类实验结果及分析 |
| 3.4.2 三分类实验结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于LSTM的心率异常分类 |
| 4.1 LSTM神经网络 |
| 4.2 网络模型实现 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 实验环境和数据说明 |
| 4.3.2 仿真结果 |
| 4.3.3 对比实验研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间研究成果与参与项目 |
| 学位论文数据集表 |
（5）心血管疾病鲁棒分类算法研究与平台研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第2章 心血管疾病分类系统相关基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 心血管疾病分类数据源 |
| 2.3 心电信号预处理技术 |
| 2.3.1 心电去噪 |
| 2.3.2 心电定位 |
| 2.3.3 心电信号分割 |
| 2.3.4 归一化 |
| 2.4 特征提取 |
| 2.5 分类 |
| 2.6 大数据平台 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 格拉姆主成分网络的心肌梗塞识别算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 一维信号图像化——格拉姆角场 |
| 3.3 主成分分析网络 |
| 3.3.1 简介 |
| 3.3.2 网络结构 |
| 3.4 算法设计思路 |
| 3.4.1 心电信号预处理 |
| 3.4.2 格拉姆角场图像化 |
| 3.4.3 特征提取与分类 |
| 3.5 算法性能验证 |
| 3.5.1 实验数据设置 |
| 3.5.2 实验方案与评估指标 |
| 3.5.3 实验结果与分析 |
| 3.6 算法分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 离散余弦残差网络的心肌梗塞识别算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 离散余弦变换 |
| 4.3 残差神经网络 |
| 4.4 算法设计思路 |
| 4.4.1 心电信号预处理 |
| 4.4.2 特征提取 |
| 4.4.3 分类 |
| 4.5 算法性能验证 |
| 4.5.1 实验数据设置 |
| 4.5.2 实验与评估指标设置 |
| 4.5.3 实验结果与分析 |
| 4.6 算法分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 离散小波密集网络的心血管疾病分类算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 自适应频率分割算法 |
| 5.3 离散小波密集网络 |
| 5.3.1 多层二维离散小波变换 |
| 5.3.2 密集连接网络 |
| 5.4 抗数据倾斜算法 |
| 5.4.1 边界合成少数类过采样技术(Borderline-SMOTE) |
| 5.4.2 焦点损失函数 |
| 5.5 算法设计思路 |
| 5.5.1 心电信号预处理 |
| 5.5.2 特征提取 |
| 5.5.3 分类 |
| 5.6 算法性能验证 |
| 5.6.1 实验数据设置 |
| 5.6.2 实验与评估指标设置 |
| 5.6.3 实验结果与分析 |
| 5.7 算法分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 心血管疾病分类算法在大数据平台下的应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 大数据框架原理 |
| 6.2.1 Hadoop分布式存储文件系统HDFS |
| 6.2.2 Spark分布式计算框架 |
| 6.3 大数据平台设计 |
| 6.3.1 设计思路 |
| 6.3.2 整体架构设计 |
| 6.3.3 具体功能模块设计 |
| 6.4 功能实现与测试 |
| 6.4.1 测试环境 |
| 6.4.2 具体模块功能实现与测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间的科研成果、项目经历 |
| 致谢 |
（6）基于多生理信号的智能服装监护系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外发展现状 |
| 1.3.1 多生理信号简介 |
| 1.3.2 国内外研究现状 |
| 1.4 论文内容框架 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 多生理信号监护系统相关设计 |
| 2.1 系统总体设计 |
| 2.2 多生理信号监护系统硬件设计 |
| 2.3 主控器软件程序设计 |
| 2.4 多生理信号监护系统上位机设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 多生理信号监护系统相关测试 |
| 3.1 功耗与运行性能测试 |
| 3.2 心冲击与心电相关测试 |
| 3.2.1 多生理信号数据保存格式的确定 |
| 3.2.2 心冲击最佳监测位置研究 |
| 3.2.3 心冲击信号质量与穿衣厚度研究试验 |
| 3.2.4 心冲击与心电跟随性试验 |
| 3.3 心冲击与呼吸相关测试 |
| 3.3.1 心冲击提取呼吸信号的可行性测试 |
| 3.3.2 不同状态下的呼吸提取测试 |
| 3.4 温湿度测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多生理信号处理与分析 |
| 4.1 多生理信号噪声的去除 |
| 4.1.1 希尔伯特-黄变换 |
| 4.1.2 HHT去噪效果验证 |
| 4.1.3 心冲击与心电信号去噪 |
| 4.1.4 呼吸信号去噪 |
| 4.2 基于PT-状态机逻辑的波峰定位 |
| 4.2.1 Pan-Tompkins算法 |
| 4.2.2 PT-状态机逻辑算法 |
| 4.2.3 BCG与 ECG的波峰定位 |
| 4.2.4 呼吸信号波峰定位 |
| 4.3 基于心冲击信号的心率变异性分析 |
| 4.3.1 JJ与RR间期一致性研究 |
| 4.3.2 HRV线性域分析 |
| 4.3.3 HRV非线性域分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读硕士期间的主要研究成果 |
| 致谢 |
（7）面向家庭服务的智能健康监护系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本课题研究内容 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 系统需求分析与总体设计 |
| 2.1 系统的需求分析 |
| 2.1.1 用户需求分析 |
| 2.1.2 功能需求分析 |
| 2.1.3 性能需求分析 |
| 2.2 系统总体设计 |
| 2.2.1 系统设计原则与设计思想 |
| 2.2.2 系统总体结构设计 |
| 2.2.3 系统开发平台构建 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 系统开发相关技术与理论概述 |
| 3.1 应用交互层相关技术 |
| 3.1.1 系统软件架构 |
| 3.1.2 建模方法 |
| 3.1.3 系统后台技术简介 |
| 3.1.4 系统前端技术简介 |
| 3.2 传输层无线通信相关技术 |
| 3.3 可穿戴设备简述 |
| 3.4 心电信号简介 |
| 3.5 小波变换 |
| 3.6 支持向量机SVM |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 健康监护系统设计 |
| 4.1 应用交互层功能设计 |
| 4.1.1 用户认证模块设计 |
| 4.1.2 家庭监护模块设计 |
| 4.1.3 远程诊断模块设计 |
| 4.1.4 系统管理模块设计 |
| 4.1.5 微信小程序设计 |
| 4.2 数据服务层功能设计 |
| 4.2.1 设备服务功能设计 |
| 4.2.2 数据库存储结构设计 |
| 4.3 多模网关功能设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 健康监护系统实现 |
| 5.1 应用交互层的实现 |
| 5.1.1 用户认证模块实现 |
| 5.1.2 家庭监护模块实现 |
| 5.1.3 远程诊断模块实现 |
| 5.1.4 系统管理模块实现 |
| 5.2 数据服务层功能实现 |
| 5.3 智能多模网关的实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 系统测试与结果分析 |
| 6.1 智能多模网关测试 |
| 6.2 家庭健康监护系统测试 |
| 6.2.1 功能测试 |
| 6.2.2 性能测试 |
| 6.3 小程序测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（8）基于心电动力学图的多平台心肌缺血临床检测系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文结构 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 心脏电生理 |
| 2.1.1 心电图 |
| 2.1.2 心电向量图 |
| 2.1.3 心肌缺血检测方法 |
| 2.2 确定学习理论 |
| 2.2.1 RBF神经网络 |
| 2.2.2 RBF持续激励条件 |
| 2.2.3 离散系统的确定学习 |
| 2.2.4 确定学习在心肌缺血检测上的应用 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 多平台系统需求分析及框架设计 |
| 3.1 多平台系统需求分析 |
| 3.1.1 电子病历存储和访问需求 |
| 3.1.2 心肌缺血检测研究平台需求 |
| 3.1.3 心肌缺血远程检测平台需求 |
| 3.2 电子病历数据库方案的选取 |
| 3.3 心肌缺血检测研究平台方案选取 |
| 3.4 心肌缺血远程检测平台方案选取 |
| 3.5 多平台系统整体框架 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 心肌缺血数据库服务实现 |
| 4.1 电子病历数据库设计 |
| 4.1.1 数据来源及需求分析 |
| 4.1.2 数据库结构设计 |
| 4.1.3 数据库构建 |
| 4.1.4 数据库优化 |
| 4.2 数据库集群部署 |
| 4.2.1 数据库集群搭建 |
| 4.2.2 电子病例数据库程序部署 |
| 4.3 数据库信息脱敏 |
| 4.3.1 脱敏方案选择 |
| 4.3.2 数据脱敏实现 |
| 4.4 数据库访问API |
| 4.4.1 添加电子病历API |
| 4.4.2 更新电子病历API |
| 4.4.3 查询电子病历API |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 多平台系统的整体实现 |
| 5.1 心肌缺血检测MATLAB研究平台实现 |
| 5.1.1 界面设计 |
| 5.1.2 逻辑层实现 |
| 5.1.3 计算层实现 |
| 5.2 心肌缺血检测研究平台功能展示 |
| 5.2.1 病历查询功能 |
| 5.2.2 CDG检测 |
| 5.2.3 全屏显示 |
| 5.2.4 病历添加 |
| 5.2.5 病历修改 |
| 5.2.6 指标分布图 |
| 5.3 Web远程检测平台的后台实现 |
| 5.3.1 SpringBoot及其组件 |
| 5.3.2 后台项目结构 |
| 5.3.3 CDG检测程序调用 |
| 5.3.4 数据库连接池 |
| 5.3.5 用户权限认证与授权 |
| 5.4 Web远程检测平台前端页面实现 |
| 5.4.1 平台首页 |
| 5.4.2 病历查询界面 |
| 5.4.3 病历添加界面 |
| 5.4.4 病历修改界面 |
| 5.4.5 CDG诊断界面 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（9）多参数心肺功能检测方法及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容和创新点 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 本设计创新点 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 运动心肺功能检测相关理论基础 |
| 2.1 运动心肺功能检测理论基础 |
| 2.1.1 运动生理学 |
| 2.1.2 心肺运动试验简介 |
| 2.2 心电信号的产生机理和检测方法概述 |
| 2.2.1 心电信号的产生机理和生理意义 |
| 2.2.2 十二导联心电信号的检测方法 |
| 2.3 呼吸力学的临床意义和检测方法概述 |
| 2.3.1 呼吸力学的临床意义 |
| 2.3.2 呼吸力学的检测方法 |
| 2.4 二氧化碳的生理意义和检测方法概述 |
| 2.4.1 二氧化碳的生理意义 |
| 2.4.2 二氧化碳的检测方法 |
| 2.5 氧气的生理意义和检测方法概述 |
| 2.5.1 氧气的生理意义 |
| 2.5.2 氧气的检测方法 |
| 2.6 血压的生理意义与检测方法概述 |
| 2.6.1 血压的生理意义 |
| 2.6.2 血压的检测方法 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 呼吸流量检测方法研究 |
| 3.1 检测方法概述 |
| 3.2 差压式流量检测方法研究 |
| 3.2.1 差压式流量检测原理 |
| 3.2.2 基于差压式流量测量的CPET气路设计 |
| 3.2.3 差压式流量检测方案设计 |
| 3.3 涡轮式流量检测方法研究 |
| 3.3.1 涡轮式流量检测原理 |
| 3.3.2 基于涡轮式流量测量的CPET气路设计 |
| 3.3.3 涡轮式流量检测方案设计 |
| 3.4 热式流量检测方法研究 |
| 3.4.1 热式流量检测原理 |
| 3.4.2 基于热式流量测量的CPET气路设计 |
| 3.4.3 热式流量检测方案设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 系统设计及实现 |
| 4.1 系统设计需求 |
| 4.2 系统方案及整体结构 |
| 4.3 硬件系统设计说明 |
| 4.3.1 模拟部分 |
| 4.3.2 数字部分 |
| 4.4 软件系统设计说明 |
| 4.4.1 软件系统设计概述 |
| 4.4.2 下位机软件系统设计说明 |
| 4.4.3 上位机软件系统设计说明 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 信号处理和运动心肺功能关键参数研究 |
| 5.1 信号处理 |
| 5.1.1 十二导联心电信号的处理 |
| 5.1.2 呼吸流量信号的处理 |
| 5.1.3 其它信号的处理 |
| 5.2 运动心肺功能关键参数研究 |
| 5.2.1 静态肺功能关键参数研究 |
| 5.2.2 动态心肺功能关键参数研究 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 平台的验证与初步临床运用 |
| 6.1 各参数检测模块的验证 |
| 6.1.1 十二导心电相关指标的验证 |
| 6.1.2 呼吸力学模块的验证 |
| 6.1.3 二氧化碳以及氧气检测模块的验证 |
| 6.2 系统的初步临床应用 |
| 6.2.1 临床方案的设计 |
| 6.2.2 运动心肺参数估算 |
| 6.2.3 多参数运动心肺功能测试系统的初步临床应用 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 指导教师对研究生学位论文的学术评语 |
| 答辩委员会决议书 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（10）基于Cortex-M3的具有实时分析功能的动态心电软硬件系统的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 心电图及导联基础 |
| 1.2.2 心电分析算法 |
| 1.2.3 动态心电检测仪器 |
| 1.3 课题研究目标与内容 |
| 1.3.1 课题研究目标 |
| 1.3.2 课题研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 系统总体设计 |
| 2.1 系统设计需求 |
| 2.2 系统整体设计 |
| 2.3 系统硬件电路设计 |
| 2.3.1 电源管理电路设计 |
| 2.3.2 前端采样电路设计 |
| 2.3.3 MCU控制电路设计 |
| 2.3.4 可靠性设计 |
| 2.4 系统软件设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 心电实时分析算法设计 |
| 3.1 心电实时分析算法需求分析 |
| 3.2 滤波 |
| 3.3 QRS波群检测 |
| 3.4 心电信号分类 |
| 3.4.1 心拍和心电信号特征 |
| 3.4.2 心拍匹配 |
| 3.4.3 主导心拍选择 |
| 3.4.4 主导心律 |
| 3.4.5 心拍分类 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 嵌入式软件设计 |
| 4.1 嵌入式软件需求分析 |
| 4.2 嵌入式软件设计概述 |
| 4.3 多任务管理 |
| 4.4 数据采集 |
| 4.5 USB通讯 |
| 4.6 SD卡存储 |
| 4.7 人机交互设计 |
| 4.8 可靠性、稳定性 |
| 4.9 本章小结 |
| 第5章 系统测试与结果分析 |
| 5.1 功耗测试 |
| 5.2 多任务管理测试 |
| 5.2.1 数据采样 |
| 5.2.2 心电信号采样频率 |
| 5.2.3 心电实时分析 |
| 5.2.4 心电实时分析算法测试 |
| 5.3 系统整体测试与试验情况 |
| 5.4 动态心电监测仪研制总结 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间承担的科研任务及主要成果 |
四、心电图的采集与存储（论文参考文献）
- [1]基于边缘智能的心电信号处理方法与应用[D]. 甄鹏华. 齐鲁工业大学, 2021(10)
- [2]面向智慧医疗的物联网管理平台设计及实现[D]. 尹康杰. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]用于心律失常自动诊断的动态心电监测系统的研究[D]. 周葛. 吉林大学, 2021(01)
- [4]基于LSTM心冲击信号的心率异常分类方法的研究[D]. 易思宇. 广东技术师范大学, 2021(09)
- [5]心血管疾病鲁棒分类算法研究与平台研制[D]. 张弓. 吉林大学, 2021(01)
- [6]基于多生理信号的智能服装监护系统研究[D]. 王允. 天津工业大学, 2021(01)
- [7]面向家庭服务的智能健康监护系统设计与实现[D]. 李龙基. 电子科技大学, 2021(01)
- [8]基于心电动力学图的多平台心肌缺血临床检测系统的设计与实现[D]. 陈善. 华南理工大学, 2020(02)
- [9]多参数心肺功能检测方法及应用研究[D]. 刘杰. 深圳大学, 2020(10)
- [10]基于Cortex-M3的具有实时分析功能的动态心电软硬件系统的研究[D]. 蒋坤坤. 浙江大学, 2020(02)