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ECG智能检测与分析方法的研究
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3秒自动关闭窗口很多电脑的显卡上都带有VGA的接口，去电脑城买一根VGA输出线（10元-20元），买一根音频输出线（1元-3元）。然后用VGA输出线连接电脑的VGA接口和电视的VGA接口（老电视上都有哦，比如俺家04年购买的康佳电视），音频输出线连接电脑的声卡和功放的音频输入接口即可。注：新的电视都带有HDMI接口（高清晰度多媒体接口(英文:High Definition Multimedia Interface)）如果你的电脑上也有HDMI接口，效果更佳。13元+2001年的笔记本电脑，就这样，俺就用这些，在14寸的电脑上播放网上下载的各种电影，然后在34寸的电视上看。效果，那真是不一般。
家庭用的电视是越来越好了，液晶电视屏幕又大又好。本小孩一日突发奇想：如果能够利用电视机做显示器，扩展出一台电脑来。那么，当家里用电脑的人较多，有一人占用了电脑的时候，就可以利用电视机来完成一些电脑的操作了，例如上网、打打文章之类的。苦想多日，未有结果。一日突发奇想，搜索网络，发现有两种方案可以解决：一、软件
用软件betwin实现。参见：/view/1415955.htm?fr=ala0_1[1]/soft/down/soft_12380.html[2]/tech/info/156391.html[3]二、硬件.cn/pingce/.html[4]上述方案借助WINDOWS系统自带的Terminal Services&远程桌面&服务实现多个终端共享一台电脑的硬件资源，一台电脑最多可以同时为3台终端提供服务。/shop/disp_provide_9819291.html[5]其中，软件的方法更经济。注：
详细的评估ECG分析算法或设备的内容。参见： http://www.physionet.org/physiotools/wag/eval.htm 要点： 1、 WFDB中包含了评估有关的程序； 2、 EC38和EC57要求采用以下的数据库进行评估： AHA DB: The American Heart Association Database for Evaluation of Ventricular Arrhythmia Detectors (80 records, 35 minutes each) MIT DB: The Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel Hospital Arrhythmia Database (48 records, 30 minutes each) ESC DB: The European Society of Cardiology ST-T Database (90 records, two hours each) NST DB: The Noise Stress Test Database (12 records, 30 minutes each) CU DB: The Creighton University Sustained Ventricular Arrhythmia Database (35 records, 8 minutes each) 3、 AHA数据库中数据的格式和其它库中数据的格式不同，要用WFDB的命令a2m和ad2m来进行转换。 4、 关于评估的细节，参见： http://www.physionet.org/physiotools/wag/evnode10.htm
WFDB软件包简介
ECG数据在Matlab下的读取/显示方法WFDB软件包包含两大组件：1、WFDB库，支持心电信号读取及分析；2、WAVE软件，显示、标注及交互。这个开发包都是开源（Open Source）的，用C语言开发，且是跨平台的，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS等流行的操作系统平台上使用。WFDB库支持C, C++, Fortran, Java, Matlab, Perl, Python等流行的编程语言。WFDB库支持直接从HTTP服务器或者FTP服务器上读取心电数据。如果你想在matlab（支持7.0以上的版本，JVM的版本1.4以上）中，使用WFDB库，参见（WFDB Toolbox for MATLAB）：http://www.physionet.org/physiotools/matlab/wfdb-swig-matlab/安装完毕以后，在matlab中运行demo_wfdb_tools就可以看到使用该库来读取、分析和显示ECG数据的可视化效果。有关的matlab指令如下：rdannread annotation files for WFDB recordsrdsampread signal files of WFDB recordssetwfdbset WFDB paths to
PhysioBank简介做心电信号有关的研究与开发的同志，十有八九都知道PhysioNet（www.physionet.org）。该网站提供了PhysioBank——一个拥有50个心电信号的数据库，共10000个心电信号数据，数据量高达700G！而大部分数据都是免费提供的，可以从网站上直接下载。用户可以通过网址http://physionet.org/cgi-bin/ATM[1] ，使用浏览器，在线地显示选定的心电数据，还可以将这些数据保存成文本的形式，或者发送到邮箱。另外，用户可以通过网址 http://www.physionet.org/physiobank/database/[2] ，来了解和查看各种数据库的入口。这些数据库大多是ECG有关的，也有步态数据库（Gait Databases）等一些非ECG的数据库，但数量不多。每个ECG数据库都包括了一些记录（record），每个记录至少包含3个文件。后缀为.dat的是心电信号的数据文件（二进制格式），后缀为.atr的是心电信号的标注（annotati
周四中午看了《阿凡达》的3D版。该片精采绝伦，媒体上多有描述，不必多言。看完该片，俺却想到了网瘾的由来和主人公杰克的经历何其相似。作为地球人，杰克是一个弱者，要地位，没地位（下士），要钱，没钱（没有治疗费），要女人，没女人，腿脚瘫痪，行动困难，纵有雄心万丈，只能在阿凡达身上实现。作为阿凡达，杰克是一个强者，要地位，有地位（魅影骑士），要女人，有女人，呼风唤雨，振臂一呼天下应。现实何其残酷，而身为阿凡达何其痛快，换作是你，你会选择做谁？答案不言自明。在网游的世界里，也有很多“杰克”，他们或许手无缚鸡之力，或许被老师、同学鄙视的对象，或许在领导面前唯唯诺诺，或许居无定所为三餐发愁，但到了网游的世界里，他们就是无所不能的阿凡达，拥有至高的权力和巨多的财宝，是万众仰慕
（注：该解决办法适合于和comodo免费防火墙混装在一个系统的情况） 安装完360杀毒以后重启动俺的机机，却发现任务栏里没有360杀毒的图标，除非直接点击桌面上的360杀毒图标。用360安全卫士检查启动项，找到了360sdrun.exe的启动项，似乎将360杀毒也启动了。搜索百度，无果，有人建议重新装360杀毒，似乎也没有找到症结之所在。 俺检查桌面上360杀毒快捷方式，发现其实该快捷方式对应的是360sd.exe，于是，进入360杀毒的安装目录，点击360sdrun.exe，弹出comodo确认是否允许360sdrun.exe执行360sd.exe，点击允许。重启动后，360杀毒的图标就出现在了任务栏里。 分析原因：由于启动项是360sdrun.exe，该程序会去执行360sd.exe，第一次运行的时候需要comodo的许可。而安装完360杀毒以后，重新启动系统，360sdrun.exe执行360sd.exe一直没有得到comodo的许可。所以，360sd.exe就无
Fedora11/12 硬盘安装支持NTFS分区
摸索了n天，尝试了各种版本，安装了各种方式，找到了文档：http://pupweb.org/wikka/FrugalvsFullinstall[1]然后，在虚拟机上玩了个完全安装。发现：完全（Full）安装只占用64M内存。Frugal安装方式，如果系统有足够的内存，会把puppy及其它sfs文件都加载到内存中，好处是：运行速度快。该安装方式还有升级方便，可以直接安装（其实是复制）在fat和NTFS分区上的优点。而完全安装的好处是：可以在内存很小的机器上运行puppy，例如：128M以下的机器。该安装方式升级不方便，如果要和windows系统共存，则必须划一个单独的分区出来装puppy，适合于对linux较为熟悉的用户。如果系统有足够大的内存，例如：1G的内存，则Frugal安装会快一些。当然了，对于最近几年的新机器，Frugal和完全安装基本上体验不到速度上的差别。对于个人用户而言，推荐：Frugal安装方式。
为了在Windows的机机上使用远程桌面，俺安装了Vnc Viewer，可是在使用halt指令关机时，发现只能关闭系统，不能断电。百度搜索大法，找到一个命令：poweroff ，能够关闭系统同时断电。就一个字：爽。一般人，俺不告诉它！
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心脏监视平台ecg
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飞思卡尔半导体和monebotechnologies近日结成战略伙伴，为使用心电图(ecg)技术的医药设备提供综合平台。片上ecg解决方案将monebo的kineticecg软件和飞思卡尔嵌入式处理技术集于一身，使医疗设备生产商能够开发出使用简便的ecg监视工具。ecg监视器是医疗保健机构用来确定心脏状况、监视病人健康的重要工具。在这些死亡人
飞思卡尔半导体和monebotechnologies近日结成战略伙伴，为使用心电图(ecg)技术的医药设备提供综合平台。片上ecg解决方案将monebo的kineticecg软件和飞思卡尔嵌入式处理技术集于一身，使医疗设备生产商能够开发出使用简便的ecg监视工具。ecg监视器是医疗保健机构用来确定心脏状况、监视病人健康的重要工具。据世界卫生组织的数据，心血管病已经成为造成全球人口死亡的主要因素。2005年，全球大约有1750万人死于心血管疾病，占全球总死亡人数的30％。在这些死亡人口中，760万人死于心脏病发作，570万人死于中风。到2015年，每年将会有约2000万人死于心血管疾病，死亡的主要原因都是心脏病发作和中风。而他们中的很多人可能是在事先没有任何心血管疾病症状的情况下。“受多种心血管疾病影响的人通常并没有接受治疗，或者是因为他们没有意识到他们已经得了这类疾病，或他们对传统治疗方案有一些误解。”飞思卡尔全球医疗应用专家josefernandezvillasenor博士表示，“而有了像飞思卡尔和monebo这样的公司的突破性硅和软件技术，使得用关键的和人们普遍接受的ecg测试进行心脏病人的监视变得更轻松、更经济高效。”为了帮助医疗专业人士评估心脏参数，monebotechnologies开发了支持ecg波形的信号处理和解释的kineticecg算法。该算法能够为捕获到的最多16个导联的ecg数据提供非常精确的qrs(q波形、r波形和s波形)检测和特征提取、心跳分类、间歇测量和心律解释。monebo的kinetic软件运行在各种飞思卡尔微处理器(mpu)和微控制器(mcu)上。这些处理平台选项使开发人员能够根据他们的性能、操作功率、集成和系统成本需求，自由选择ecg应用。“依托我们独特的软件算法和飞思卡尔处理平台，我们拥有为临床医生提供详细信息的技术，使医生能够远程监视心脏病人，并且从任何设备上分析和解释ecg数据，包括那些用于药物和临床试验的数据。”monebotechnologies总裁兼首席执行官dalemisczynski表示。加快医药设备设计人员产品面市当今的医疗设备设计人员面临着如何设计更尖端的产品，同时将这些产品更快地推向市场的挑战。kinetic算法和飞思卡尔处理器的结合，使设计人员能够在设计中增加先进的ecg监视功能，同时将产品更快推向市场。飞思卡尔嵌入式mpu和mcu包含必要的集成，在下一代医疗设备中增加了创新技术。由于kinetic算法通过了美国食品和药品管理局(fda)510(k)认证，因此简化了最终设备监管备案。monebo软件可以与飞思卡尔的mcu与嵌入式mpu系列结合使用，如8位hcs08和16位数字信号控制器(dsc)、32位coldfire、powerquicc和i.mx器件。这一硬件/软件联合解决方案的整体优势包括：加快产品面市――通过简化pda验证，缩短开发时间；可扩展性――医疗设备设计人员可以根据飞思卡尔嵌入式处理器和monebo软件的独特功能开发最适宜的设计。更低的开发成本――片上ecg解决方案经过全面的测试和验证，为医疗设计人员提供“一站式商店”方法。“飞思卡尔认为，如果消费者能够拥有一些他们日常生活息息相关的医疗设备，他们就能更有效地监视自己的健康状况。”飞思卡尔高级副总裁兼首席销售和营销官henririchard表示，“通过缩短产品上市时间、提供一流硬件、降低系统成本，飞思卡尔技术将进一步拓宽ecg医疗设备市场。最终，片上ecg解决方案将会带来新一代ecg产品，帮助提高深受心血管疾病之苦的亿万人的生活质量。”片上ecg解决方案非常适合于大量应用技术，如：事件记录：自动触发告警，警告心脏问题和呼叫中心决策支持病人临床监视：通过医生的即时信息接入，进行实时监视病人配药：临床试验的间歇测量，或者监视和调整病人药物剂量辅助心脏恢复的监视器家庭医疗：在家中监视病人的便携式设备医疗和健身：监视心脏健康和优化试验的设备即于-19日在佛罗里达奥兰多举行的飞思卡尔技术论坛上，monebo和飞思卡尔将演示片上ecg解决方案。
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女人促进乳房发育吃什么。作为每一名女性朋友都希望自己有一个好的身材，而丰满的乳房是构成好身材的基础，优秀研究生学位论文题录展示危重病人生命体征信号质量评估与分析专　业: 生物医学工程关键词: 危重病人 生命体征 信号质量指数 动脉血压分类号: R318.04形　态: 共 136 页　约 89,080 个字　约 4.261 M内容阅　读: 内容摘要现代加强医疗病房应用了大量的监护设备对危重病人的生理和病理状态进行监测，然而由于监护信号经常受到噪声、伪迹和数据缺失等的干扰，造成监护参数的估值错误，导致监护仪错误报警。有报道表明监护仪报警假阳性率有时竟高达86%。居高不下的错误报警率不但剥夺了病人的正常休息，增加了病人和医护人员的压力，造成时间、资源上的浪费，更为严重的是造成医护人员对报警信号的不信任和麻痹大意，这严重影响了临床医生对真实危重报警的及时响应和处理，大大降低了重症监护效果。
本文从危重病人生命体征信号的质量评估入手，导出了反映信号质量高低的信号质量指数(Signal Quality Index，SQI)，研究了基于SQI的在严重干扰存在时生命体征信号的估计，实现了对严重心律失常错误报警的抑制。
本文首先研究了心电(Electrocardiogram，ECG)与动脉血压(ArterialBlood Pressure，ABP)信号的信号质量评估方法，提出了通过比较对干扰敏感性不同的QRS识别算法结果来确定心电信号质量的思想，并综合多导联同步分析与比较、信号峰度分析和信号功率谱分析等方法导出了心电信号质量指数；应用模糊逻辑算法和启发式约束算法对血压信号进行波形特征分析，导出了血压信号质量指数。信号质量指数是一个介于0和1之间的数值，数值越大表明信号质量越好，数值越小表明信号质量越差。
导出SQI之后，研究了在严重干扰存在时生命体征信号的估计方法，主要研究了心率和动脉血压值的估计。直接从ECG或ABP信号的搏动识别得到的心率值和直接从ABP波形特征分析得到的血压值很容易受到干扰的影响，造成估值的严重误差。卡尔曼滤波器可以避免干扰对信号估计的影响，提供对随机信号的最佳估计，适用于对心率、血压等心血管系统信号的估计。我们研究了应用卡尔曼滤波器实现心率和血压估计的算法，提出了通过信号质量指数调节卡尔曼滤波器增益系数的思想，当信号质量高时，使卡尔曼滤波器残差的增益系数增加，此时算法较多地依赖高质量的心率(或血压)测量值来调整心率(或血压)估计；反之，当信号质量低时，使滤波器残差的增益系数减小，算法较少地依赖低质量的测量值来调整参数估计。同时设定了一个信号质量指数阈值，当信号质量低于阈值时，停止更新卡尔曼滤波器，以避免信号质量过低时干扰对参数估计的严重影响，从而对卡尔曼滤波估计进行了优化。心率信息可以通过对ECG、ABP及脉搏血氧饱和度等信号进行搏动检测获得，由于各通道间数据冗余且近似独立，同时，各通道间的干扰往往不具有相关性，通过传感器融合算法对多源信号进行数据融合可获得更精确的心率估计。我们首先研究了从多个包含干扰的信号估计中获取最佳估计的数据融合算法，导出了多导数据融合公式。然后对基于多导心电和动脉血压信号的卡尔曼滤波算法获得的心率估计进行数据融合，得出了鲁棒性的融合心率估计；提出了用信号质量指数和卡尔曼滤波器残差作为权重系数控制数据融合的思想，当某导联由于干扰造成心率估计误差时，一方面由于干扰的存在使该导联的SQI减小，另一方面心率估计误差的存在使卡尔曼滤波器的残差增大，从而在数据融合时控制减小该导联的权重。数据融合方法在仅有一个通道具有高质量信号的情况下，仍能获得精确的参数估计。
通过数据融合算法获得心率估计后，研究了应用融合心率和信号质量指数抑制监护仪严重心律失常错误报警的算法，提出了通过信号质量指数判断阈值的选取进行真实报警识别率和错误报警抑制率调节的思想。当监护仪发出严重心律失常报警时，用此时算法估计的融合心率与监护仪设定的报警阈值进行比较，并根据信号质量是否可信判断接受或拒绝报警。当融合心率未达到报警阈值且信号质量指数指示信号质量好时，则信任此时的心率估计，认为此时监护仪的报警是错误报警并加以抑制。
为对本文提出的算法进行验证和评价，应用美国麻省理工学院多参数智能重症监护数据库 II(Multi-Parameter Intelligent Monitoring for Intensive care II， MIMIC II)中的高质量连续监护数据作为标准信号集，共选取437例、3762段长度为1小时以上(1.62±0.69 h)，总计6084小时的连续高质量的同步多导联ECG和ABP波形数据，对标准信号集添加不同类型和强度的心电和动脉血压干扰，建立了心电和血压评价数据集。心电干扰采用了麻省理工学院标准心电干扰数据集的干扰数据，包括三类干扰和6种信噪比的18类干扰数据，动脉血压干扰应用我们自行设计的六类动脉血压干扰生成算法生成的干扰数据，包括六类干扰和5种不同干扰段占据比例(占空比)的30类干扰数据。同时基于MIMIC II数据库中的监护仪报警数据建立了错误报警抑制评价数据集，包括各类严重心律失常报警信号5344次，经专家确定，其中的错误报警率为42.74%。为进行心率估计算法性能评价，研究了在心率估计抗干扰研究中采用的确定心率金标准的算法，以标准信号集为基准计算得出了心率的金标准值，用于比较不同心率估计算法的抗干扰效果。我们对八种心率估计算法和三种动脉血压估计算法进行了抗干扰效果评价。
研究结果表明，评价数据集的ECG和ABP信号的信号质量指数均随添加干扰的增加而减小，信号质量指数较好地反映了生理信号受干扰的水平；信号质量指数在应用卡尔曼滤波算法进行心率和血压估计中发挥了重要作用，基于卡尔曼滤波和信号质量指数的估计算法可获得较好的心率和血压估计，如不采用信号质量指数对卡尔曼滤波器参数进行控制，当信号质量较低时估计误差显著增加；数据融合算法可有效克服干扰造成的心率估计误差，获得较好的融合心率估计，在严重ECG干扰存在时心率估计误差小于1次\分，在严重ABP干扰存在时心率估计误差小于2.1次\分；基于SQI的动脉血压估计算法可以不同程度地减小血压估计误差，当SQI对干扰敏感时，可显著降低干扰对血压估计的影响，当SQI不敏感时，干扰影响仍不同程度的存在；错误报警抑制算法对严重心律失常报警的真实报警正确识别率为100.00%，对错误报警的抑制率为53.68%，错误报警率从抑制前的42.74%降低为19.80%。
正确的生命体征信号估计和信号质量评估是智能监护的前提，只有获取了正确的监护参数和可信的信号，才能进行下一步对病人生理和病理状态的正确解释、预测和评估。本文在这方面进行了有益的尝试，但仍有许多不足之处：如获取的血压信号SQI对某些类型的干扰仍不很敏感，只对生命体征信号中的ECG和ABP进行了研究，只研究了心律失常错误报警的抑制，对其他生命体征信号和其他类型的报警尚需进行进一步研究..……全文目录文摘英文文摘论文说明：缩略语注释表第一章 绪论1.1选题背景及其意义1.2危重病人生命体征信号的获取1.2.1心电监测1.2.2动脉血压监测1.2.3肺动脉压监测1.3信号干扰分析1.3.1心电干扰1.3.2动脉血压干扰1.4智能监护系统的研究现状1.4.1数据预处理1.4.2特征提取1.4.3监护仪错误报警抑制1.4.4模式识别与基于模型的解释和推理1.4.5智能监护的任务1.5本文主要工作和章节安排1.5.1本文主要工作1.5.2章节安排第二章 心电与动脉血压信号的质量评估2.1心电信号质量评估2.1.1基于单一ECG导联不同QRS搏动识别算法比较的信号质量评估2.1.2基于多个同步ECG导联间QRS搏动识别算法比较的信号质量评估2.1.3基于ECG信号峰度分析的信号质量评估2.1.4基于ECG信号功率谱分布的信号质量评估2.1.5 ECG信号综合质量评估2.2血压信号质量评估2.2.1基于模糊逻辑的逐搏ABP信号质量评估2.2.2基于启发式约束的ABP信号质量评估2.2.3 ABP信号综合质量评估2.3本章小结第三章 基于信号质量评估和卡尔曼滤波的心率融合估计3.1卡尔曼滤波3.1.1卡尔曼滤波算法3.1.2基于信号质量指数的卡尔曼滤波增益调节3.1.3滤波器方程初始值的确定3.2心率信号融合估计3.2.1融合估计算法3.2.2心率信号融合估计3.3评价数据库3.3.1标准信号集3.3.2心电信号评价数据集3.3.3动脉血压信号评价数据集3.4心率估计金标准的确立3.5心率估计算法的抗干扰效果评价3.5.1心电信号评价数据集分析结果3.5.2血压信号评价数据集分析结果3.6本章小结第四章 基于信号质量评估和卡尔曼滤波的血压估计4.1血压估计算法4.2血压信号干扰生成算法4.2.1饱和到高压水平干扰4.2.2饱和到低压水平干扰4.2.3饱和到平均血压水平干扰4.2.4方波干扰4.2.5高频干扰4.2.6脉冲性干扰4.3血压估计算法的抗干扰效果评价4.4本章小结第五章 监护仪错误报警抑制5.1错误报警抑制评价数据集5.2错误报警抑制算法5.3错误报警抑制效果评价5.4本章小结第六章 总结与展望6.1总结6.2展望参考文献相似论文,79
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TP181,60页,R318.04,143页,R318.04,99页,R318.04,71页,R318.04
TP391.41,59页,R318.04,54页,R318.04
TP311.131,47页,R318.04,69
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R543.508,63页,R318,58页,R318.0 Q539,58页,R318.6,52页,R318.6,77页,R318.11,74页,R318.18,57页,R318.04 TP311.13,61页,R318.6 R573,100页,R318.04
R749.055中图分类:
> <font color=@8.04 > 医药、卫生 > 基础医学 > 医用一般科学 > 生物医学工程
& 2012 book.数字信号处理（57）
详细的评估ECG分析算法或设备的内容。参见：
&1、 WFDB中包含了评估有关的程序；
&2、 EC38和EC57要求采用以下的数据库进行评估： AHA DB: The American Heart Association Database for Evaluation of Ventricular Arrhythmia Detectors (80 records, 35 minutes each) MIT DB: The Massachusetts Institute of Technology-Beth
Israel Hospital Arrhythmia Database (48 records, 30 minutes each) ESC DB: The European Society of Cardiology ST-T Database (90 records, two hours each) NST DB: The Noise Stress Test Database (12 records, 30 minutes each) CU DB: The Creighton University Sustained
Ventricular Arrhythmia Database (35 records, 8 minutes each)
&3、 AHA数据库中数据的&#26684;式和其它库中数据的&#26684;式不同，要用WFDB的命令a2m和ad2m来进行转换。
&4、 关于评估的细节，参见： http://www.physionet.org/physiotools/wag/evnode10.htm
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