【论文】某医院471例心脑血管疾病的死亡特征分析_百度文库
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某医院471例心脑血管疾病的死亡特征分析
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心血管疾病患者的心理特征及护理（医学论文）
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3秒自动关闭窗口缺血性脑血管病患者脑动脉狭窄的分布及特征--《中华老年心脑血管病杂志》2003年05期
缺血性脑血管病患者脑动脉狭窄的分布及特征
【摘要】：目的　探讨动脉粥样硬化性缺血性脑血管病患者脑动脉狭窄的分布特征。方法　选择连续行主动脉弓 +全脑血管造影检查的成年缺血性脑血管病患者 196例 ,将其中 171例存在脑动脉狭窄的患者按年龄分为青年组 (18～4 4岁 )、中年组 (45～ 5 9岁 )及老年组 (≥ 6 0岁 ) ,分析脑动脉狭窄随年龄变化的分布规律。结果　 171例脑动脉狭窄的患者中颅内动脉狭窄的发生率 (80 .7% )明显高于颅外动脉 (5 6 .1% )。青年组单纯颅内动脉狭窄的比例较高 ,主要发生在大脑中动脉。中年组及老年组颅内、外动脉狭窄并存的比例较高。颅外动脉病变数目随年龄不断增加(P 0 .0 0 1)。结论　动脉粥样硬化性缺血性脑血管病患者颅内动脉狭窄的发生率高于颅外。脑动脉狭窄的分布有年龄特征性
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：R743.3【正文快照】：
种族差异对脑动脉狭窄的影响已得到公认。亚洲人动脉粥样硬化病变好发于颅内动脉 ,而欧美人好发于颅外动脉 ,特别是颈动脉[1] 。有关我国缺血性脑血管病脑动脉狭窄分布的研究较少 ,且存在一些设计上的问题 :如样本例数较少 ;经颅多普勒超声(TCD)及复式超声检测结果准确度较差
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???棬????????????心电信号特征识别及其在心血管疾病诊断中的应用--《吉林大学》2014年博士论文
心电信号特征识别及其在心血管疾病诊断中的应用
【摘要】：随着城市居民生活方式、工作节奏和饮食规律的变化，心脏疾病已成为现代社会的高发病症，早期识别、正确诊断和及时治疗对降低心血管疾病的死亡率至关重要。心电图有着数百年应用的历史，随着心电图仪器的发展日趋完善，在心血管疾病的检测过程中具有不可替代的作用。简单、快速、价格低廉，有着较高的临床应用价值。但是，心电图检测也存在一些缺陷，例如，会因为操作者的手法、电极的位置等不同因素影响其结果，常常造成同一人出现不完全相同的心电图。正因为检测的差异性，病态心电图种类的复杂性，造成了结果判断的差异性和难辨性，需要具有大量的知识储备及丰富临床经验的专业医师进行分析诊断。对于某些心血管疾病如心瓣膜病和轻度心室肥厚等疾病时，心电图检测通常没有异常改变；对于心血管硬化、部分房颤等心血管疾病，心电图只能作为辅助诊断的指标。虽然心电图的变化会随着时间和部位的不同而变化，但其一些内部的变化是有生物学特征的。因此，利用现代计算技术克服传统心电的弱点，对复杂海量的心电图信息进行生物信息学处理,如何系统挖掘与心血管疾病诊断和生物识别相关的信息，使其具有更加准确性，更高实时性，易被识别的特征性，从而实现心电图可自动分类的现代诊断意义，这也是我们寻求多学科交叉合作研究的要点，也是以往医学与计算生物学研究无法实现的，是解决并提速解决问题的捷径。
研究的目的是希望将人体心脏运动过程中产生的微弱电信号，既周期平衡的动态信号，进行特征提取，建立不同人、不同时间的心电信号即心电图标准化的方法。这种方法的特点能把同一个人的心电图相似化(TEC)，不管他们是正常人还是心血管疾病患者。而在两个不同个体之间，心电图永远不会相同。研究结果显示：①通过PTB数据库的试验证明，健康人群的心电数据在一定的时段内是动态不变的可以作为身份识别的生理信号；②通过QT数据库91个不同种类心脏疾病患者的身份识别方面的试验证明，大部分人的心电信号，除去某些心脏极不稳定的情况，可以在一定的时段内保持动态平稳；③试验证明心电归一化算法是心电信号的标准化过程，是心电信号特征提取的重要部分，对心电身份识别算法具有极强的辅助作用；④心电信号因其复杂性、动态唯一特性，我们认为可以作为身份识别的工具，在一定范围内使用可以确保其准确性。大规模使用的话，还需要大样板案例的验证；⑤研究反映出了心电生物学特征的复杂性，该方法的建立可在临床案例的基础上提供一个准确的生物学特征模板；⑥试验证明：CVB3/MKP株具有心肌毒性，分子进化分析显示CVB3/MKP与武汉分离株CVB3/Macocy（JQ040513）及CVB3分离株HM138916处在同一个簇内，为进一步完善CVB3/MKP病毒进化和种系发育关系提供了必要的依据。
本文在心电信号特征识别的基础上，对单周期归一化心电信号进行身份识别的研究和心电拟合分类研究。采用了PTB、QT两个心电数据库进行分析。在身份识别PTB数据库方面，对52个健康人心电识别正确率可达100%， QT数据库对91个心脏病人心电识别正确率达90.1%。在心电分类方面，对PTB数据库中的50个心肌梗死患者心电图和52个健康对照心电图进行单周期归一化的心电信号的疾病分类方法研究，研究发现效果比较好的分类器有贝叶斯网络、多层感知器、随机森林分类器。经试验证明随机森林分类器的分类效果比较优秀，为了防止过拟合现象的产生，我们采用了限制决策树层次的方法，使得分类效果比较理想。我们将心电分类法应用于在心肌梗死诊断、信息安全和疾病分类领域。将心电应用于监控个人健康信息，降低可能出现的疾病风险。
本文的主要贡献及创新性如下：从心电图的形成机理及结构特性出发，对心电信号特征识别、心电归一化中的关键技术进行了系统研究：（1）实施了临床不同病历心电图采集和建库。对国外心电据库PTB、MIT-BIH、AFPDB、SVDB、TWADB等进行了全面的分析。明晰心电图标准化需依赖测试心电信号数据库，数据库的适合与否决定测试与算法的优劣。如果数据库中各类疾病心电图图像过于单一，可导致算法具有片面性。（2）研究实现了基于心电图标准化的心电归一化方法及提取特征技术的建立，即分别采用检测算法去测心电信号的QRS波、提取信号的电压振幅、不同时间段电信号特征点如RQ、RS、PQ、PS特征值。（3）利用多种分类器和分析方法如PCA等进行分类。这种方法的优点在于，结合了临床医学的有关诊断技巧，可以更符合人类心脏电生理特点，有效的节省存储空间，并且对各组特征群体进一步优化，减少无用信息，实验结果显示，可达到很高识别率。（4）心电图自动分类方法的准确率达到了百分之九十五以上，运行时间仅用几秒到十几秒。研究提高了心电图分类的速度和准确率，可针对心脏疾病进行快速和准确地诊断，具有重要的诊断意义和实用价值。（5）试验证明了心电归一化算法是实现心电信号的标准化必须过程，是心电信号特征提取的重要部分，对心电身份识别具有极强的辅助作用。（6）心电归一化主要应用生物识别技术，去除心电图测量时的人为误差因素。将心电图标准化，使每位被测量者的心电图不会因为测量者的不同等影响因素而发生变化。
生物特征识别技术是近年最有发展前景的一项新兴技术,随着社会的需求，研究技术不断成熟，应用领域不断扩大,享受生物识别技术的快捷与便利是现代科学的体现，如果能在体格检查或生活必需时进行，将为人类医学的进步提供支撑，生物信息学促进IT、BT(生物技术)双赢，学科交叉是项目顺利进行的必由之路。
【关键词】：
【学位授予单位】：吉林大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2014【分类号】：R540.41;R54【目录】：
中文摘要4-7Abstract7-11英文缩略语11-17第1章 综述17-45 1.1. 心血管疾病的诊断方法17-31
1.1.1. 心电诊断17-22
1.1.2. 影像学诊断22-27
1.1.3. 生化标志物诊断27-31 1.2. 心电在心血管疾病诊疗上的应用31-35
1.2.1. 心电图在心血管疾病诊疗上的应用31
1.2.2. 动态心电图在心血管疾病诊疗上的应用31-33
1.2.3. 心电向量图在心血管疾病诊疗上的应用33
1.2.4. 心率变异性在心血管疾病诊疗上的应用33-35 1.3. 生物信息学在心血管疾病上的应用35-39
1.3.1. 预测心血管疾病的危险因素及易感基因35-37
1.3.2. 筛选心血管疾病的诊断靶标37-38
1.3.3. 探讨心血管疾病的发生机制38
1.3.4. 药物靶基因的预测及研发38-39 1.4. 信息安全识别及应用39-45
1.4.1. 信息安全识别的应用现状39-42
1.4.2. 信息安全识别在心血管疾病中的应用42-45第2章 心电信号特征识别及归一化分析45-61 2.1 引言45 2.2. 材料与方法45-49
2.2.1. 心电信号数据的采集45-46
2.2.2. 心电信号的预处理46-47
2.2.3. 心电信号的特征提取47
2.2.4. 心电图的特性识别的效果评估47-48
2.2.5. 心电信号生物识别的鉴定48-49 2.3. 结果与讨论49-59
2.3.1. 心电信号降噪预处理49-50
2.3.2. 处理的心电周期自相似性50-51
2.3.3. 基于心电图的正常人生物特征识别结果51-52
2.3.4. 基于心电图的 CVD 患者生物特征识别结果52-55
2.3.5. 对正常人与 CVD 患者联合分析结果55-56
2.3.6. 更长的信号持续长度增加了识别精度56-59 2.4. 小结59-61第3章 基于心电信号特征识别的心血管疾病的分类研究61-79 3.1. 引言61 3.2. 材料与方法61-65
3.2.1. 数据来源61
3.2.2. 信号预处理61
3.2.3. 归一化提取心电信号的特征曲线61-62
3.2.4. 心电信号拟合算法62
3.2.5. 心电拟合分类算法62-64
3.2.6. 心电拟合疾病分类指标64-65 3.3. 结果与讨论65-78
3.3.1. 多项式拟合结果65-73
3.3.2. 心电疾病分类结果73-78 3.4. 小结78-79第4章 心电信号归一化在心肌梗死诊断中的应用79-91 4.1. 引言79-81
4.1.1. 心肌梗死概述79
4.1.2. 心肌梗死部位及定位诊断79-80
4.1.3. 心电自动分析技术80-81 4.2. 材料和方法：81-83
4.2.1. 数据来源81
4.2.2. 信号预处理81
4.2.3. 心电图多项式拟合算法(PolyFit)81-82
4.2.4. 基于 PolyFit 的心电图参数化算法(PolyECG)82
4.2.5. 特征选择和分类82-83
4.2.6. 分类性能的衡量83 4.3. 结果与讨论83-89
4.3.1. 健康和心肌梗死的心电信号 PolyECG-C83-85
4.3.2. PolyECG-S 与 PolyECG-C 的比较85-86
4.3.3. 优化多项式 PolyECG-S86-88
4.3.4. 心肌梗死病例的筛选和检测88-89 4.4 本章小结89-91第5章 致心肌炎性病变的柯萨奇病毒 B3 全基因组分子进化分析91-103 5.1. 引言91 5.2. 材料和方法91-98
5.2.1. 实验材料91-92
5.2.2. CVB3/MKP 对 Swiss 小鼠心肌组织的影响92-93
5.2.3. CVB3/MKP 株全基因组的克隆测序93-98 5.3. 结果与讨论98-101
5.3.1. CVB3/MKP 对 Swiss 小鼠心肌影响98-99
5.3.2. CVB3/MKP 株全基因组序列特点及遗传进化分析99-101 5.4. 本章小结101-103第6章 结论103-105参考文献105-123作者简介在学期间所取得的科研成果123-125致谢125
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