基于小波模极大多重分形的人体时序信号分析方法研究

doi:D96FFF2F69691F24524EED469D6025DD

	基于小波模极大多重分形的人体时序信号分析方法研究
	范雪霜
学位类型	硕士
导师	孙强
	2019-06-01
学位授予单位	中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)
学位授予地点	中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)
关键词	温度时序信号心律时序信号小波模极大多重分形差异性检验
摘要	信息处理技术的快速发展使得医学检测技术得到了广泛的应用,与此同时,随着多重分形理论的不断完善,人体时序信号的奇异性检测取得了重要进展。鉴于甲状腺恶性肿瘤与心脏疾病是目前严重危害人类健康的高发疾病,如何科学、有效地检测与评价人体器官的健康状态,成为了目前研究的重点,因此,开展人体甲状腺温度时序信号与心律时序信号的小波模极大多重分形分析,具有至关重要的研究意义。本文以探讨人体甲状腺温度时序信号与心律时序信号的预处理为出发点,求解得到了二者多重分形谱线特征参数的统计分布,最后分别进行了健康个体之间的甲状腺温度时序信号多重分形特性差异性检验、不同类型心律时序信号之间的多重分形特性差异性检验,具体的研究工作如下:1.甲状腺温度时序信号的小波模极大多重分形分析首先,搭建图像采集环境,采集健康对象甲状腺动态红外图像,对其进行图像配准、网格划分,进而得到甲状腺温度时序信号;其次,探讨甲状腺温度时序信号多重分形分析的最佳长度,选取适宜的小波母函数与变换尺度因子,并设置不同尺度变换下的硬阈值,进而获取了多尺度小波模极大序列;然后,确定统计矩阶数取值范围,求取了全部网格区域多重分形谱线的统计分布;最后,运用SNK-q检验方法,验证健康个体之间甲状腺温度时序信号多重分形特征参数的差异性显著与否。研究表明:健康个体甲状腺温度时序信号采样点≥12000时,其多重分形谱线半峰宽开始收敛,且在0.12-0.14区间内波动平缓;其多重分形谱分形维数取得极值处,对应的奇异性指数(8_1分布集中在1.1-1.3范围内,间隙系数(8_2分布在0.002-0.005范围内,二者均数不存在个体差异的检验水准α=0.01;多重分形谱线半峰宽均值集中分布在0.165附近,不存在个体差异的检验水准α=0.05。2.心律时序信号的小波模极大多重分形分析首先,在MIT-BIH数据库中下载7种心律时序信号,选择样条小波bior5.5对其进行多尺度小波变换,给出适宜人体心律时序信号多重分形分析的变换尺度与统计矩阶数的取值;然后,探讨质量指数的拟合求解,求解了不同类型心律时序信号多重分形谱线;最后,对其多重分形特征参数(8_1、(8_2进行了统计概率分布的分析,运用医学统计检验理论,验证患病心律信号与健康心律信号、不同类型患病信号彼此之间的半峰宽差异性显著与否。研究表明:心律时序信号采样点≥8000时,不同类型信号的多重分形谱线半峰宽变化趋势大体一致,并分别在相对应的收敛区间内波动平缓;患病信号均可同健康信号区分,其检验水准均为α=0.05;除心律失常与充血性心力衰竭、恶性心室异位与心性猝死、心房颤动与恶性心室异位这三对无法识别外,其余疾病与疾病之间均可彼此区分且差异性显著,其检验水准均为α=0.05。
页数	76
DOI	D96FFF2F69691F24524EED469D6025DD
语种	中文
引用统计
文献类型	学位论文
条目标识符	http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/63960
专题	中科院长春光机所知识产出
推荐引用方式 GB/T 7714	范雪霜. 基于小波模极大多重分形的人体时序信号分析方法研究[D]. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所). 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所),2019.

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基于小波模极大多重分形的人体时序信号分析（3582KB）	学位论文		开放获取	CC BY-NC-SA	请求全文