一、心电向量图ST-T向量异常对冠心病诊断价值的探讨（论文文献综述）
李偌澜[1]（2021）在《常规导联心电向量图在高血压左心室肥厚的诊断价值研究》文中研究表明目的:研究高血压左心室肥厚（left ventricular hypertrophy,LVH）常规导联心电向量图特征;探讨常规导联心电向量图对高血压LVH的诊断价值。方法:收集2019年11月至2020年1月我院收治入院的高血压患者,且在前后3个月内于我院行超声心动图检查提示室间隔厚度（interventricular septum thickness,IVST）和（或）左心室后壁厚度（left ventricular posterior wall thickness,LVPWT）≥12mm 的患者且左心室重量指数（left ventricular mass index,LVMI）男>125g/m2,女>110g/m2,共111例,同时选取正常体检者作为对照组,共52例。在院期间共有50例患者同时行常规导联心电向量检查与Frank导联心电向量检查,将其设为Frank组。根据入选研究的111例观察组病例肥厚部位不同,分为室间隔增厚组、左室后壁及室间隔增厚组。利用康泰医学有限公司ECG WorkStation V.3.4.2软件系统,将所有病例常规心电图（electrocardiography,ECG）转换为常规导联心电向量图,记录高血压LVH患者常规导联心电向量图三个平面的最大QRS向量振幅、最大QRS向量角、QRS-T向量角、T环角度、T/R 比值、P向量面积及QRS向量面积。对比分析常规导联心电向量图与ECG对高血压LVH疾病诊断结果;对比分析常规导联心电向量图与Frank导联心电向量图对高血压LVH疾病诊断结果。结果:1.以超声心动图为诊断标准,则常规导联心电向量图诊断结果灵敏度（74.77%）、特异度（64.38%）、准确度（71.78%）、阳性预测值（82.18%）、阴性预测值（54.88%）及约登指数（0.392）。2.常规导联心电向量图与ECG对LVH诊出率,经检验具有统计学意义（P<0.05）;常规导联心电向量图与Frank心电向量图对LVH诊出率,经检验不具有统计学意义（P>0.05）。3.本研究中不同增厚部位常规导联心电向量图各项参数无明显差异（P>0.05）。4.观察组的额面、矢状面及横面最大QRS向量振幅,横面T环角度和额面QRS-T向量角比对照组均增大,差异均具有统计学意义（P<0.05）;观察组的额面最大QRS向量角、矢状面T环角度和矢状面QRS-T向量角比对照组均减小,差异具有统计学意义（P<0.05）;观察组矢状面及横面最大QRS向量角,额面T环角度和横面QRS-T向量角与对照组比,差异均不具有统计学意义（P>0.05）。Frank组的额面、横面最大QRS向量振幅,横面最大QRS向量角,矢状面T环角度和矢状面QRS-T向量角比对照组均增大,差异均具有统计学意义（P<0.05）;Frank组的矢状面最大QRS向量振幅,额面最大QRS向量角和额面、横面T环角度比对照组均减小,差异具有统计学意义（P<0.05）;Frank组矢状面最大QRS向量角和额面、横面QRS-T向量角与对照组比较,差异均不具有统计学意义（P>0.05）。5.将T向量与QRS向量的最大振幅比值至少两个面小于0.25设为阳性,反之为阴性。观察组与Frank组比对照组阳性率均增高,具有明显统计学意义（P<0.05）,观察组阳性率比Frank组降低,具有明显统计学意义（P<0.05）。6.观察组的额面及矢状面P向量面积和额面QRS向量面积均比对照组增大,差异均具有统计学意义（P<0.05）;观察组的横面P向量面积和横面及矢状面QRS向量面积均比对照组减小,两者差异均具有统计学意义（P<0.05）。Frank组的额面QRS向量面积比对照组增大,差异均具有统计学意义（P<0.05）;Frank组的横面P向量面积比对照组减小,差异均具有统计学意义（P<0.05）;Frank组额面及矢状面QRS向量面积、矢状面及横面QRS向量面积与对照组比较,差异不具有统计学意义（P>0.05）。7.Logistics回归额面、矢状面最大QRS向量振幅和矢状面QRS向量面积与LVH呈正相关（P<0.05）;额面QRS-T角度和额面、横面QRS向量面积呈负相关（P<0.05）;其中以矢状面最大QRS向量振幅最为显着;横面最大QRS向量振幅,额面最大QRS向量角,矢状面、横面T环角度,矢状面QRS-T角度和额面、矢状面及横面P向量面积与LVH不具有相关性（P>0.05）。8.ROC曲线分析各项指标最佳诊断界限为:额面最大QRS向量振幅>0.98mV,矢状面最大QRS向量振幅>1.57mV,额面QRS-T夹角>44°,额面QRS面积>107.28mm2。结论:1.常规导联心电向量图诊断LVH准确率较ECG诊断率更高,且按照本研究诊断标准与Frank导联心电向量图诊断不具有差异性。2.常规导联心电向量图中三个平面最大QRS向量振幅、额面最大QRS向量角度、矢状面及横面T环角、额面及矢状面QRS-T向量角、三个平面P向量面积和三个平面QRS向量面积在LVH时均有明显改变。3.常规导联心电向量图中当额面最大QRS向量振幅>0.98mV,矢状面最大QRS向量振幅>1.57mV,额面QRS-T夹角>44°,额面QRS面积>107.28mm2对诊断LVH具有最高敏感性。
林丽[2]（2020）在《立体心电图对冠心病心绞痛与无症状心肌缺血诊断中的临床效果观察》文中提出目的分析在冠心病心绞痛和无症状心肌缺血患者中应用立体心电图的诊断效果。方法随机选取我院收治的120例患者纳入研究,所有患者均接受静息12导联心电图、动态心电图、立体心电图监测。以冠脉造影作为金标准,评价心电图、动态心电图、立体心电向量图的诊断价值。结果结果显示,在冠心病心肌缺血患者的诊断中,立体心电图相较于其他两种检查方式的敏感性、特异性、准确率更高。在无症状心肌缺血检出率上,立体心电图高于其他两种检查方式,差异有统计学意义（P<0.05）。结论在冠心病心绞痛和无症状心肌缺血患者的诊断中,立体心电图具有较高的敏感性和准确度,应用价值明显。
陈善[3]（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》文中指出心血管疾病,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。
段琳[4]（2020）在《不同时期心肌梗死患者心电向量图的分析》文中认为目的探讨心电向量图在心肌梗死的不同时期的表现。方法回顾性分析7例急性心肌梗死患者典型的心电图和心电向量图。结果心电向量图在急性心肌梗死的不同时期有不同的表现。结论心电向量图对诊断急性心肌梗死的部位和范围及不同疾病阶段的诊断有重要意义。
赖宏基[5]（2019）在《基于心电动力学图和回声状态网络的心肌缺血早期检测研究》文中研究表明心电图是临床上心肌缺血早期检测最常用的方法,因为心电图检测价格低廉、操作简单、对人体没有创伤。但是基于心电图的心肌缺血早期检测准确率相比于其它一些有创伤性的方法还是较低,为此,许多学者也对心电图进行了研究,但这些学者大都只是把心电图当成是一种静态模式进行研究。确定学习理论可以实现动态环境下知识的学习、表达、存储以及再利用,是智能控制领域的一项新理论。基于确定学习理论的心肌缺血早期检测将心电图看成是一种动态模式,提取出心电信号中ST-T段的动力学特征,根据心电动力学特征在三维坐标空间的投影（心电动力学图）形状对心肌缺血的存在与否做出诊断,取得了令人满意的诊断效果。根据心电动力学图的形状进行分类,只是一种定性分析方法。为了更科学、高效地对心电动力学特征进行分类,本文采用多泛函回声状态网络集成模型作为分类器。回声状态网络是一种特殊的循环神经网络,它用储备池替代了隐含层,训练时只需要训练储备池到输出层的连接权值,因而训练过程十分简单。泛函回声状态网络是一种特殊的回声状态网络,保留了回声状态网络训练速度快的优势,还解决了回声状态网络无法直接对时间序列进行分类的问题。对于同一个待分类任务,本文用多个泛函回声状态网络生成一种集成分类器,降低单一泛函回声状态网络进行分类时随机值参数带来的影响。实验结果表明,多泛函回声状态网络集成分类器对心电动力学特征具有优秀的分类能力,是一种高性能的分类器。为了更广泛地将本文提出的算法投入到实际医疗环境中进行实验,本文最后开发了一套基于WPF的心肌缺血早期检测系统,通过C#和C++混合编程,借助Armadillo线性代数库解决算法中涉及的大量矩阵运算问题。系统的主要功能包括数据采集、数据预处理和诊断分析。该系统的实现,也为算法的进一步检验打下了坚实的基础。
石文惠,张昕[6]（2019）在《心电向量图在冠心病诊断中的应用价值》文中研究指明冠心病（冠状动脉粥样硬化性心脏病）是心血管领域中较为常见的一种疾病,主要是由于冠状动脉供血供氧不足而造成的,严重危及人类的身体健康。近年来,随着冠心病危害因素的强力干预及二级预防措施的实施,降低了冠心病的死亡率,但冠心病仍为首位导致患者的死亡的病因。心电向量图是诊断心电图的重要内容之一,心电向量图的改变关乎着许多心源性的疾病的发生、发展及预后。本文就T环的临床研究进展阐述如下。
石文惠,张昕[7]（2019）在《心电图碎裂QRS波联合心电向量图T环改变对冠心病的诊断价值》文中认为目的探讨心电图碎裂QRS波联合心电向量图T环改变在冠心病诊断中的价值。方法随机选择2015年6月至2018年1月在我院心内科就诊的疑似冠心病患者300例,根据冠脉CT检查结果分为冠心病组（190例）和非冠心病组（110例）。所有研究对象均行静息心电图、心电向量图检查,分析心电向量T环异常、碎裂QRS波对冠心病的诊断率。结果有典型症状的冠心病患者的T环改变率显着高于无典型症状者（80. 95%vs. 49. 41%）,且差异有统计学意义（P <0. 05）。心电图碎裂QRS波、心电向量图T环改变诊断冠心病的灵敏性分别为69. 47%和66. 84%,诊断率分别为69. 33%和64. 00%;联合诊断的灵敏性、准确率较高,分别可达78. 18%和85. 00%。ROC曲线显示,心电图碎裂QRS波、心电向量图T环改变以及联合诊断的曲线下面积分别为0. 704、0. 665和0. 795,联合诊断的诊断率较高。结论心电图碎裂QRS波、心电向量图T环改变对冠心病有一定的诊断价值,而联合诊断的灵敏性、诊断率更高,可有效诊断冠心病及心肌缺血,在临床上可广泛应用。
曾强[8]（2019）在《基于心电动力学图的动态特征提取及其在运动训练上的应用研究》文中研究表明目前,心肌缺血疾病对人类健康造成了重大的威胁,而且其发病率在提高,并有往年轻化发展的趋势。因此,对于心肌缺血的早期辅助诊断具有重要意义。临床上一般通过观察心电图的ST-T段来判断心肌缺血的状况,该方法对医务人员的水平要求较高,仅仅通过肉眼来观察无法看到一些心电图信号细微的信息,且具有误诊的风险。虽然目前拥有冠脉造影技术来更深入的诊断心肌缺血,但是该技术对人体具有创伤,而且费用昂贵,诊断复杂。因此,运用工程上的技术,对心电信号中的特征信息做更多挖掘意义重大。基于确定学习理论的心电动力学图是一种对心电图信号通过径向基神经网络建模后得到的心电图全息特征信号。确定学习理论利用径向基神经网络对心电图信号建模,沿着心电图ST-T段的轨迹生成三维可视化动力学图。心电动力学图在心肌缺血辅助诊断上已经得到初步的临床验证,为心肌缺血早期辅助诊断提供了工程上的新方法。基于心电动力学图在心肌缺血辅助诊断上的应用,本文对心电动力学图进行了动态特征提取及其系统设计和实现,并通过实验对其在运动训练负荷监测上进行了探索和研究。本文重点介绍了心电动力学图特征提取算法的实现以及心电动力学图系统的设计与实现工作。在动态特征提取方面,本文基于确定学习理论和LZ复杂度算法,提取了心电动力学图的时间离散度、空间离散度、时间复杂度和空间复杂度特征,并基于C++开发语言,实现了高性能的计算算法。在心电动力学图系统设计与实现方面,本文基于MFC编程框架,实现了环境友好、简洁的心电动力学图系统,为心电动力学图在实际应用上奠定了工程基础。最后通过实验,进行了心电动力学图的各项动态特征在运动训练负荷监测上的有效性探索研究,得到了初步的结论。
谷守明,王兴德,陆英[9]（2018）在《心向量图结合超声心动图对心梗罪犯血管的判断》文中进行了进一步梳理目的探讨心电向量图联合多普勒彩色超声心动图对急性下壁心肌梗死罪犯血管的预测价值。方法以我院86例临床诊断为急性下壁心肌梗死并行冠状动脉造影患者为研究对象,入院后均进行床旁心电向量图及多普勒彩色超声心动图检查,分析其罪犯血管,并与冠脉造影结果比较,评估其诊断效能。结果 VCG联合超声心动图检查确诊为急性心肌梗死灵敏度为73.26%,其中LCX血管18支,RCA血管45支,LCX血管左下构成比61.11%,显着高于RCA 20.0%（p<0.05）,RCA血管右下构成比71.11%,显着高于LCX 11.11%（p<0.05）;以额面ST向量指向右下判断罪犯血管RCA的灵敏度、特异度、准确率依次为71.11%、88.89%、76.19%,向左下判断罪犯血管LCX诊断效能依次为61.11%、80.0%、74.6%;罪犯血管LCX的额面最大振幅显着低于罪犯血管RCA,额面向量角度显着高于罪犯血管RCA（p<0.05）。结论心电向量图联合多普勒彩色超声心动图可有效诊断急性下壁心肌梗死,并根据额面ST向量指向判断罪犯血管,诊断效能较佳。
孙曼丽[10]（2018）在《探讨立体心电图对冠心病心肌缺血的诊断价值》文中指出慢性冠脉供血不足（Chronic coronary insufficiency）是指血流通过不完全阻塞的冠状动脉,或者在有侧支循环的基础上发生冠状动脉完全闭塞,导致心肌血液供应发生障碍?冠状动脉粥样硬化性心脏病（Coronary heart disease,CHD）,简称冠心病,其心肌缺血（Myocardial ischemia）的部位?范围和程度与相应血管动脉粥样硬化的程度和病变支数密切相关?总体而言,病变支数较多?冠脉狭窄程度重的患者心肌缺血程度会越重,缺血区的范围也会越广?诊断冠心病心肌缺血的黄金标准是冠状动脉造影（Coronary angiography,CAG）,而心电学检查技术因无创性及价廉实用性,广泛应用于在临床筛查或初诊冠心病。相较于体表心电图（Electrocardiogram,ECG）而言,心电向量图记录心脏活动时各个瞬间在空间上所产生的电动力的方向和大小,能够更全面地反映心房?心室的除极和复极?立体心电向量技术是近年来在VCG和心电向量图的理论和技术基础上继承和发展来的,从空间立体的全方位角度观察心电变化,更有立体旋转观察功能（3D影像）有助于观察心肌缺血的情况?为了进一步探讨立体心电图（Sereocardiogram,SECG）技术对心肌缺血的诊断价值和优势,我们设计了此项研究?目的:以冠脉造影结果作为金标准,对比、分析、探讨常规12导联ECG?心电向量图（Vectorialcardiogram,VCG）?SECG等检查技术诊断冠心病心肌缺血的敏感性,以及观察3D影像变化和特点,评价SECG对于诊断冠心病心肌缺血的价值?方法:随机选择156例行冠脉造影的患者,按冠脉病变标准分为冠心病组103例,非冠心病（Non-coronary heart disease,N-CHD）组53例,分析其于同一心电工作站所做的同步ECG?VCG?SECG资料,观察比较这三种方法的检出结果?结果:1.冠心病心肌缺血的判断:SECG对冠心病心肌缺血的检出率明显高于VCG?ECG,结果显示有统计学意义（P<0.05）;在诊断冠心病心肌缺血方面的特异度?灵敏度?正确指数?诊断符合率等SECG均高于VCG?ECG,P均<0.05?2.冠心病不同病变支数的检出率:在冠心病冠脉多支病变检出率,SECG与ECG?VCG无差异,在单支病变及双支病变的人群中SECG的检出率较ECG明显增高,差异有统计学意义（P<0.05）,但与VCG相比,结果无明显统计学差异（P>0.05）?3.冠心病冠脉狭窄严重程度的检出率:SECG在冠心病IIIII级狭窄组中检出率较ECG明显增高（P<0.05）,但与VCG相比无明显差异（P>0.05）;在冠脉完全闭塞组中,虽然SECG检出率较VCG?ECG高,但差异无统计学意义（P>0.05）?4.冠心病组及非冠心病组3D影像的特点及3D相关参数变化:同非冠心病组相比,冠心病组T环方位与QRS环空间方位相异所占比例较高,P<0.05;冠心病组中空间T环长/宽比值及空间ST向量值均较非冠心病组大,P<0.05;而在其他相关参数（空间QRS环?空间T环?空间Ta向量?心室复极梯度等）,冠心病组及非冠心病组未见明显统计学差异（P>0.05）;应用受试者工作特性曲线（Receiver operating characteristic curve,ROC）分析T环长/宽比值和ST向量两组3D参数,其中T环长/宽曲线下面积（Area under the curve,AUC）为0.61?cut-off值为0.865;S向量AUC为0.654,cut-off值为0.095mv;诊断性检验结果显示:T环长/宽比诊断冠心病心肌缺血的灵敏度较高,为93.81%,ST向量诊断冠心病心肌缺血的特异度较高,为83.33%?结论:SECG在诊断冠心病心肌缺血有一定的诊断价值,且优于传统的VCG?ECG;其空间立体的T环和ST向量改变（T环与QRS环空间方位不同?T环长宽比值及空间ST向量值）更有助于诊断冠心病心肌缺血,可作为临床诊断冠心病心肌缺血的无创性新技术指标。
二、心电向量图ST-T向量异常对冠心病诊断价值的探讨（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、心电向量图ST-T向量异常对冠心病诊断价值的探讨（论文提纲范文）
（1）常规导联心电向量图在高血压左心室肥厚的诊断价值研究（论文提纲范文）
| 中英文缩略词表 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 前言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 材料 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.3 统计学方法 |
| 2 结果 |
| 3 讨论 |
| 4 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 心电向量图在高血压左心室肥厚中的诊断特点研究 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）立体心电图对冠心病心绞痛与无症状心肌缺血诊断中的临床效果观察（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 方法 |
| 1.3 观察指标 |
| 1.4 统计学方法 |
| 2 结 果 |
| 3 讨 论 |
（3）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 |
（5）基于心电动力学图和回声状态网络的心肌缺血早期检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 心肌缺血研究现状 |
| 1.2.2 时间序列分类研究现状 |
| 1.3 本文架构 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 心电相关知识 |
| 2.1.1 心电图 |
| 2.1.2 心电向量图 |
| 2.2 确定学习理论 |
| 2.2.1 RBF神经网络 |
| 2.2.2 持续激励条件 |
| 2.2.3 确定学习理论 |
| 2.2.4 离散系统中的确定学习理论 |
| 2.2.5 心电动力学图 |
| 2.3 回声状态网络 |
| 2.3.1 网络拓扑结构 |
| 2.3.2 主要参数 |
| 2.3.3 训练方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 多泛函回声状态网络集成分类器 |
| 3.1 泛函回声状态网络 |
| 3.1.1 泛函回声状态网络的网络拓扑结构 |
| 3.1.2 正交基函数 |
| 3.1.3 泛函回声状态网络的训练和分类 |
| 3.2 多泛函回声状态网络集成分类器 |
| 3.2.1 投票法多分类器集成原理 |
| 3.2.2 泛函回声状态网络的多分类器集成 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于CDG和多泛函回声状态网络集成分类器的心肌缺血早期检测 |
| 4.1 基于CDG和多泛函回声状态网络集成分类器的心肌缺血检测流程 |
| 4.2 实验数据集介绍 |
| 4.2.1 数据来源 |
| 4.2.2 训练数据集与测试数据集 |
| 4.3 评价标准 |
| 4.3.1 混淆矩阵 |
| 4.3.2 受试者工作特性曲线 |
| 4.4 多泛函回声状态网络集成分类器各参数对诊断准确率的影响 |
| 4.4.1 储备池规模对诊断准确率的影响 |
| 4.4.2 傅里叶正交基函数集大小对诊断准确率的影响 |
| 4.4.3 FESN个数对诊断准确率的影响 |
| 4.4.4 实验结果分析 |
| 4.5 对比实验 |
| 4.5.1 多泛函回声状态网络集成分类器与单个泛函回声状态网络的CDG分类效果对比 |
| 4.5.2 多泛函回声状态网络集成分类器与其他CDG分类方法的对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 心肌缺血早期检测系统实现 |
| 5.1 开发工具 |
| 5.1.1 微软桌面编程开发工具发展历程 |
| 5.1.2 Armadillo线性代数库 |
| 5.1.3 心肌缺血早期检测系统开发工具选择 |
| 5.2 基于WPF的心肌缺血早期检测系统实现 |
| 5.2.1 系统需求分析 |
| 5.2.2 数据采集子模块的实现 |
| 5.2.3 数据分析子模块的实现 |
| 5.3 系统功能展示 |
| 5.3.1 数据采集功能 |
| 5.3.2 数据分析功能 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（6）心电向量图在冠心病诊断中的应用价值（论文提纲范文）
| 1 T向量环与心绞痛的关系 |
| 2 T向量环与无症状心肌缺血诊断的关系 |
| 3 T向量环与心肌梗死的关系 |
（7）心电图碎裂QRS波联合心电向量图T环改变对冠心病的诊断价值（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 排除标准 |
| 1.3 方法 |
| 1.4 诊断标准 |
| 1.5 观察指标 |
| 1.6 统计学方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 有典型心绞痛、无症状冠心病患者的T环改变率比较 |
| 2.2 两种检测指标对冠心病的诊断率比较 |
| 2.3 ROC曲线 |
| 3 讨论 |
（8）基于心电动力学图的动态特征提取及其在运动训练上的应用研究（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 国内外研究现状 |
| 1.2.1 心电信号在心肌缺血诊断上的研究现状 |
| 1.2.2 非线性系统的特征提取方法研究现状 |
| 1.2.3 运动训练负荷分析研究现状 |
| 1.3 本文内容及结构 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 心电信号有关知识 |
| 2.3 确定学习理论 |
| 2.3.1 径向基神经网络 |
| 2.3.2 径向基神经网络的PE性质 |
| 2.3.3 离散系统的确定学习 |
| 2.4 Lempel-Ziv复杂度算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 心电动力学图特征提取及其实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于确定学习理论的心电动力学图建模 |
| 3.3 心电动力学图特征提取 |
| 3.3.1 时间离散度与空间离散度特征提取 |
| 3.3.2 时间复杂度与空间复杂度特征提取 |
| 3.4 特征提取算法C++实现 |
| 3.4.1 开发工具介绍 |
| 3.4.2 特征提取算法流程图设计 |
| 3.4.3 特征提取算法C++实现 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 心电动力学图系统设计与实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 开发工具介绍 |
| 4.3 系统整体设计与实现 |
| 4.3.1 系统功能需求分析 |
| 4.3.2 系统功能整体流程图设计 |
| 4.3.3 数据采集与预处理设计与实现 |
| 4.3.4 数据的批量转换接口设计与实现 |
| 4.3.5 数据分析子系统设计与实现 |
| 4.4 心电动力学图系统实验分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 心电动力学图在运动训练分析上的研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 肌酸激酶与高明肌钙蛋白介绍 |
| 5.3 心电动力学图特征在运动训练上的研究实验 |
| 5.3.1 实验目的 |
| 5.3.2 实验方案设计 |
| 5.3.3 数据采集 |
| 5.3.4 特征提取及其实验分析 |
| 5.4 实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（9）心向量图结合超声心动图对心梗罪犯血管的判断（论文提纲范文）
| 资料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
（10）探讨立体心电图对冠心病心肌缺血的诊断价值（论文提纲范文）
| 中英文缩略词表 |
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1.前言 |
| 2.资料和方法 |
| 2.1 一般资料 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.3 检查方法 |
| 2.4 诊断标准 |
| 2.4.1 冠心病诊断标准 |
| 2.4.2 三种心电学方法对冠心病心肌缺血的诊断标准 |
| 2.5 分组 |
| 2.6 统计学方法 |
| 3.结果 |
| 4.讨论 |
| 5.结论 |
| 6.存在的问题和展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
| 综述 |
| 参考文献 |
四、心电向量图ST-T向量异常对冠心病诊断价值的探讨（论文参考文献）
- [1]常规导联心电向量图在高血压左心室肥厚的诊断价值研究[D]. 李偌澜. 遵义医科大学, 2021(01)
- [2]立体心电图对冠心病心绞痛与无症状心肌缺血诊断中的临床效果观察[J]. 林丽. 中西医结合心血管病电子杂志, 2020(31)
- [3]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)
- [4]不同时期心肌梗死患者心电向量图的分析[J]. 段琳. 临床心电学杂志, 2020(01)
- [5]基于心电动力学图和回声状态网络的心肌缺血早期检测研究[D]. 赖宏基. 华南理工大学, 2019(01)
- [6]心电向量图在冠心病诊断中的应用价值[J]. 石文惠,张昕. 中西医结合心血管病电子杂志, 2019(09)
- [7]心电图碎裂QRS波联合心电向量图T环改变对冠心病的诊断价值[J]. 石文惠,张昕. 实用心电学杂志, 2019(01)
- [8]基于心电动力学图的动态特征提取及其在运动训练上的应用研究[D]. 曾强. 华南理工大学, 2019(02)
- [9]心向量图结合超声心动图对心梗罪犯血管的判断[J]. 谷守明,王兴德,陆英. 临床心电学杂志, 2018(04)
- [10]探讨立体心电图对冠心病心肌缺血的诊断价值[D]. 孙曼丽. 安徽医科大学, 2018(01)