纸质心电图的智能分析系统（数据分析部分）开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着社会老龄化程度的加剧以及心血管疾病发病率的逐年攀升，心电图(ecg)作为心血管疾病诊断的重要依据，其重要性日益凸显。

传统的纸质心电图存在存储不便、易损坏、信息共享困难等问题，且人工分析效率低、易受主观因素影响。

因此，将纸质心电图数字化并进行智能分析，对于提高心血管疾病的诊断效率和准确率具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着计算机技术和人工智能技术的快速发展，纸质心电图的智能分析系统研究取得了一定的进展。

1. 国内研究现状

国内在纸质心电图数字化方面，一些学者提出了一些基于图像处理技术的数字化方法，如基于hough变换的基线检测方法、基于形态学滤波的噪声去除方法等，取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究主要包括以下几个方面的内容:

1. 主要内容

1.纸质心电图数字化：研究如何将纸质心电图转换为数字信号，包括图像预处理、心电信号分割、基线漂移校正等步骤。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法与步骤：
1.文献调研阶段：通过查阅国内外相关文献，了解纸质心电图智能分析系统领域的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术支持。

2.数据收集与预处理阶段：收集纸质心电图数据，并对其进行数字化处理，包括图像去噪、分割、基线校正等操作，为后续特征提取和分析做好准备。

3.特征提取与选择阶段：研究并选择合适的特征提取方法，从数字化的心电信号中提取有效的特征信息，例如时域特征、频域特征、时频域特征等，并利用特征选择算法筛选出对分类贡献度较高的特征子集，以提高分类器的效率和准确率。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种高效的纸质心电图数字化方法，提高数字化效率和准确率，为后续智能分析奠定基础。

2.构建基于深度学习的心电信号智能分析模型，实现对多种心律失常的自动识别，提高诊断效率和准确率。

3.开发用户友好的系统界面，方便医务人员使用，提高系统实用性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]刘宇,郭立,冯前进,等. 基于深度学习的纸质心电图智能分析方法[j]. 中国医疗设备,2021,36(09):10-14.

[2]王宁,王欣,李伟,等. 基于改进u-net的纸质心电图qrs波群检测算法[j]. 中国生物医学工程学报,2022,41(01):128-137.

[3]张宇,王健,李晓东,等. 基于深度学习的纸质心电图自动识别方法研究[j]. 医疗卫生装备,2020,41(11):11-15.