织物电极的皮肤-电极接触阻抗测量方法分析

随着可穿戴式健康监测技术的发展,新型心电传感器-织物电极成为人们关注的热点,本文对织物电极的皮肤-电极接触阻抗测量方法进行了综述。首先介绍了织物电极的概念,分析了织物电极的皮肤-电极电化学界面、皮肤-电极电化学界面的等效电路和简化电路模型,得出了皮肤-电极接触阻抗的计算公式;其次,将皮肤-电极接触阻抗的测量方法归纳为直接测量法、参比测量法和模拟皮肤测量法三类,讨论了它们的测量原理和优缺点。本文认为需将模拟皮肤测量法和真实皮肤测量法有机结合,才能有效评价织物电极的阻抗特性,为织物电极的性能评价和心电信号采集电路的设计提供重要依据。最后,本文对织物电极待解决的问题进行了分析讨论。     

基于改进C-V模型的超声心动图像轮廓的提取方法

目的:通过超声图像预处理和对图像分割方法的改进,完成超声心动图中心腔轮廓的提取。方法:首先,运用基于斑点指数的滤波方法对超声图像进行去噪。其次,对超声图像进行分段非线性灰度变换,提高图像对比度。最后,利用改进的基于C-V模型的水平集算法对超声图像进行分割,得到精确的初始轮廓。结果:1基于斑点指数的图像滤波方法可以在不丢失细节的情况下对超声图像进行噪声滤除。2分段非线性灰度变换可以有效提高超声图像的对比度。3改进的C-V模型可以成功的对含有斑点噪声的超声图像进行分割。结论:本文的超声图像预处理方法和分割算法可以有效提取心腔轮廓,降低斑点噪声对图像分割结果的影响。     

基于互信息和自相关函数的睡眠期间心率变异性研究

目的：研究互信息和自相关函数在睡眠各阶段心率变异性（heart rate variability,HRV）分析中的应用。方法：采用网络公开数据库SleepHeart Rateand Stroke VolumeDataBarhk,将RR序列分为30S一段,并以每30S数据为中心截取5minRR序列作为待分析对象。提取5minRR序列的互信息特征BDM、PDM和自相关函数特征BDC、PDC,然后用统计方法分析各特征在觉醒瓜EM／浅睡／深睡四种睡眠状态下的差异。结果：浅睡和深睡期间,BDM、PDM显著高于觉醒和REM睡眠（P〈0．001）。而BDC显著低于觉醒和REM睡眠（P〈0．001）,PDC无显著差异（P〉0．05）。结论：①BDM、PDM和BDC从不同角度反映了不同睡眠阶段下RR序列的特征,它们或许与HRV不同的调节机制有关。@BDM、PDM和BDC可作为辅助HRV睡眠分期的新指标。