护理毕业论文提纲范文
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论文题目：基于生理信号关联分析的可组合多通道监护系统
监护仪是能够对多种生理信号实施联合监测，并对异常现象发出警报的装置或系统。传统的多参数监护仪是整体式监护仪，其监测参数和功能是固定的，对监测的生理参数只能进行独立分析，而临床上许多疾病表现为多个生理参数相互关联，因此只有进行关联分析，才能更准确的作出临床诊断。为此本课题提出了一种基于模块化设计、具有热插拔特性并可以进行疾病诊断的可组合多通道监护仪的设计思想。将传统整体式监护仪设计成模块化的插件，插件接口支持热插拔特性，方便临床医护人员自由组合，扩增了监护仪的功能，提高了仪器的通用性和可靠性。另外，通过生理参数的关联分析，系统增加了自动诊断功能，改变了传统监护仪只具有监护功能的特点。由于脑梗塞疾病是一种严重威胁人类，特别是中老年人健康的常见疾病，由脑梗塞引起的死亡率和致残率相对较高，对病人和家庭造成了严重的危害， 目前临床上对脑梗塞疾病的诊断主要依靠CT和核磁共振，不但价格高而且实时性差。本课题利用小波变换对脑梗塞患者的心电和血压信号进行监护和特征检测，通过关联分析实现了脑梗塞疾病的自动诊断。另外本系统可针对不同疾病，增加相应的分析软件，实现其他疾病的诊断。
本论文主要研究工作包括以下几个方面：1、系统模块化的设计。为完成对脑梗塞疾病的诊断，本课题主要设计了心电测量模块、无创血压测量模块、有创血压测量模块，其他功能模块可以根据实际需要灵活的增加。2、热插拔功能的实现。在对重症病人或外科手术进行监护时，有时需要对不同的参数进行监护，或者在模块出现故障时，需要更换监护仪的功能模块，而对病人的监护又不能够中断。为了满足这个要求，本课题设计了具有热插拔功能的通用接口，实现仪器的不中断监护即可更换功能模块的可能，增强了监护仪系统的运行可靠性。3’、大鼠脑梗塞模型的制作及信号提取。由于大鼠的许多生理特征与人体相似，可以通过大鼠疾病模型的建立，分析其生理参数的改变而对人体生理参数作出预测，进行人体疾病诊断的模拟研究，所以本课题选用大鼠代替代人体作为实验研究对象。本实验选用光化学方法制作大鼠脑梗塞模型，提取其心电和血压信号。4、基于小波变换的心电、血压信号去噪及特征检测。生理信号大多都比较微弱且常常含有大量的噪声，通过小波变换，将噪声和有用信号分解到不同的尺度上，变换小波系数，将有用信号和噪声区分开来。同时，通过计算小波变换的极大值，检测出心电信号的特征值。5、应用数据挖掘技术建立心电与血压信号特征的关联模型。通过临床医生的'长期观察发现，在急性脑梗塞期，病人的血压信号和心电信号的生理参数会同时出现异常，表现为舒张压和收缩压的持续增高，心电信号 T波低平或倒置、S—T段异常、Q—T间期延长等异常波形。通过大量实验，采用关联分析技术建立了脑梗塞疾病的心电和血压特征的关联规则模型，为疾病的诊断提供依据。
摘要4—6
Abstract6—11
第一章 绪论11—16
1。1 引言11
1。2 课题的研究背景及意义11—12
1。3 监护仪及信号关联分析的研究现状12—15
1。3。1 监护仪器的研究现状12—13
1。3。2 信号关联分析的研究现状13—15
1。4 论文研究内容15—16
第二章 脑梗塞疾病的发病机理及与心电血压的关系16—20
2。1 引言16
2。2 脑梗塞疾病的发病机理16—17
2。3 心电信号及与脑梗塞疾病的关系17—18
2。3。1 心电波形及临床意义17—18
2。3。2 心电信号与脑梗塞疾病的关系18
2。4 血压信号及与脑梗塞疾病的关系18—19
2。4。1 血压及临床意义18—19
2。4。2 血压与脑梗塞疾病的关系19
2。5 本章小结19—20
第三章 心电与血压信号关联分析的原理及实现方法20—33
3。1 引言20
3。2 小波变换理论20—27
3。2。1 小波变换概述20—25
3。2。2 小波降噪的基本原理25—26
3。2。3 小波变换的奇异点检测26—27
3。3 数据挖掘理论27—32
3。3。1 数据挖掘的分析方法27—29
3。3。2 数据挖掘的功能29
3。3。3 关联规则方法29—31
3。3。4 数据挖掘的流程31—32
3。4 本章小结32—33
第四章 可组合多通道监护系统硬件电路设计33—63
4。1 引言33
4。2 系统总体设计33—34
4。2。1 总体设计思想33
4。2。2 系统硬件设计33—34
4。3 系统模块设计34—46
4。3。1 心电测量模块设计35—41
4。3。2 无创血压模块设计41—44
4。3。3 有创血压测量模块设计44—46
4。4 系统主机背板的设计46—62
4。4。1 背板与各模块间接口设计47—56
4。4。2 主机背板与计算机的接口设计56—62
4。5 本章小结62—63
第五章 可组合多通道监护系统软件设计63—83
5。1 引言63
5。2 系统模块软件设计63—69
5。2。1 心电测量模块软件设计63—64
5。2。2 无创血压测量模块软件设计64—68
5。2。3 有创血压模块软件设计68—69
5。3 系统主机背板软件设计69—78
5。3。1 数字逻辑电路软件设计69—73
5。3。2 USB接口软件设计73—78
5。4 计算机的软件设计78—82
5。4。1 驱动程序设计78—81
5。4。2 应用程序设计81—82
5。5 本章小结82—83
第六章 动物实验及大鼠生理信号的获取83—90
6。1 引言83
6。2 实验方法83—88
6。2。1 实验动物83—84
6。2。2 大鼠缺血性卒中光化学模型建立84—86
6。2。3 大鼠心电信号的采集86—87
6。2。4 大鼠血压信号的采集87—88
6。3 信号采集系统数据的提取88—89
6。4 本章小结89—90
第七章 基于数据挖掘技术的心电和血压关联模型的建立90—107
7。1 引言90
7。2 基于小波的信号去噪90—93
7。2。1 基于小波的心电信号去噪90—92
7。2。2 基于小波的血压信号去噪92—93
7。3 基于小波的信号的特征点检测93—99
7。3。1 基于小波的心电信号的特征点检测93—98
7。3。2 基于小波的血压信号的特征点检测98—99
7。4 心电和血压关联模型的建立99—106
7。4。1 数据准备99—102
7。4。2 心电血压信号的关联模型建立102—106
7。5 本章小结106—107
第八章 总结与展望107—110
8。1 主要研究工作总结107—108
8。2 主要创新点108—109
8。3 展望109—110
致谢110—111
参考文献111—116
附录116—117
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