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🔥内容介绍
从2005到2022年，18年来《中国心血管健康与疾病报告》一年一度，从未缺席。今年年报显示，心血管病患人数3.30亿，且心脑血管病死亡率高于肿瘤及其他疾病，占居民疾病死亡构成的40%以上。其中一个重要原因就是心血管疾病知晓率低，患者难以有效防控。那么如何解决这一难题呢？实际上，患者可以通过实时监测心率，从而提前知晓心脏的异常情况，为医生治疗留足时间，有效防控心血管疾病。心血管病防控形势仍然严峻，拐点仍未到来。2019年，国务院印发了《关于实施健康中国行动的意见》，将心血管病防治纳入健康中国专项行动，推动以疾病为中心向以健康为中心转变。
况且考虑到心率同大多数生物医学信号一样，变化缓慢、频率范围低、易受到干扰或噪声的影响,甚至淹没在其中,经常需要采用特殊的处理方法,因此选择语法简单、图形显示功能丰富、工具箱扩展能力强的MATLAB，并作为本学期MATLAB学习的收尾与应用。具体来说就是滤波、R波的检测与标注、自动计算心率等等。
关键词：心血管疾病；健康中国；心率检测；MATLAB应用
1.1研究背景与意义
从2005到2022年，18年来《中国心血管健康与疾病报告》一年一度，今年年报显示，我国心血管病的发病率与致死率仍高居榜首，年报不仅是国家心血管病防治和开展国际交流与合作的资讯平台，也是提升中国在心血管病防治研究领域国际地位和影响力的重要组成部分，此外，年报还可以为有关政府部门制定相关政策提供重要的参考依据，被誉为中国心血管领域的“红皮书”。
中年报不仅仅被誉为业界的红皮书，也被纳入了国家卫生健康委资讯来源之一，为贯彻新时期卫生与健康工作方针“以基层为重点、以预防为主”的内容，真正实现心血管疾病防治的主战场，由医院转向社区。
2019年改版后的年报顺应了时代的需求，获得了良好的社会反响。希望2022年版年报中详实科学的有价值的资料，可以促进大卫生大健康理念的传播，改观心血管疾病防控局面，希望能更多地激发社会的力量，科学的力量，助力健康中国行动。
而本篇MATLAB应用正是顺应了此社会背景，提供一种心电信号的分析方式。配合使用简易的心电监护夹提取心电数据，MATLAB经过若干的处理之后，可将其可视化，以适用健康人的检测预防心血管疾病。
1.2国内外研究现状
随着社会经济水平的提高，全球化和城镇化程度的加深，人们饮食习惯等生活方式发生了重大转变。同时随着全球老龄化程度加剧，越来越多证据表明非传染性疾病特别是心血管病(cardiovascular disease, CVD)已经成为全球疾病负担的主要原因。 为了反映中国CVD疾病负担现状和趋势，为合理控制中国CVD提供经验和依据，本研究选取了世界上人口最多的两个国家——中国和印度，亚洲高老龄化发达国家日本以及传统发达国家美国，来进行中国CVD疾病负担的对比分析。2019年中国CVD疾病负担均高于全球； 1990—2019年间中国CVD这四个指标变化陡峭度也是远远高于全球，近10余年来尤其明显。
关于诊断检测这方面美国研究人员研制了一种回路心电图监测器，能有效地诊断少数难于诊断的危及生命的心源性心律不齐。这种回路心电图监测器像明信片一样大，约半寸厚，可以佩带在腰带或肩带上。监测器的电极与胸部肌肉直接接触，能记录人晕厥前4分钟和晕厥后1分钟的心律。通过数字前缘记忆回路，能连续记录心率和消除。如果病人晕厥苏醒后可立即按下开关，监测器便记录下4分钟前和60秒钟后的心率，然后打电话给医院接收站。这一方法可准确诊断25%的病人，避免创伤性诊断。此项技术如果改进，诊断率可达50%，而我国在这方面仍有不少差距。
⛳️ 运行结果
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病理分析（病人）
心电图T波改变主要是指心肌缺血的意思，例如冠心病、心绞痛的病人在发作的时候，心电图会出现T波的改变，有的会出现ST-T改变，或者ST的改变。另外，还有的病人在心肌梗死或者变异型心绞痛的时候，也就是冠脉痉挛，以上原因会引起T波改变。
初步判断病人，除了冠心病，其他原因还有心肌病、心肌炎、瓣膜病、心包炎以及脑血管意外、低钾、高钾，有的还是药物洋地黄或者奎尼丁等影响，而造成了T波改变。另外，自主神经紊乱也会引起T波改变。其他还有心室肥大、束支传导阻滞、预激综合征等。
所以出现T波改变的时候，要结合病人的病史、症状以及检查，包括心脏彩超、化验等来进一步鉴别T波改变的原因。
📣 部分代码
yabs=abs(x);
sigtemp=x;
siglen=length(x);
sigmax=[];
for i=1:siglen-2
if (x(i+1)>x(i)&&x(i+1)>x(i+2))||(x(i+1)<x(i)&&x(i+1)<x(i+2))
sigmax=[sigmax;abs(sigtemp(i+1)),i+1];
end
end
thrtemp=sort(sigmax);
thrlen=length(sigmax);
thr=0;
for i=(thrlen-7):thrlen
thr=thr+thrtemp(i);
end
🔗 参考文献
[1]陈伟伟, 高润霖, 刘力生,等. 《中国心血管病报告2015》概要[J]. 中国循环杂志, 2016, 31(06):521-528.
[2]Wang J., Tie B., Welkowitz W., Semmlow J.L., Kostis J.B. Modeling sound generation in stenosed coronary arteries[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 1990, 37(11): 1087-1094.
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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌟 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌟 无人机应用方面
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🌟 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌟 信号处理方面
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