冠心病无创检测新方法及系统设计的知识点
1. 冠心病概述
冠心病（CAD，Coronary Artery Disease）是一种常见的心血管疾病，其特征是冠状动脉硬化导致心肌供血不足。冠心病的发病率随着生活节奏的加快和膳食结构的改变在我国逐年上升，早期诊断和及时治疗对于降低死亡率至关重要。
2. 冠心病的无创检测方法
当前，冠心病的检测方法主要包括基于心电图、心音信号、超声心动图和冠状动脉造影法。其中，心电图检查法是目前医院中最常用的诊断方式。然而，心电图分析方法存在一定的主观性，而冠状动脉造影虽然精确度高，但属于有创检查，存在风险和费用较高的问题。
3. 神经网络在冠心病检测中的应用
本研究提出了一种基于BP型（Back Propagation，反向传播）人工神经网络的冠心病无创检测新方法，并设计了相应的诊断系统。BP型人工神经网络是一种多层前馈神经网络，通过调整网络中的权重和偏置，使其输出接近实际值，以进行有效的模式识别。
4. BP神经网络结构与参数设置
该系统采用的BP神经网络包括输入层、隐含层和输出层。输入层接收的参数包括性别、年龄、体质量、是否吸烟、舒张压、收缩压、R-R间期、QRS波宽度、ST段电平和斜率共10个参数。隐含层设置为6个神经元，输出层则为2个神经元，分别代表正常和患有冠心病的状态。
5. 系统训练与测试
系统训练时，采用了70组数据，其中冠心病患者和正常人的心电数据各35组。训练数据用于网络的学习和权重调整，而测试数据则用于检验网络模型的实际诊断能力。最终，系统的测试结果显示了超过95%的正确识别率。
6. 系统设计与结构
系统设计采用了PC机与下位单片机的串口通讯来采集心电和血压信息。病人的基本信息录入后，通过下位机进行血压测量和心电信号的采集。系统工作流程是：首先在PC机中录入病人信息，然后通过串口与下位机通讯，进行心电信号的采集和分析，最后提取特征参数并给出诊断结果。
7. 系统软件设计
系统软件设计部分负责对采集到的心电信号进行处理，包括信号预处理、特征提取、分类诊断等步骤。软件在MATLAB环境中进行编程和调试，以实现系统功能。
8. 系统的实用性和可操作性
通过实验验证，该方法具有一定的实用性和可操作性，能够有效地结合人体的基本信息和心电信号特征参数，通过BP神经网络模型进行诊断，为冠心病的早期无创检测提供了一种新的途径。
9. 参考文献与研究支持
本文的研究得到了北京市教委基金资助项目的支持，研究团队来自北京工业大学生物医学工程中心。
10. 结语
本研究提出的方法和系统设计为冠心病的早期无创检测提供了新的视角和工具，有助于提高诊断的准确性和实用性，具有潜在的临床应用价值。
以上内容基于文献中提供的信息，详细说明了冠心病无创检测新方法及系统设计的研究背景、方法原理、系统结构设计、软件实现以及实验验证。对冠心病检测领域的发展、系统技术的创新和实际应用都具有重要的意义。
