MIT-BIH心律失常心电图分析-论文

MIT-BIH 心律失常数据库是目前国际上公认的可作为标准的心律失常分析数据库之一。开始执行软件,需要导入外部数据文件，同时把病例信息保存至数据库，方便以后对病例信息的管理。想要绘制波形并且显示专家标记,可以通过读取自定义格式的二进制文件，获取心电两导波形数据以及专家在特定时间点标注的标记，实现对应波形与相关专家标记的同步，以及方便用户分析两导心电波形并且与专家做的标记相比对，了解各种心律失常类型的典型波形形态。至于对心律失常类型定位,浏览波形的同时，可以选择任意一种该病例中存在的心律失常类型，根据所选择的心律失常类型发生的时间顺序依次定位，定位显示出对应的心电波形。最后如果想对病例信息后台管理,可以借助数据库，实现病例中患者信息以及心律失常类型发生次数的统计，并且实现对病例的波形回顾、查询、删除等功能。 《MIT-BIH心律失常心电图分析》是一篇基于MIT-BIH心律失常数据库的研究论文，该数据库是全球范围内广泛认可的标准心律失常分析资源。论文重点介绍了如何利用该数据库进行心电图分析，以及如何设计和实现一个软件系统来支持这一过程。 在论文中，作者首先强调了导入外部数据文件的重要性，这是为了将病例信息存储到数据库中，便于后续的病例管理和分析。数据文件通常包含心电图记录，这些记录是通过读取自定义格式的二进制文件获取的，其中包含了心电的两导波形数据以及专家在特定时间点的标记。专家的标记有助于识别不同的心律失常类型，通过对这些波形和标记的同步展示，用户可以直观地对比和分析，理解各种心律失常的典型特征。 论文还探讨了心律失常类型的定位方法。在浏览心电波形的过程中，用户可以选择任何已知的心律失常类型，系统会根据这些类型的发生时间顺序逐一定位，显示对应的心电波形。这种功能对于识别和研究不同心律失常的发生模式极其有价值。 在后台管理方面，论文提出了利用数据库技术实现病例信息的高效管理。这包括统计患者的个人信息以及各种心律失常类型的出现频率。此外，系统还提供了波形回顾、查询和删除等操作，增强了对病例资料的处理能力。 技术实现方面，论文提到了使用MFC（Microsoft Foundation Classes）框架和Access数据库管理系统。MFC是微软提供的C++类库，用于构建Windows应用程序，它简化了界面设计和数据库集成。Access则为小型数据库管理提供了一个便捷的平台，适合存储和检索心电图病例数据。 这篇论文详细阐述了基于MIT-BIH心律失常数据库的心电图分析方法和软件开发，涵盖了数据导入、波形分析、心律失常定位和病例管理等多个关键环节。通过结合MFC和Access的技术应用，实现了高效的心电图分析工具，对临床医学研究和诊断具有重要的参考价值。