一、小波轉換三維頻譜分析診斷陳舊性心肌梗死的臨床研究（論文文獻綜述）

崔金梅^[1]（2020）在《冠脈CTA心肌圖像紋理定量分析預測心肌梗死初步研究》文中指出背景:心肌梗死是目前冠心病中死亡率最高的疾病,也是全球致死率和致殘率的首要因素之一。心肌梗死后大量的心肌細胞壞死凋亡,使心臟功能降低并逐步走向心力衰竭,對人類的健康產生極大的威脅,其已經成為重要的社會公共問題,正引起全社會尤其是醫(yī)學界的高度重視。所以早期對心肌梗死的診斷、開通閉塞的冠脈時間早晚及早期PCI術再灌注心肌對于心臟結構、功能改善與恢復,提高患者生存率和改善生活質量具有重要意義。常規(guī)冠狀動脈CTA可快速顯示血管受累情況,在心肌梗死診斷管理中起著重要作用。但是其在評價心肌組織的局部血流灌注情況仍存在不足。紋理分析是近年來新興起的一項技術,其通過對醫(yī)學圖像中的像素灰階變化規(guī)律進行量化,在一定程度上可以彌補冠狀動脈CTA不足,提高診斷心肌梗死的準確性。目的:探討冠狀動脈CTA心肌圖像的紋理分析預測心肌梗死的可行性。方法:從本院2016年2月-2019年10月心內科門診及住院患者中篩選出25例（男性13例;平均年齡55±11歲）心肌梗死患者和25例（15例男生;平均年齡40±20歲）無心臟異常患者為對照組,所有研究對象均進行了CT冠狀動脈造影和SPECT靜息心肌灌注,并將SPECT心肌灌注的原始圖像與冠狀動脈CTA原始圖像通過后處理軟件進行融合,在融合后的圖像上找出心肌灌注異常的位置及范圍,以融合圖像為標準,并結合靜息心肌灌注顯像異常（灌注減低/缺損）的位置及范圍,在冠脈CTA圖像的相同位置上手動勾畫出異常灌注感興趣區(qū)（ROI）,在對照組相同的位置上勾畫出范圍相同的ROI。使用Ma Zda紋理分析軟件中的小波轉換（Wavelets ransform,WAV）、灰度共生矩陣（Gray-level co-occurrence matrix,GLCM）、絕對梯度（absolute gradient,GRA）、游程矩陣（Run-length matrix,RUN）、自回歸模型（Auto-regressive model,ARM）及直方圖共6種分析方法,在冠脈CTA圖像上提取心肌梗死組與對照組的紋理特征,共獲得277個紋理參數(shù);采用Fiher相關系數(shù)、最小分類誤判率+平均相關系數(shù)（POE+ACC）、互信系數(shù)（MI）及前三種的組合（Fisher+POE+ACC+MI,FPM）四種統(tǒng)計學方法,篩選出區(qū)分心肌梗死與對照組之間的紋理特征參數(shù)。然后將上述紋理參數(shù)使用Ma Zda紋理分析軟件中自帶的B11程序進行了降維和分類,采用的方法是原始數(shù)據分析（Raw data analysis,RDA）、主成分分析法（Principal component analysis,PCA）、非線性鑒別分析法（Nonlinear discriminant analysis,NDA）和線性鑒別分析法（Linear discriminant analysis,LDA）,以期獲取區(qū)分兩者之間的優(yōu)勢紋理特征參數(shù),評估不同篩選方法鑒別心肌梗死的誤判率（R）,利用logisitic回歸分析篩選出OR最大的三個優(yōu)勢紋理,建立了受試者工作特征曲線（receiver operating characteristic curve,ROC）,并將其診斷心肌梗死的效能進行比較分析。結果:（1）一般資料的統(tǒng)計學分析結果:（1）心肌梗死組與對照組的在年齡和性別上無統(tǒng)計學意義,P>0.05,兩者之間在吸煙飲酒史,高血壓史、高血脂史、糖尿病史及體質指數(shù)（BMI>30 kg/m 2）上有差異,P<0.05;（2）男女心肌梗死組CTA期間的心率、肌鈣蛋白的陽性率、心電圖上示ST段抬高性心肌梗死率、受累血管、受累心肌的段數(shù)上無統(tǒng)計學意義,其P<0.05;（2）不同組合篩選優(yōu)勢紋理,其誤判率分別是:Fisher+RDA為42%、Fisher+PCA為42%、Fisher+LDA為22%、Fisher+NDA為16%;POE+ACC+RDA為36%、POE+ACC+PCA為32%、POE+ACC+PCA為22%、POE+ACC+PCA為14%;MI+RDA為38%、MI+PCA為32%、MI+LDA為28%、MI+NDA為12%;FPM+RDA為34%、FPM+PCA為30%、FPM+LDA為6%、FPM+NDA為4%。相對于其它組合方法,FPM++NDA組合誤判率最低,鑒別能力與紋理特征的提取、降維方法相關;（3）logistic回歸分析結果示S（0,2）Entropy的AUC=0.800,95%CI=0.663-0.900,cut-off值>3.14,靈敏度為0.80,特異度為0.88,約登指數(shù)為0.68;Perc.01%的AUC=0.861,95%CI=0.733-0.942,cut-off值>249.65,靈敏度為100%,特異度為0.72,約登指數(shù)為0.72;S（0,2）Sum Averg的AUC=0.839,95%CI=0.708-0.928,cut-off值>32.00,靈敏度為100%,特異度為0.56,約登指數(shù)為0.56;三者聯(lián)合的AUC=0.958,95%CI=0.860-0.994,靈敏度為0.920,特異度為0.92,約登指數(shù)為0.84。結論:（1）研究表明冠脈CTA心肌圖像紋理定量分析預測心肌梗死具有可行性;（2）S（0,2）Entropy、Perc.01%、S（0,2）Sum Averg三個紋理參數(shù)是區(qū)分心肌梗死組和對照組的獨立影響因素,其中Perc.01%的診斷效能最佳;且三個參數(shù)聯(lián)合診斷效能大于單個參數(shù)診斷效能;（3）心肌梗死組S（0,2）Entropy、Perc.01%、S（0,2）Sum Averg三個紋理參數(shù)值較對照組均增高;（4）心肌紋理分析聯(lián)合冠脈CTA檢查能同時評價冠脈血管病變及心肌梗死狀態(tài),對心臟“一站式”檢查有重要參考意義。

楊國杰^[2]（2003）在《老年心肌梗死患者高頻心電圖三維頻譜分析》文中指出目的 :分析老年陳舊性心肌梗死患者高頻心電圖三維頻譜變化 ;評價小波轉換三維頻譜分析診斷陳舊性心肌梗死的臨床價值。方法 :對住老年病科的陳舊性心肌梗死患者和正常對照組進行小波轉換三維頻譜分析 ,觀察QRS波下限頻率及10 0Hz以上的高頻含量變化。結果 :心肌梗死組QRS波的下限頻率較正常組明顯增寬、10 0～ 10 0 0Hz頻帶內心電含量顯著高于正常組。結論 :利用小波轉換三維頻譜分析 ,對冠心病心肌梗死的診斷可能有較大意義

楊國杰,鄭國云,魏太星,閆文泰,寧新寶^[3]（2001）在《小波轉換三維頻譜分析診斷陳舊性心肌梗死的臨床研究》文中提出目的 :評價小波轉換三維頻譜分析診斷陳舊性心肌梗死的臨床價值。方法 :選擇住院的陳舊性心肌梗死患者和正常對照組進行小波轉換三維頻譜分析 ,觀察QRS波下限頻率及 10 0HZ以上的高頻含量變化 ;結果 :與正常對照組相比 ,心肌梗死組QRS波的下限頻率較正常組明顯增寬、10 0～ 10 0 0Hz頻帶內心電含量顯著高于正常人。結論 :利用小波轉換三維頻譜分析 ,對冠心病心肌梗死的診斷可能有較大意義

楊旭明,李小彩,王可,閻文泰,魏太星^[4]（2000）在《心電高頻信息與冠心病》文中研究表明

二、小波轉換三維頻譜分析診斷陳舊性心肌梗死的臨床研究（論文開題報告）

（1）論文研究背景及目的

此處內容要求：

首先簡單簡介論文所研究問題的基本概念和背景，再而簡單明了地指出論文所要研究解決的具體問題，并提出你的論文準備的觀點或解決方法。

寫法范例：

本文主要提出一款精簡64位RISC處理器存儲管理單元結構并詳細分析其設計過程。在該MMU結構中,TLB采用叁個分離的TLB,TLB采用基于內容查找的相聯(lián)存儲器并行查找,支持粗粒度為64KB和細粒度為4KB兩種頁面大小,采用多級分層頁表結構映射地址空間,并詳細論述了四級頁表轉換過程,TLB結構組織等。該MMU結構將作為該處理器存儲系統(tǒng)實現(xiàn)的一個重要組成部分。

（2）本文研究方法

調查法：該方法是有目的、有系統(tǒng)的搜集有關研究對象的具體信息。

觀察法：用自己的感官和輔助工具直接觀察研究對象從而得到有關信息。

實驗法：通過主支變革、控制研究對象來發(fā)現(xiàn)與確認事物間的因果關系。

文獻研究法：通過調查文獻來獲得資料，從而全面的、正確的了解掌握研究方法。

實證研究法：依據現(xiàn)有的科學理論和實踐的需要提出設計。

定性分析法：對研究對象進行“質”的方面的研究，這個方法需要計算的數(shù)據較少。

定量分析法：通過具體的數(shù)字，使人們對研究對象的認識進一步精確化。

跨學科研究法：運用多學科的理論、方法和成果從整體上對某一課題進行研究。

功能分析法：這是社會科學用來分析社會現(xiàn)象的一種方法，從某一功能出發(fā)研究多個方面的影響。

模擬法：通過創(chuàng)設一個與原型相似的模型來間接研究原型某種特性的一種形容方法。

三、小波轉換三維頻譜分析診斷陳舊性心肌梗死的臨床研究（論文提綱范文）

（1）冠脈CTA心肌圖像紋理定量分析預測心肌梗死初步研究（論文提綱范文）

四、小波轉換三維頻譜分析診斷陳舊性心肌梗死的臨床研究（論文參考文獻）

• [1]冠脈CTA心肌圖像紋理定量分析預測心肌梗死初步研究[D]. 崔金梅. 河南大學, 2020(02)
• [2]老年心肌梗死患者高頻心電圖三維頻譜分析[J]. 楊國杰. 中國臨床醫(yī)學, 2003(02)
• [3]小波轉換三維頻譜分析診斷陳舊性心肌梗死的臨床研究[J]. 楊國杰,鄭國云,魏太星,閆文泰,寧新寶. 中原醫(yī)刊, 2001(12)
• [4]心電高頻信息與冠心病[J]. 楊旭明,李小彩,王可,閻文泰,魏太星. 洛陽醫(yī)專學報, 2000(02)

標簽：頻譜分析論文;  心肌論文;  圖像融合論文;  心血管病論文;