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心电图导联放置
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To renew this domain name visit心电图连接问题肢体导联有六种,接法各不同,临床上一种只需接左黄绿,右红黑就可以了,接头都不用换就可以得出结果,为什么?是什么原因?
　　如何连接心电图的导联　　一、标准导联（双极肢体导联）　　标准导联的连接方法：它可反映出两个肢体之间的电位差,并以资与下述的几种单极导联区分.　　(1) LI(I) 导联：心电图机正极连于左上肢,负极连于右上肢.　　&#58852;(2) LⅡ(Ⅱ)导联：心电图机正极连于左下肢,负极连于右上肢.　　&#58852;(3) LⅢ(Ⅲ)导联：心电图机正极连于左下肢,负极连于左上肢.　　二、单极与加压单极肢体导联　　1.单极肢体导联连接法　　将左、右上肢和下肢的3个电极各通过一个5000欧姆电阻连接,即中心电端 &#58852;T&#58853;,将总电位控制为零,被视为一个“不相干电极”,与心电图机的负极相连.右上肢、左上肢、左下肢分别与心电图机的正极连接,可得出各个单极肢体导联.用右上肢单极导联（VR）、左上肢单导联（VL）、左下肢单极导联（VF）进行表示.因为如此探查到的各肢体电位较低而不易于观察,随后Goldberger又进一步创建了加压单极肢体导联,把中心电端与探查的那一个肢体脱离,已将得到的电位增加到一半.　　2.加压(AV)单极肢体导联连接方法　　（1）加压单极右上肢导联&#58852;aVR&#58853;连接法：把探查电极置于右上肢,并与心电图机正极相连；左上肢和左下肢连接于不相干电极,与心电图机负极相连.　　（2）加压单极左上肢导联&#58852;aVL&#58853;连接法：把探查电极置于左上肢,并与心电图机正极连接；右上肢与下肢可连接在一起,并与心电图机负极相连.　　（3）加压单极左下肢导联&#58852;aVF&#58853;连接法：把探查电极置于左下肢,并与心电图机正极连接；右上肢和左上肢连接于不相干电极,并与心电图机负极相连.　　三、胸导联 心前区导联　　&#58853;胸导联的连接方法是将中心电端与心电图机的负极相连,把放置在胸前一定部位的探查电极与心电图机正极相连.此时该探查电极之吸球安放位置,与心脏的距离比较近,记录到的电位也比较高.胸导联连接的按放位置,常使用以下V1～V6的6个导联.　　V1导联：正电极置于胸骨右缘第4肋间；　　V2导联：正电极置于胸骨左缘第4肋间；　　V3导联：正电极置于V4与V5位置的连线中点；　　V4导联：正电极置于左侧锁骨中线与第 5肋间的交叉点；　　V5导联：正电极置于左腋前线与V4水平线的交叉点；　　V6导联：正电极置于左腋中线与V4水平线的交叉点.
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统计方法在多导联心电图分析上的应用
【摘要】：本文主要介绍了一些统计分析方法在多导联心电图中的应用。首先,我们利用函数型数据分析模型,对T波进行降维,使每个导联的T波可以用四个具有较强医学解释性的参数来表示,并利用混合效应模型分析得出对于以上四个参数而言,不同导联、病人这两个因子对模型参数的影响比较显著,这进一步体现了研究多导联心电图的意义。
在此分析基础上,利用主成分分析、聚类分析分别对十二导联进行融合、分类。通过主成分分析更进一步认识到了函数型数据分析模型在降维的过程中平衡了各个导联的重要性,也使导联的主成分提取效果更明显。通过聚类分析虽找不到一种普遍的聚类规则,但发现如下规律：只要选择的距离算法一致,不同聚类方法得到的结果差异并不大。
最后,本文还建立了一个由主成分分析、函数型数据分析、Monte Carlo模拟组成的综合应用模型,用以融合十二导联的信息,通过将多导联转化为单导联心电图,把复杂问题简单化,这将有利于实现建立心电信号的自动检测、自动分析系统。并且在具体的应用中该融合方法不局限于心电信号领域,还可对任何高维信号进行融合,具备一定的推广度。
【关键词】：
【学位授予单位】：华东师范大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2011【分类号】：R540.41【目录】：
ABSTRACT11-12
第一章 引言12-17
§1.1 心电图信号分析现状12-15
§1.1.1 心电图简介12-13
§1.1.2 多导联心电图13-14
§1.1.3 多导联心电信号研究的现状分析14-15
§1.2 数据库介绍15
§1.3 论文结构15-17
第二章 函数型数据分析模型17-26
§2.1 函数型数据分析模型的发展17-18
§2.2 函数型数据分析方法在多导联心电图中的应用18-25
§2.2.1 单一心跳的多导联分析18-22
§2.2.2 多个人多个心跳的多导联心电图分析22-25
§2.3 本章小结25-26
第三章 主成分分析26-31
§3.1 基本原理与方法26
§3.2 主成分分析在多导联心电图中的应用26-29
§3.2.1 多导联心电图的主成分分析27-28
§3.2.2 函数型数据分析模型参数的主成分分析28-29
§3.3 本章小结29-31
第四章 聚类分析31-36
§4.1 基本原理与方法31
§4.1.1 变量间的相似系数和距离31
§4.2 聚类分析在多导联心电图中的应用31-35
§4.2.1 k-means聚类32-34
§4.2.2 Hierarchical聚类34-35
§4.3 本章小结35-36
第五章 多导联心电图的融合方法36-39
§5.1 Monte Carlo融合新方法36-37
§5.2 具体应用举例37-38
§5.3 本章小结38-39
总结与展望39-40
参考文献40-42
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支持CAJ、PDF文件格式
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