Bioelectrical Signal Processing in Cardiac and Neurological Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Academic Pr

作者:Sornmo, Leif/ Laguna, Pablo

出品人:

页数:688

译者:

出版时间:2005-6

价格:$ 140.12

装帧:HRD

isbn号码:9780124375529

丛书系列:

图书标签:

• Bioelectrical Signals
• Cardiac Signal Processing
• Neurological Signal Processing
• Biomedical Engineering
• Electrocardiography
• Electroencephalography
• Signal Analysis
• Filtering
• Wavelet Transform
• Machine Learning

心脏与神经系统生物电信号处理中的前沿进展：理论、方法与临床应用 内容概要 本书旨在全面深入地探讨生物电信号处理领域中，特别是心脏电生理学和神经科学应用中的关键理论、先进方法与实际临床挑战。本书结构严谨，内容覆盖从基础的信号采集与预处理技术，到复杂的特征提取、模式识别算法，再到最终的临床诊断与治疗辅助系统构建。全书理论与实践紧密结合，强调当前研究热点与未来发展方向。 第一部分：生物电信号基础与采集技术 第一章：生物电活动的物理基础与生理起源 本章首先回顾了细胞膜电位、动作电位产生与传导的基本生物物理机制。重点阐述了心脏的同步化激动传导系统（如希氏束、浦肯野纤维）和中枢神经系统（CNS）中神经元群体的场电位（Field Potentials）起源，包括局部场电位（LFP）和脑电图（EEG）/脑磁图（MEG）的生成机制。深入分析了不同组织对电信号传导的影响，如各向异性传导和体积导体效应。 第二章：心电图（ECG）与脑电图（EEG）的采集与质量控制 详细介绍了临床标准的多导联ECG采集系统（如12导联标准系统）和高密度EEG（HD-EEG）的电极配置标准（如10-20系统）。讨论了导电膏的选择、皮肤阻抗的优化、电极-皮肤界面的稳定性要求。针对噪声源分析，本章详述了基线漂移、工频干扰（50/60 Hz）、肌肉伪迹（EMG）以及运动伪迹的来源与初步抑制策略。强调了数据完整性在后续分析中的决定性作用。 第三章：植入式传感器与新型信号获取技术 本部分关注非标量信号的获取挑战。详细阐述了植入式心电图（ICG）设备（如起搏器、植入式心律监测仪）的信号特性与限制。在神经科学领域，深入探讨了皮层电图（ECoG）的优势与局限性，微电极阵列（MEA）记录的细节，以及光遗传学技术在监测神经元活动中的应用潜力。对超低噪声放大器、无线传输技术以及低功耗采集电路的设计考量进行了技术性剖析。 第二部分：信号预处理与降噪技术 第四章：数字信号处理基础回顾 本章为后续高级处理奠定数学基础。复习了傅里叶变换（FT）、拉普拉斯变换在连续与离散时间信号分析中的应用。重点介绍了小波变换（Wavelet Transform, WT）在处理非平稳生物电信号，特别是瞬态事件（如QRS波群、棘波）中的优越性。讨论了窗口函数、采样定理在生物信号数字化中的实际约束。 第五章：先进的噪声抑制与伪迹去除算法 本章聚焦于复杂环境下的信号净化。针对工频干扰，详述了自适应陷波滤波器（Adaptive Notch Filters）与基于小波阈值的去噪方法。在处理EMG伪迹方面，深入探讨了独立成分分析（ICA）在分离源信号方面的原理、实施步骤及参数选择，并比较了盲源分离（BSS）技术在EEG数据净化中的性能差异。针对心电信号中的基线漂移，介绍了高通滤波器的设计与优化。 第六章：心电信号的基线校正与心率变异性（HRV）准备 专门针对ECG信号，本章详细介绍了R峰的精确检测算法，包括基于模板匹配、二次导数分析和机器学习方法的比较。随后，重点阐述了HRV分析所需的时间域、频域和非线性指标的计算方法，如SDNN、RMSSD、LF/HF比值。强调了在计算HRV前，必须确保RR间期序列的准确性和完整性。 第三部分：特征提取与模式识别 第七章：心脏信号的形态学与时频特征提取 本章深入解析了ECG波形（P波、QRS波群、T波）的生理意义和量化特征提取。讨论了如何利用曲率、斜率、峰值幅度来描述心肌激动和复极化的过程。在时频分析方面，对比了短时傅里叶变换（STFT）与连续小波变换（CWT）在捕捉心电信号瞬态特征上的表现，并引入了经验模态分解（EMD）及其在去除非线性噪声和识别复杂心律失常模式中的应用。 第八章：神经信号的频域分析与信息量化 本章聚焦EEG/MEG的特征提取。详述了传统频带分析（Delta, Theta, Alpha, Beta, Gamma）在描述睡眠阶段、认知状态和病理活动中的应用。深入探讨了功率谱密度（PSD）的估计方法，包括经典周期图法与更精细的参数化方法（如AR模型）。引入了相干性（Coherence）和相位锁定值（Phase Locking Value, PLV）等连接组学指标，用于量化不同脑区间的同步性。 第九章：基于机器学习的心脏与神经事件分类 本部分是算法应用的核心。详细介绍了支持向量机（SVM）、随机森林（RF）在ECG心律失常（如房颤、室速）自动诊断中的实施流程。在神经应用方面，阐述了如何使用卷积神经网络（CNN）直接从原始或伪影去除后的EEG信号中识别癫痫发作（Seizure Detection）的起始点和传播模式。讨论了深度学习模型（如RNN/LSTM）在预测心脏事件和解析动态认知状态中的潜力，并强调了数据集的平衡性与模型的可解释性（Explainability）。 第四部分：临床应用与系统集成 第十章：临床心电信号处理的应用案例 本章聚焦于实际临床挑战。系统介绍了对心肌缺血的早期ECG指标提取，如ST段漂移的精确测量与动态监测。详述了心室内电图（IVC）信号的分析，用于指导射频消融手术的精确导航。讨论了便携式可穿戴设备中ECG信号处理算法的功耗优化与实时诊断策略。 第十一章：神经假肢与脑机接口（BCI） 本章探讨了信号处理在神经调控中的前沿应用。详细描述了运动想象（Motor Imagery）任务中EEG信号的特征提取与解码流程，以及如何将解码结果实时转化为外部设备（如机械臂）的控制指令。讨论了BCI系统中错误率的控制、反馈机制的设计，以及自适应算法在补偿用户疲劳和状态变化中的作用。 第十二章：系统验证、伦理考量与未来方向 本章总结了生物电信号处理系统的临床验证标准，包括敏感性（Sensitivity）、特异性（Specificity）和准确性（Accuracy）的评估。探讨了大规模临床数据的处理、标准化与共享的挑战。最后，对未来研究方向进行了展望，包括：单细胞水平的电信号解析、结合多模态数据（如影像学、基因组学）的综合诊断模型，以及生物电信号处理技术在个性化医疗中的深度整合。 --- 本书特色 本书内容深度聚焦于信号处理技术如何应对心脏与神经系统电生理的复杂性与高噪声环境。它不仅提供了扎实的理论基础，更侧重于展示当前最先进的降噪、特征提取和分类算法在真实临床数据上的性能评估与优化策略。本书适合高年级本科生、研究生、临床工程师以及从事生物医学信号分析的科研人员深入研读。

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