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基于脉搏、心电和阻抗信息的动脉硬化识别的研究的开题报告
一、选题背景
心血管疾病在全球范围内成为了致残和死亡的主要原因之一。动脉硬化是引起心血管疾病的一个重要因素，而且越来越多的人正在受到其影响。动脉硬化是由于动脉中脂肪沉积，引起血管壁变厚和僵硬，进而导致了血管管腔变窄、甚至闭塞，从而引起了循环系统的异常。因此，及早检测和识别动脉硬化对于预防心血管疾病发生和发展至关重要。
二、研究意义
心电信号、脉搏信号和阻抗信号是体内常见的生物电信号，能够反映血管的电生理和机械性质以及血流动力学变化。通过分析这些信号，可以得到更全面的动脉硬化信息。文献中对于基于生物电信号识别动脉硬化的研究虽有成果，但同时也存在着一些局限性，如特征提取不够全面、分类器的分类效果不够优秀等。本研究旨在对这些局限性进行改进，提高动脉硬化的检测率和准确性。
三、研究内容
1.对脉搏、心电、阻抗信号进行采集，并对信号进行预处理，如降噪、滤波、分段等处理方法。
2.对预处理后的信号提取有效的生物特征，如心率、阻抗、血压等特征，并使用降维技术进行特征的筛选和提取。
3.采用多种机器学习算法，进行分类器的设计和优化。其中，尝试不同机器学习算法的效果比较，如支持向量机（SVM）、决策树（DT）和随机森林（RF）等。
4.搭建实验平台，对采集的数据进行实验验证和分析，评估分类器的检测性能和准确率。
四、研究方法
1.首先在被试者中进行动脉硬化的筛查并进行非侵入性采集生物电信号；
2.采集后进行信号处理，归一化等预处理工作；
3.对预处理后的信号进行特征提取，存储，选择优化；
4.设计分类器，根据所选用的算法优化训练参数；
5.测试分类结果和计算分类结果的效准度。
五、研究预期成果
1.本研究基于生物电信号的动脉硬化识别方法。
2.本研究所提出的方法可以有效地识别动脉硬化，提高动脉硬化的检测率和准确性。
3.另外，本研究所提出的生物特征提取方法还可以应用于其他生物信号的分析中。
六、研究进度
截至目前，已完成基于生物电信号的动脉硬化识别方法的文献调研和研究背景的建立，正在进行数据采集和预处理的实验，在接下来的研究中将进行生物特征的提取和分类器设计等研究。整个研究预计将在一年内完成。
七、研究团队
本研究由某高校计算机科学与技术专业的硕士生与导师共同进行，研究团队包括一名硕士生和一名导师。