【www.gbppp.com--思想汇报】

sh思想汇报(一)：入团积极分子思想小结

学习中国特色社会中国共产主义青年团，是中国共产党领导的先进青年的群众组织，是广大青年在实践中主义和共产主义的学校，是中国共产党的助手和后备军。我作为一名满十四周岁，生在新社会、长在红旗下的有志热血青年，申请早日加入自己的组织。

中国共产主义青年团坚决拥护中国共产党的纲领，以马克思主义、毛泽东思想为行动指南，用建设有中国特色社会主义的理论武装全团，解放思想、实事求是，团结全国各族青年，把我国建设成为富强、民主、文明的社会主义现代化国家，为最终实现共产主义的社会制度而奋斗。她是在中国共产党领导下发展壮大的，始终站在革命斗争的前列，有着光荣的历史。在建立新中国，确立和巩固社会主义制度，发展社会主义的经济、政治、文化的进程中发挥了生力军和突击队的作用。

同时，作为入团积极分子的我们，需要牢记三个代表的重要思想，八荣八耻荣辱观，并且认真学习，领会其精神，紧跟时代的步伐，与时俱进，开拓进取，在专业学习上有所建树!我们应该按照团的思想路线的新要求，站在时代发展的最前列，充分发挥先锋模范作用，必须按照党的要求，认真学习马列主义，毛泽东思想，邓小平理论和三个代表重要思想，及八荣八耻荣辱观，树立正确的世界观，人生观和价值观;努力学习科技文化知识，增强做好实际工作的本领，而且要具有严密的组织纪律性和铁的纪律.

团目的和动机，绝不是一个用某段时间可以一次性作终身解决的问题，它应该是动态的不断深入的，没有止境。因为团员的入团目的和动机是与团员对团的认识紧密联系的。同时，为什么要入团的认识问题直接决定和支配着团员的思想和行动。目的和动机决定人的行为准则和价值取向，决定人的行为过程和行为结果。目的和动机都是主观性的范畴，所以在以后的工作中我定要加倍认真学习，努力向团员同学看齐，缩小同团员同学的差距，争取早日加入团组织。

中国共产主义青年团在现阶段的基本任务是：坚定不移地贯彻党在社会主义初级阶段的基本路线，以经济建设为中心，坚持四项基本原则，坚持改革开放，在建设中国特色社会主义的伟大实践中，造就有理想、有道德、有文化、有纪律的接班人，努力为党输送新鲜血液，为国家培养青年建设人才，团结带领广大青年，自力更生，艰苦创业，积极推动社会主义物质文明、政治文明和精神文明建设，为全面建设小康社会、加快推进社会主义现代化贡献智慧和力量。

1、要具有先进政治思想，努力学习马列主义，毛泽东思想，邓小平理论和“三个代表”重要思想，增加民族自尊，自信，自强精神，树立正确的理想，信念和世界观，人生观，价值观，抵御腐朽思想的侵蚀，提高思想道德素质和科学文化素质。

2、 要具有刻苦学习的精神和勤奋工作的态度，要努力学习科学文化知识，要勤学习，勤思考，勇于创新，认真工作，关心同学的工作，学习和生活，切实为同学，为班级服务。

3、要具有“严以律己，宽以待人”的作风，要在学习，生活，工作中起到模范带头作用，虚心向他人学习，团结同学，助人为乐，热心帮助他人进步，开展批评和自我批评，勇于改正缺点和错误，自觉维护团结，顾全大局，诚实谦虚，在青年中起到表率作用。

总之，做为一名合格的团员，一定要有理想，有抱负，遵纪守法，实事求是，与时俱进，做到能帮助别人，团结别人，从而能影响别人，为建设中国特色的社会主义贡献自己的力量。

sh思想汇报(二)：范文

基于Frank导联和Hermite展开的心肌梗死检测

葛丁飞，孙丽慧，文小军

(浙江科技学院信息与电子工程学院,杭州市310012)

*

摘要:多数现存计算机辅助心电(ECG)诊断技术研究大多是基于常规心电导联而展开。正交Frank心电导联比常规心电导联有着与解剖学更为密切的联系。进行基于Frank导联的心肌梗死(MI)心电特征提取和分类检测研究，对MI ECG信号进行Hermite 非线性展开，以Hermite系数为心电特征，并对其进行分类测试。与常规心电导联比较而言，利用文中的方法对早期MI和急性期MI进行分类检测分别可提高31.16%和18.34%的分类精度。

关键词: 计量学；特征提取；心电诊断；Hermite 展开式；心肌梗死

中图分类号: TB97 文献标识码: A

Detection of Myocardial Infarction Based on Frank Leads and Hermite Expansion

Ge Dingfei，Sun Lihui, Wen Xiaojun

( School of Information and Electronic Engineering, Zhejiang University of Science and Technology, Hangzhou 310012)

Abstract: Most of existing computer assistanted diagnosis technique studies are performed based on standard electrocardiogram(ECG)leads. Orthogonal Frank leads are more correlated with anatomy compared with standard ECG leads. Myocardial infarction (MI) ECG feature extraction and detection based on Frank leads was proposed. The ECG signals were expressed by nonlinear hermite expansion method, and hermite coefficients were utilized as ECG features for the classification. Accuracy of detecting MI in early stage and MT in acute stage can be increased by 31.16 and 18.34 percentages compared with that of standard ECG leads using the proposed method.

Key words: Metrology; Feature extraction; Electrocardiogram diagnosis; Hermite expansion, Myocardial infarction

前言

心电信号(Electrocardiogram, ECG)是医生临床诊断的重要依据，根据传感器安置于体表位置不同可分为[1]：（1）、常规ECG信号：将10个探测电极安置于体表规定位置采集到12道ECG信号，医学上称之为12个标准（或常规）心电导联，并在临床上已积累了丰富的经验；（2）、正交ECG信号（Vectorcardiogram, VCG）：将7个探测电极分别置于头、胸和背部组成相互垂直的X、Y、Z三个正交轴，采集到3导正交VCG信号，医学上称之为3个正交Frank心电导联。有关基于ECG计算机自动检测研究大多是基于12个标准心电导联进行的[2-6]。利用Frank VCG对疾病进行诊断研究主要是在临床研究上，但利用Frank VCG进行计算机辅助检测研究尚处于起步阶段。

在MI发生后的早期，如果心肌能得到再灌注治疗，频临死亡的心肌可得以存活，否则将会对心肌组织造成不可逆转的损坏。在国际上，该领域的研究主要集中在AMI的分类检测上，而针对MIES的分类检测鲜有提及，并且大多针对急性期AMI和HC之间的分类而言的[7,8,9]。本课题利用Frank导联展开对3类不同阶段的心肌梗死ECG进行分类，并获得良好的结果。

收稿日期:2008 ; 修回日期:

基金项目: 浙江省自然科学基金资助课题（NO.Y104284）,浙江省教育厅科研计划项目（No.Y200803918） 作者简介: 葛丁飞(1965-), 男, 浙江东阳,副教授、E-mail:gedingfei@163.com

虽然可利用如回归建模法等计算简单的线性分析法从MI ECG中提取特征，由于ECG并不是严格意义上的平稳随机信号，线性分析法也许不适合所有情况下的ECG分类。本文采用非线性Hermite展开法对HC、MIES和AMI多导联ECG信号进行融合特征提取，进而进行基于线性分类器的分类。

1 ECG信号的预处理

文中ECG信号取自德国计量学院提供的最新公共数据库，即PTB诊断数据库，每一个记录包括12个标准导联和3个Frank导联，其信号的采样频率为1000Hz。根据临床上的要求ECG信号带宽应保持在0.05Hz到100Hz之间。为此，先利用一个50Hz陷滤波器来消除电源噪音，再采用一个上下边带截止频率为0.05Hz和100Hz带通滤波器（BPF）来消除因电极移动引起的低频噪音以及肌肉收缩引起的高频噪音。

临床上一个典型的常规心电导联ECG波形如图1所示。文中的数据从ST段抬高心肌梗死病人中采集（ST-elevation myocardial infarction, STEMI）。一般地，从STEMI ECG波形直观上看，MIES的主要特点是异常性Q波尚未出现，ST段开始升高；AMI的主要特点是：ST段升高后开始下降，并出现异常性Q波[1]。本文利用Tompkin算法来检测ECG信号的峰值R[10]，并用两个数据窗对信号进行分割：窗口1，从ECG峰值R以前0.3秒（300个样本点）至峰值R为止；窗口2，从ECG峰值R至其后0.6秒（600点）为止。以峰值R为定位点的2个数据窗口足以包含一个周期内主要的ECG信息。用于实验的总样本数为：HC，1759；MIES，2504；AMI, 1048。在每一次实验时，从中随机选取训练的样本数为：HC，500；MIES，500；AMI, 300，将其余的数据作为测试的样本，即，HC，1259；MIES，2004；AMI, 748。因此，训练和测试的数据是互不重叠的。

图1 一个典型常规心电导联ECG波形

Fig.1 A typical waveform of standard ECG lead

2 ECG信号的Hermite表达及其分类

用Z(k)表示被分割后的ECG信号时间序列，Z(k)的Hermite表达式如下[8]：

Z(k)Cn()n(k,)e(k,) (1)

n0N1

其中，e(k,)表示Hermite表达式误差，当N，e(k,)0；n(k,)为Hermite基函数，且

n(k,)1

2n!nek2/22Hn(k) (2)

这里，为待定的常数，Hn(k)是Hermite 多项式：Hn(x)2xHn1(x)2(n1)Hn2(x)，且H0(x)1，H1(x)2x。Cn()为Hermite系数，且

Cn()

k(k,)Z(k) (3) n

为了确定常数和Hermite基函数的项数，采用均方根值RMS(Root mean square)作为评价准则，RMS随Hermite项数的增加而减少。常数的确定：在Hermite项数不变的情况下，采用增量法改变常数，使RMS取得最小可能的误差；Hermite基函数项数的确定：在常数不变的情况下，增加Hermite基函数项数至RMS基本不变为止。在计算RMS时，含盖了所有ECG导联和所有ECG样本点。实验结果表明，合理的常数约为L（L为QRS波长度或ST-T波的长度），合理的Hermite基函数项数为9。

采用Hermite系数Cn()作为ECG特征，所以一个p导联ECG样本x=[x1，x2，…，xd]可用18p

(p92)个Hermite系数表示，也就是说，3个Frank导联ECG样本可用54(392)个Hermite系数来表征，以下称之为FHM54系数，12个标准导联ECG样本可用216(1292)个Hermite系数来表征，以下称之为SHM系数。利用一个二叉树和线性分类器进行分类，分类器判别函数可表示为：

yi0kxkx (4)

k1d

T其中ß=[ß0，ß1，ß2，…ßd]为待估计的参数，利用最小二乘平方误差准则和训练数据对其进行了估

计；yi为某一ECG样本的判别函数值。本文采用基于欧氏中心距和标准差可分性评价准则J进行决策树的设计，其计算公式为[11]：

JD

113(1ii2ii)di1di1 (5)

其中，1ii、2ii（i=1,2,3…d），分别是特征向量各分量的标准差；分子为两类之间的欧氏中心距，其值越大，越有利于分类；分母包含了概率分布的信息，其值越小，样本的收敛性越好。将J值小的分为同一组，构造出一分类二叉树：第一步，将样本分为HC或MIES/AMI；第二步，将样本分为MIES或AMI。由（4）计算出每一样本相应值yi，给定一阈值y，并依据此值进行分类决策，即：如果yi>y, 将样本决策为一类, 如果yi<-y, 将样本决策为另一类。

3 特征提取和分类的结果

每个Frank导联的ECG可用18个Hermite基函数表示，每个ECG样本信号可用54个FHM系数来表达。利用式（4）计算出试验数据判别函数值yi，并结合不同的阈值y进行分类。 97.52%、“AMI” 98.70%，其它y下的20次平均分类精度表1所示。

为了比较从Frank心电导联中提取特征的有效性，用同样的方法和数据对12个标准导联进行了Hermite表示。12个标准导联ECG样本可用216个Hermite系数来表征。为了与54个FHM系数有效性进行比较，利用KL变换的方法进行进一步特征压缩，选取最大特征值所对应的前54个特征向

量，将所有样本向该54个特征向量进行投影得到54个特征值，记为SHMKL54。在y=0时，其20次平均分类精度为：“HC” 68.08 %、“MIES”67.46%、“AMI” 79.37%。在其它y下20次平均分类精度表1所示。

利用上述可分性评价准则J进行KL变换特征矢量的选择（使任何两类间J>1.0），这是基于如下的假设：依据正态分布性质，样本分布在离中心点3倍标准差距离外的概率小于0.001。J值越大，可分性程度越高。当J值大于1时，假设两类样本之间可分性达99.99%，可得到90维特征空间，记为SHMKL90。在y=0时，其20次平均分类精度为：“HC” 81.15 %、“MIES”84.53%、“AMI” 85.56%，其它y下的20次平均分类精度表1所示。

表1 不同特征集在不同y下的分类精度(%)

Table 1 Classification accuracy based on various feature set versus to various y’s

特征集 y

HC 0 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 97.95 97.95 97.24 96.54 95.66 94.76 93.90 93.55

97.52 97.51 96.52 95.53 94.29 93.04 91.80 91.31

98.70 98.54 98.39 98.09 98.01 97.86 96.95 96.19

68.08 66.56 63.89 61.60 58.54 55.87 53.20 49.76

67.46 65.25 62.28 60.04 57.31 54.58 51.61 48.63

79.37 77.46 75.70 73.79 71.65 69.59 67.30 65.16

81.15 79.13 78.12 75.67 73.54 71.67 69.53 65.32

84.53 83.56 82.80 80.78 78.58 77.02 75.43 72.46

85.56 84.71 83.58 82.53 80.67 77.91 74.78 69.65 FHM54 based MIES AMI SHMKL54 based HC MIES AMI SHMKL90 based HC MIES AMI

4 讨论

对3个Frank导联ECG和12个标准导联ECG进行Hermite表示，并提取心电特征。从Frank导联中提取特征，表征一个ECG样本只需要54个FHM系数，而从12个标准导联中提取特征，表征一个ECG样本需要216个SHM系数。表1可见，在特征空间维数相同的情况下，基于3个Frank导联的分类结果要明显优于12个标准导联的分类结果。从表1还可见，假使我们采用了90维的特征空间，SHM的分类结果仍逊于FHM的分类结果。

一般地，分类精度随着阈值y的增加而下将，其下降的速度反映了类间可分性。也就是说，如果两类间可分性越高(距离越远)，其下降速度越慢，反之越快。所以，从表1可见，FHM系数比SHM系数有着更高的类间可分性，SHM的分类精度的下降要比FHM快得多。【sh思想汇报】

5 结论

从Frank导联体系中提取的心电特征比从标准导联体系中提取的心电特征具有更高的可分性，这与有关的临床报道相一致，利用文中的方法对早期心肌梗死的分类检测是可行的。

参考文献

1. 戚仁铎.诊断学[M].北京: 人民卫生出版社, 2006,173-178。

2. Jeong GY, Yu KH. Development of ambulatory ECG monitoring device with ST shape classification[A]. 2007

International Conference on Control, Automation and Systems[C], Seoul, Oct. 2007.

3. Christov I., Gomez-Herrero G, Krasteva V etal. Comparative study of morphological and time-frequency ECG

descriptors for heartbeat classification[J]. Medical Engineering & Physics, 2005,28(9): 876–887.

4. Mahmoodabadi S, Z., Ahmadian A., Abolhasani D, etal. ECG feature extraction based on multiresolution wavelet

transform[A]. 2005 IEEE Engineering in Medicine and Biology 27th Annual Conference[C],Shanghai, Sep.2005. 5. Afsar FA, Arif M, Yang J. Detection of ST segment deviation episodes in ECG using KLT with an ensemble neural

classifier[J]. Physiological Measurement, 2008, 29(7):747-760.

6. Telemachos S., Konstantinos D., Nicos M. ECG analysis using nonlinear PCA neural networks for ischemia

detection[J]. IEEE transactions on signal processing, 1998, 46 (11):3058-3067.

7. Matveev M, Krasteva V, Naydenov, S. Possibilities of signal-averaged orthogonal and vector electrocardiography for

locating and size evaluation of acute myocardial infarction with ST-elevation[J]. Anatol J Cardiol, 2007(7):Suppl 193-197.

sh思想汇报(三)：入党积极分子培训党课思想汇报：做一名优秀的先锋队员

敬爱的党组织:7月10日四十五期入党积极分子培训第五次党课上，政法学院的李敬煊老师为我们讲述了中国共产党的性质，其中包括一个核心、两个先锋队、三个代表。我们常说：中国共产党是中国工人阶级的先锋队，同时是中国人民和中华民族的先锋队。任何政党都具有鲜明的阶级性，政党一旦失去阶级基础，就好比，没有根的树无法吸取养分，失去生存的条件，经不起扶持。我党之所以选择将工人阶级作为我党的阶级基础，是由历史发展和中国工人阶级的特殊性决定的。工人阶级是先进生产力的代表，并且在生产活动中养成了高度的组织纪律性、团结互助精神和集体主义观念。正是由于工人阶级有着极高的共产主义觉悟，和坚决、彻底的革命精神，我党才能让马克思主义在工人阶级中更好地宣传，才能团结工人阶级、积累广泛的群众基础、形成强大的社会政治力量。同时，把我党定义为中国人民和中华民族的先锋队，深刻揭示了党的先进性和人民性的统一。我党肩负着中国工人阶级和中华民族的双重使命，代表着中国工人阶级、中国人民和中华民族的根本利益。从这点上看，共产党发展到今天，已从一个为夺取政权而奋斗的政党，成为一个代表人民执政的党，我们面临着发展中国特色社会主义的新任务。由此看来，将我党视为中国人民和中华民族的先锋队在新时期具有重要意义。党的十六大在对**性质的概括中，不仅仅提到了中国共产党的阶级基础和人民基础，更着重强调了党现阶段的领导核心，以及详细阐述了党的三个代表。我们深知中国共产党始终代表着先进生产力的发展要求、先进文化的前进方向、最广大人民的根本利益，这三个代表是党的先进性的集中体现。何以体现先进性？历史唯物主义原理证明了始终代表中国先进生产力的发展要求，是党的内在特质。第二点：始终代表中国先进文化的前进方向是党在思想上、精神上的旗帜。最后一点也是最重要的一点：中国共产党不是代表剥削阶级的政党，全心全意才是我党的根本宗旨，我们应从始至终代表中国最广大人民的根本利益。中国共产党只有成为中国最广大人民根本利益的代表，才有资格成为中国人民和中华民族的先锋队。过去，我党依靠人民群众的力量打破了国家社会经济发展的桎梏。新中国成立初，我党团结各族人民进行社会主义经济文化建设，取得了举世瞩目的成就。直至今日，党和国家将工作中心转移到中国特色社会主义现代化建设上，也是着眼于广大人民根本利益而做出的正确决策。一直以来，党的基本路线、方针政策集中体现了中国最广大人民的根本利益和要求。在社会主义新时期，中国共产党要切实做到三个代表、保持党的先进性，就必须保证：首先，把握坚持与时俱进这个关键。试想，如果我们不坚持与时俱进，我党的领导和执政水平、拒绝诱惑和抵御风险的能力就无法得到提高，党的工作就不能顺利地进行。再者，围绕坚持党的先进性这个核心。要立足我国的基本国情，坚定不移贯彻党的路线方针政策，并通过理论联系实际不断提高党的能力和地位。最后要抓住坚持执政为民这个本质。夜阑卧听风吹雨，疑是民间疾苦声，我们的总书记如是说。坚持做一只优秀的先锋队，努力做一名优秀的先锋队员。相信既然目标是地平线，留给世界的只能是背影。沧桑百年，历史剧变，共产党人的目标不会变，共产党人的性质不会变，共产党人将永远扎根在华夏民族中。

sh思想汇报(四)：践行价值观,共圆中国梦

践行价值观，共圆中国梦

山东省莱州市竞技体育学校 程显顺

价值观，进校园，

我来当个宣传员。

共圆梦，重在行，

人人进步求复兴。

青少年，争当先，

励志成长莫等闲。

图富强，勤节俭，

珍惜资源记心间。

讲文明，行友善，

从我做起人称赞。

促和谐，树公正，

依靠法治是准绳。

乐于学，苦于练，

爱国敬业好表

本文来源：http://www.gbppp.com/fw/356501/

推荐访问:思想汇报格式 党员思想汇报