随着人们生活水平的提高、生活节奏的加快,心血管疾病的发病率也不断上升。目前,心血管疾病已经成为威胁人类身体健康的主要原因之一。研究表明,许多心血管疾病在发病前均会出现心肌缺血现象,及时发现心肌缺血症状对于心血管疾病的诊断和治疗有着重要的意义。心电图是诊断心肌缺血的常用检测方法。目前心电图的人工诊断方式不仅效率较低,诊断的准确度也取决于医务人员的专业水平。因此,借助计算机技术对心肌缺血进行自动诊断具有实用价值。近十年来,Wang等人在动态模式识别领域开展了一系列的创新性研究,提出了确定学习理论。该理论为未知动态环境下知识的获取、表达和再利用等问题提出了一种解决框架。利用确定学习理论对心电ST-T段内部动态进行局部准确建模,提取信号中包含的微弱动力学信息并将其三维可视化显示得到心电动力学图(Cardiodynamicsgram,CDG)。CDG能反映个体心肌供血的情况,为心肌缺血自动诊断提供了新思路。,本文基于确定学习在心肌缺血诊断方面的应用,结合实际医疗需求,构建了心肌缺血早期辅助诊断与管理系统。在数据获取方面:针对心电图ST-T段形态变化多样、截取不够准确等问题,利用凸点算子、动态搜索窗等技术提出并实现了一种鲁棒性较强,适于本系统的心电ST-T段截取的算法。在数据处理方面:针对各类心电图机数据文件的识别问题,采用时下流行的DOM解析技术实现了基于数据的文件格式转换算法。在数据管理方面:针对大规模数据的存储、查寻和管理,利用SQL+JDBC技术实现了系统对心电管理子系统的整合。该系统包括了数据采集与存储、格式转换、ST-T段截取、心肌缺血诊断、数据管理和统计等功能,覆盖了心肌缺血诊断的所有流程,为心肌缺血疾病的早期辅助诊断与研究提供了一个有效的工具。