二维码（扫一下试试看！） | | 穿戴式心电信号伪差识别算法的研究及应用 | | Research and Application of Artifact Identification Method for Wearable ECG Devices | | 投稿时间：2020-05-22 | | DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2020.083 | | 中文关键词:穿戴式心电采集心电伪差突变点凌乱度 | | English Keywords:wearable ECG acquisitionECG artifactmutation pointmessy degree | | 基金项目:国家科技重大专项（2013ZX03005013-005） | | | 摘要点击次数:382 | | 全文下载次数:181 | | 中文摘要: | | 针对穿戴式心电监测设备普遍存在的运动和设备伪差问题，提出了基于心电幅度突变度和突变分布连通性、变换后心电极大极小值对凌乱度，以及异常心搏特征等设计的伪差识别组合算法.通过在心电自动分析三个关键环节嵌入组合算法实现伪差识别，并选择了3种设备4种数据样本进行算法验证.结果表明，组合算法伪差识别灵敏度可达98.35%，可将QRS检出正确率提高3.08%，且并未增加心电自动分析运算时长，算法不依赖特定硬件设备，可应用到各类穿戴式设备的心电数据分析中，具有普适且高效的特点. | | English Summary: | | The electrocardiogram(ECG) signals from wearable ECG monitoring equipment usually contain movement and device artifact.In this paper,a combined artifact recognition algorithm was developed based on the mutation degree of ECG amplitude and the connectivity of mutation distribution,the disorder degree of transformed ECG maximum and minimum values,and abnormal cardiac beat characteristics,etc.Embedding three key links in ECG automatic analysis,the combined artifact recognition algorithm was carried out,and selecting four kinds of data samples from three kinds of equipment,the algorithm was verified.Test results show that the combined artifact recognition algorithm can provide an artifact recognition sensitivity up to 98.35%,and improve QRS detection accuracy by 3.08%,at the same time,make the ECG automatic analysis operation time no increase and no rely on specific hardware equipment.The combined artifact recognition algorithm can be applied to ECG data analysis of various wearable devices universally and efficiently. | | 查看全文查看/发表评论下载PDF阅读器 | |
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