P.Laguna/AUTOMATIC DETECTION OF WAVE BOUNDARIES IN MULTILEAD ECG SIGNALS VALIDATION WITH THE CSE DB

 

3.结果

单导联方法已经应用到MIT-BIH数据库的几个记录上。图7显示了在4个具有非标准形态的记录上得到的结果。记录106呈RSR’模式，记录108呈QS模式，记录114呈W模式，记录111 R波有两个峰。所有情形下，波形界限和形态都很好地被确定。

多导联方法已应用到CSE多导测量数据库中记录。图8显示的是该数据库记录MO1_063的分析结果，体现出多导联分析的优点。注意，多导联边界定位方法如何改进了T终点的定位，V2和V3导联与其他如I或III导联T终点位置有明显差别。

4.用CSE数据库验证

定位波形边界(起点和终点)的算法已用CSE多导测量数据库评估过。评估指标是差值的均值（mu）和标准差(sigma)，差值是指在每个已测心拍集合中本文算法估计结果与

a) CSE专家估计均值REcse

或b)程序估计均值PEcse

的差值。

将算法执行结果与CSE测试过的算法的平均结果相比较，是因为CSE没有报告每个被测程序独立的结果。表3给出这些结果以及文献（9）中报告的专家偏差可接受限度。n代表CSE数据库中可用于对比的心拍数量（每个CSE多导联ECG记录中取出1拍）。这些数量（约有120个心拍可用于与其他程序比较，约有30拍可用于与人类专家测量值比较）太少了以致于不能对算法进行统计推断，但这是CSE数据库提供的仅有的可用于比较的测量值。虽然可用来参考的测量值数量少，我们仍给出这些结果，因为没有其他方法能允许我们的算法与其他算法或是人类专家进行公平比较。

从表3可见，我们的算法产生无偏测量值（mu <=采样周期2 ms，500 sample/s）,标准差和人类专家测量值标准差相当。因此，对用于评估的样本，算法给出了有效测量值。关于T波终点测量，算法（ME）与REcse的一致性（平均偏差1.8ms）比与PEcse的一致性（平均偏差9.7 ms）好很多。这些结果意味着我们的算法在确定T波终点位置上比程序估计平均值更加准确。

在有意义的间期值方面我们也做了评估：P时限（P-DUR）,PR间期（PR-INT），QRS时限（QRS-DUR）和QT间期（QT-INT）。评估的指标是差值的均值和标准差，差值指的是算法（ME）的间期估计和

a) CSE数据库专家间期估计的均值（RE cse）

b) CSE数据库程序间期估计的均值（PE cse）

的差。表4给出这些结果及间期测量限度，文献（15）中报告的均值和标准差。n代表CSE库中可用于比较的心拍数。

从表中结果可见本文方法获得的间期测量值的均值和标准差在专家容限之内。

5.总结

我们的ECG波形边界定位算法当噪声存在时更可靠。多导联QRS检测器保留了单导QRS信息，通过与其他导联比较识别出错误的检测并予以排除，仅用一个导联时是不可能排除的。使用单导QRS检测标记允许使用单导边界检测方法；进而允许心脏电活动时间投影的恢复。最终边界点确定是建立在这样的基础上：一个导联上较大的波形时限不应该与其他导联的子集有明显差别，这使算法能够排除因噪声导致的错误测量，检测出波形较大的时间投影，这是该方法的最终目标。

建立分析规则明确定位波形边界的难题在本文得以解决，通过由常数k调整的阈值获得与专家手工测量最大可能的一致性。使用额外的训练数据可能导致k值小的调整，但是我们预计不会有大的改变（因为CSE数据库的ECG记录已经包含了很多种类的ECG形态）。已经指出过使用我们的算法得到的重要的有临床意义的间期测量值在准确性方面与人类专家相当。特别地，我们的算法在T波终点测量方面与人类专家的一致性优于CSE研究过的算法。然而，值得注意的是，这些结论的得出仅使用了CSE数据库包含的数量有限的ECG记录。

用这个方法获得的有关波形形态的信息对ECG分类和心脏诊断是非常有用的。T波起点的检测允许进一步ST段得测量。间期值，波形幅度，P，QRS，T波模式和波形是否存在，可以以统计和趋势图的形式提供给医学专家用来帮助心脏诊断。这些信息也能输入到自动ECG分析心脏诊断系统。算法目前可工作在VMS工作站或UNIX机器上，数字化的ECG记录作为它的输入。