基于自适应小波的随机拉伸 ECG 序列中 PQRST 组合的识别与提取
计算机视觉与模式识别
2014-08-05 v1
摘要
利用 ECG 信号对心血管系统的研究在电子学与信号处理领域取得了巨大进展。然而，在心血管系统异常性能的分析与检测方面，仍存在一些尚未解决的浮动挑战。随着医疗领域向更自动化和智能化的系统发展，对异常条件下 ECG 波形的错误检测或错误解释可能是致命的。由于 PQRST 信号的位置随机变化，定位、识别和分类每个特征的过程可能繁琐且容易出错。在此，我们提出了一种使用自适应小波的自动化方案，以极高的精度检测显著的 R 波峰，并以几乎相同的精度算法化地标记和标注共存的 P、Q、S 和 T 波峰。本方案中采用的自适应小波方法能够以 99.99% 的精度检测 ECG 中的 R 波峰以及其他波形。
引用
@article{arxiv.1408.0453,
title = {Adaptive Wavelet Based Identification and Extraction of PQRST Combination in Randomly Stretching ECG Sequence},
author = {T. R. Gopalakrishnan Nair and A. P. Geetha and M. Asharani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1408.0453},
year = {2014}
}
备注
Signal and Information Processing (SIP), 2013 IEEE China Summit & International Conference on, pp.278,282,Beijing, China, 6-10 July. 2013