面向医疗时间序列的任务与指标特定信号质量指数

医疗时间序列如心电图 (ECG) 和光电容积图 (PPG) 常因受限获取环境（如救护车和日常活动期间）受到测量伪影的影响。由于用于分析此类信号的自动算法日益用于临床相关决策，识别这些算法可能产生不可靠输出的信号片段变得至关重要。信号质量指数 (SQI) 通常用于此目的，但大多数现有 SQI 均与特定算法和下游绩效指标无关。在本文中，我们将信号质量形式化为任务与指标相关的概念，提出一种基于扰动的 SQI (pSQI)，旨在检测输入信号相对于某一指标在加性彩色高斯噪声扰动下的算法绩效下降。pSQI 定义为在信噪比受限的情况下，对加性彩色高斯噪声扰动下的绩效指标最差值进行检测。我们引入任务与指标特定 SQI 的形式要求，包括指标在期望值上的单调性以及阈值化下的最大分离性。在 R 峰检测和心房颤动分类基准实验中，结果表明所提 pSQI 在无需训练的情况下，始终优于现有基于特征和深度学习的 SQI。