心电图中隐藏的波被揭示：一种可靠的自动化解读方法
统计方法学
2022-05-04 v2 信号处理
应用统计
摘要
本文提出一种分析心节律数据的新方法。心跳被分解为基本的 、、、 与 波再加上一个误差项，以解释数据中的伪影，从而对心脏电系统给出有意义的物理诠释。每一波的形态由四个参数简洁描述，使得心跳中的所有不同模式均可被刻画并区分。这一多用途方法解决了诸如可解释特征提取、基本波的基准点检测、合成数据生成与信号去噪等问题。然而，这一新发现的最大益处在于对心脏异常的自动诊断，以及其他相比医疗设备中广泛使用的僵化、脆弱且黑箱的机器学习流程具有巨大优势的临床应用。本文展示了该方法在实践中的巨大潜力；具体而言，区分受试者、刻画形态及检测基准点（参考点）的能力通过使用模拟与真实数据进行了数值验证，从而证明其在性能上优于同类方法。
引用
@article{arxiv.2005.10173,
title = {The hidden waves in the ECG uncovered: a sound automated interpretation method},
author = {Cristina Rueda and Yolanda Larriba and Adrián Lamela},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.10173},
year = {2022}
}