心电算法的心律失常分析

现在便携式心电产品特别多,各种家用心电图机/穿戴式心电腕表/心电胸贴等等,但是算法比较简单,一般都是计算心率,心率数值的频率响应(HRV),以及一些心脏健康指数等等,其实心电图的更大价值是分析心律失常。HRV是针对长时间的至少4小时以上的心电监测才具有指导意义。
而针对这种情况,加1健康的算法有专门针对30秒的静态测量的自动分析诊断分析,包括心律失常在内的分析诊断,算法支持单导、3导和12导心电图,算法可以分析P-QRS-T各波段时间与幅度:

心电图波形QRS分析

以各波段时间幅度分析为基础,进一步可以做疾病诊断,

例如: 呼吸性心律失常、窦性心动过缓、窦性心动过速、游走性心率、窦房阻滞、窦性停博、房室交界性心律、逸博、期前收缩、期前收缩二联律、期前收缩三联律、 R on T型室性期前收缩、融合收缩、阵发性室上性心动过速、室性心动过速、预激综合征、传导阻滞、束支阻滞、心房负荷增重、心室肥大、心绞痛、心肌梗死、高钾血症、低钾血症、右位心、急性心包炎、肥厚型心肌病、低电压等等。

算法采用MIT麻省理工心电数据库和AHA数据库作为测试验证,准确率较高,性能如下:

PQRST各波辨识(以不同设备输入信号做测试)

模拟器信号:100%

普通医用心电图信号:>98.8%

便携式心电右手手指到左腿(II导):>97%

普通心电手表(右手手指到左手手腕,I导): >95%

疾病分析(以不同设备输入信号做测试,针对算法列出的疾病) :

模拟器信号:不小于95%

麻省理工心电数据库:不小于93%

算法的精度和误判率跟心电图机采集的信号质量关系也相当大,常见的心电手表由于是采用手指采集,手指的接触面积小,手指抖动等等,信号质量会受到一定影响,所以进行分析前尽量先滤除肌电、网电、基线漂移。不过算法会对信号质量不好给出提示,采集者可以根据提示重新测量。

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