フィルタリングされたRMS差分シリーズを使用したECG上のST-T複合体の変化の自動検出：外来虚血モニタリングへの適用

心臓周期の再分極段階（ST-T複合体）の変化を見つける新しい検出器が提示されます。検出アルゴリズムをフィルター処理されたルート平均平方根（RMS）シリーズの鼓動セグメント（STセグメントまたはST-T複合体）と平均パターンセグメントに適用することで動作します。検出器は、心臓専門医によって手動で注釈が付けられたST-T複合エピソードを含むヨーロッパのST-Tデータベースを使用して検証されており、STセグメントの偏差とST-に対して、85/86％の感度/陽性予測、85/76％をもたらします。それぞれ複雑な変化。提案された検出器は、より複雑な構造を持つパフォーマンスと同様のパフォーマンスを持っています。検出器には、STセグメントの偏差とST-T複合体全体の変化の両方を見つけるという利点があり、それにより潜在的な虚血イベントのより広い特性評価を提供します。RMSシリーズのエピソードの相互相関分析に基づく後処理段階が提示されています。この段階では、録音の約20％で繰り返しパターンを備えた無症状のイベントが見つかり、STセグメントとST-T複合体の変化に対して、それぞれパフォーマンスを90/85％、89/76％に改善しました。

A new detector is presented which finds changes in the repolarization phase (ST-T complex) of the cardiac cycle. It operates by applying a detection algorithm to the filtered root mean square (rms) series of differences between the beat segment (ST segment or ST-T complex) and an average pattern segment. The detector has been validated using the European ST-T database, which contains ST-T complex episodes manually annotated by cardiologists, resulting in sensitivity/positive predictivity of 85/86%, and 85/76%, for ST segment deviations and ST-T complex changes, respectively. The proposed detector has a performance similar to those which have a more complicated structure. The detector has the advantage of finding both ST segment deviations and entire ST-T complex changes thereby providing a wider characterization of the potential ischemic events. A post-processing stage, based on a cross-correlation analysis for the episodes in the rms series, is presented. With this stage subclinical events with repetitive pattern were found in around 20% of the recordings and improved the performance to 90/85%, and 89/76%, for ST segment and ST-T complex changes, respectively.