rウェーブレット変換および修正されたシャノンエネルギーエンベロープを使用したピーク検出方法

基本的なポイントの迅速な自動検出、すなわち、心血管疾患（CVD）の早期発見に必要なP波、QRS複合体、およびT波は必要です。この論文では、迅速なECG分析のために、ウェーブレット変換（WT）と修正されたシャノンエネルギーエンベロープ（参照）を使用して、Rピーク検出方法を提示します。提案されたWTSEEアルゴリズムは、ウェーブレット変換を実行して、ECG信号のサイズとノイズを減らし、1次の分化と振幅正規化の後にSEEを作成します。その後、ピークエネルギーエンベロープ（PEE）がSEEから抽出されます。次に、RピークはPEEから推定され、推定ピークは入力ECGから調整されます。最後に、アルゴリズムはR-R間隔を検証し、抽出されたRピークを更新することにより、最終R機能を生成します。提案されたRピーク検出方法は、99.93％の感度、99.91％の陽性予測可能性、0.16％の検出誤差、99.84％の精度を持つMIT-BIH不整脈データベースの48の第1チャンネルECGレコードを使用して検証されました。SEEの計算前に適用されるウェーブレット変換による高い検出精度と高速処理速度を考慮すると、提案された方法は、CVDの早期検出におけるリアルタイムアプリケーションに非常に効果的です。

Rapid automatic detection of the fiducial points-namely, the P wave, QRS complex, and T wave-is necessary for early detection of cardiovascular diseases (CVDs). In this paper, we present an R peak detection method using the wavelet transform (WT) and a modified Shannon energy envelope (SEE) for rapid ECG analysis. The proposed WTSEE algorithm performs a wavelet transform to reduce the size and noise of ECG signals and creates SEE after first-order differentiation and amplitude normalization. Subsequently, the peak energy envelope (PEE) is extracted from the SEE. Then, R peaks are estimated from the PEE, and the estimated peaks are adjusted from the input ECG. Finally, the algorithm generates the final R features by validating R-R intervals and updating the extracted R peaks. The proposed R peak detection method was validated using 48 first-channel ECG records of the MIT-BIH arrhythmia database with a sensitivity of 99.93%, positive predictability of 99.91%, detection error rate of 0.16%, and accuracy of 99.84%. Considering the high detection accuracy and fast processing speed due to the wavelet transform applied before calculating SEE, the proposed method is highly effective for real-time applications in early detection of CVDs.