文档摘要：本研究致力于提高包含运动噪声、肌电噪声和基线漂移等干扰的心电信号中R峰的检测准确性,为准确估计心率和心率变异性等重要生理参数提供依据.研究通过整合4种不同的R峰检测算法Pan_Tompkins、Hamilton、Engzee和GQRS的结果,并应用DBSCAN聚类算法,用于提升R峰的检测性能.实验选用布尔诺理工大学心电图质量数据库作为数据源,从中提取了1000s的第二类信号质量样本,这些样本含有运动伪迹和噪音干扰,但R峰依旧可识别,R峰定位的误差容忍度设为100ms以内.实验结果表明,DBSCAN算法显著提高了R峰检测的准确率至87.6%,灵敏度至93.1%,阳性预测值至93.8%,以及F分数至0.934,说明DBSCAN算法能有效提升在复杂噪音环境下的R峰检测性能,满足临床及研究需求.
Abstract：ThisstudyaimstoimprovethedetectionaccuracyofR-peaksinelectrocardiogramsignalscontaininginterferencesuchasmotionnoise,electromyographicnoise,andbaselinedrift,providingabasisforaccuratelyestimatingimportantphysiologicalparameterssuchasheartrateandheartratevariability.ThestudyaimstoimprovethedetectionperformanceofRpeaksbyintegratingtheresultsoffourdifferentRpeakdetectionalgorithms,Pan-Tompkins,Hamilton,Engzee,andGQRS,andapplyingtheDBSCANclusteringalgorithm.TheexperimentselectedtheelectrocardiogramqualitydatabaseoftheUniversityofTechnologyofBrnoasthedatasource,andextracted1000secondsofsecond-classsignalqualitysamples.Thesesamplescontainmotionartifactsandnoiseinterference,buttheR-peakcanstillberecognized,andtheerrortoleranceforR-peakpositioningissettobewithin100milliseconds.TheexperimentalresultsshowthattheDBSCANalgorithmsignificantlyimprovestheaccuracyofR-peakdetectionto87.6%,sensitivityto93.1%,positivepredictivevalueto93.8%,andF-scoreto0.934,indicatingthattheDBSCANalgorithmcaneffectivelyimprovetheperformanceofR-peakdetectionincomplexnoiseenvironments,meetingclinicalandresearchneeds.
作者：潘潇潇 郑建立Author：PANXiaoxiao ZHENGJianli
作者单位：上海理工大学健康科学与工程学院,上海200093
刊名：智能计算机与应用
Journal：IntelligentComputerandApplications
年，卷(期)：2024, 14(7)
分类号：R339.4
关键词：心电信号 R峰检测算法 DBSCAN
Keywords：ECGsignal R-peakdetectionalgorithm DBSCAN
机标分类号：TP311.13TN911.7R540.41
在线出版日期：2024年7月22日
基金项目：基于DBSCAN聚类算法的心电图R峰检测研究[
期刊论文] 智能计算机与应用--2024, 14(7)潘潇潇 郑建立本研究致力于提高包含运动噪声、肌电噪声和基线漂移等干扰的心电信号中R峰的检测准确性,为准确估计心率和心率变异性等重要生理参数提供依据.研究通过整合4种不同的R峰检测算法Pan_Tompkins、Hamilton、Engzee和GQRS的结...参考文献和引证文献
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