A NEW ROBUST QRS DETECTION ALGORITHM IN ARRHYTHMIC ECG SIGNALS
| Autor: | BILGIN, Süleyman, Akdeniz University, Engineering Faculty, Dept. of Electrical & Electronics Engineering, AKIN, Zahide Elif, Akdeniz University, Institute of Natural Sciences, Dept. of Electrical & Electronics Engineering |
|---|---|
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2018 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Volume: 6, Issue: 1 64-73 |
| ISSN: | 1308-6693 |
| Popis: | Elektrokardiyogram (EKG) sinyallerindeki QRS algılama,bazı kardiyovasküler bozuklukların otomatik teşhisine yardımcı olmak içinönemli bilgiler sağlamaktadır. Literatürde QRS tespiti ile ilgili birçokçalışma bulunmaktadır. Tüm bu çalışmalar, elektriksel gürültü, taban hattıkayması, kas gürültüleri, küçük ve geniş QRS kompleksleri dahil olmak üzere QRSalgılamanın geliştirilmesine odaklanmıştır. Bununla birlikte, bazı QRSkompleksleri morfolojik ve aritmik bozuklukları nedeniyle tespit edilemez. Buvuruş türleri gözlem sırasında yanlış değerlendirilir. Bu nedenle, bu türalgoritmaların başarısını ve doğruluğunu arttırmak, giyilebilir kalp tanıcihazlarının geliştirilmesi için büyük önem taşımaktadır. Aritmik EKGsinyalleri, otomatik olarak algılanması çok zor olan ani, dar, küçük ve negatifQRS kompleksleri gibi farklı morfolojik özellikleri içerir. Bu çalışmada, butür QRS komplekslerinin saptanması için literatürdeki diğer çalışmalardan dahayüksek doğrulukta yeni bir algoritma önermekteyiz. Dijital filtrelemeye veAyrık Dalgacık Dönüşümüne (ADD) dayanan bu yöntem MIT / BIH aritmi veritabanındaki 48 hastadan elde edilen iki kanallı EKG kayıtlarını kullanarakdeğerlendirildi ve test edildi. Bu algoritmanın genel performans sonuçlarında,duyarlılık %99,79, öngörme oranı %99,95, algılama hata oranı 0,26 ve doğrulukskoru %99,74 olarak hesaplanmaktadır. The QRS detection in electrocardiogram (ECG) signalsprovides significant information to help automatic diagnosis of somecardiovascular disorders. There are many studies about QRS detection in theliterature. All these studies have focused on the development of QRS detection includingnoise, baseline wander, artifacts, small and wide QRS complexes. However, someQRS complexes cannot be detected due to their morphological and arrhythmicdisorders. These types of beats are misevaluated during observation. Therefore,increasing the success and accuracy of such algorithms is of great importancefor the development of wearable cardiac diagnostic devices. Arrhythmic ECGsignals include different morphologic features, such as sudden, narrow, small,and negative QRS complexes, which are very difficult to automatically detect. Inthis study, we propose a new algorithm with higher accuracy than other studiesin the literature for the detection these types of QRS complexes. The proposedmethod based on digital filtering and Discrete Wavelet Transform (DWT) isevaluated and tested using the two-channel ECG records obtained from 48patients in the MIT/BIH arrhythmia database. The overall performance results ofthis algorithm are calculated as 99.79% of the sensitivity, 99.95% of thepredictivity rate, the detection error rate of 0.26 and 99.74% of accuracy score. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|