在广 QRS 复杂性心跳动期间,从表面心电图中计算机检测心脏房分离,以检测宽 QRS 复杂性心跳动

科学领域:

• 心脏病学 心脏病学
• 医疗成像医学成像
• 信号处理 信号处理

背景情况:

• 诊断广泛的QRS复合性心动脉动 (WCTs) 很困难,因为在识别心房活动方面存在挑战,特别是心房 (AV) 分离.
• 目前的方法往往难以区分AV相关的节律和AV离散的腹腔动心跳动 (VT).

研究的目的:

• 开发和评估用于检测WCTs中AV解离的算法.
• 为了提高使用表面电心图诊断心室动脉冲动的准确性.

主要方法:

• 开发了一种算法,包括从II和V1线索中的单个节拍中减去平均节拍,以创建剩余心电图.
• 剩余心电图被视觉检查P波候选者和自身相关性.
• 将自动峰值选择算法应用于自相关函数,以检测心房周期长度和AV分离.

主要成果:

• 通过对剩余心电图的视觉检查,在17个心电图中的15个中确定了AV分离的P波候选者.
• 自动化算法检测到所有20个AV相关节奏中的AV关联,在17个AV离散节奏中的11个中检测到17个AV离散节奏中的AV解离 (65%的灵敏度,100%的特异性).
• 对于正确识别的AV分离节律,检测到的和真实的心房周期长度之间发现了很高的相关性 (r = .98).

结论:

• 开发的算法,特别是与剩余心电图的视觉检查相结合时,可以增强AV分离的识别.
• 这种方法具有显著的潜力,可以改善WCT的计算机辅助诊断,并区分心室动脉冲动.