基于心电图和PPG信号的早发性心室收缩检测方法:一项审查,关键挑战和未来方向
Shailesh Mohine1, Nabasmita Phukan1, M Sabarimalai Manikandan2
1Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Indore, Indore, Madhya Pradesh, 453552, India.
本综述涵盖了使用心电图 (ECG) 和光心电图 (PPG) 信号检测过早心室收缩 (PVCs) 的自动化方法. 它强调了在长期监测中准确检测心律失常的挑战和未来方向.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 生物医学工程 生物医学工程
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 过早心室收缩 (PVC) 是常见的心律失常症,需要及时检测以预防心血管事件并减少临床工作量.
- 从心电图 (ECG) 和光电图 (PPG) 信号中自动检测PVC对于有效的长期心脏监测至关重要.
研究的目的:
- 审查使用ECG和PPG信号检测PVC的最新方法.
- 将现有方法分为基于值的传统机器学习和深度学习方法.
- 讨论信号数据库,性能指标,预处理技术,挑战和PVC检测的未来方向.
主要方法:
- 审查信号处理,传统的机器学习和深度学习技术用于PVC检测.
- 将方法分类为基于启发式的传统机器学习和深度学习框架.
- 关于ECG和PPG信号数据库和性能评估指标的概述.
主要成果:
- 现有的PVC检测方法被分类,重点是R峰和缩峰检测预处理.
- 审查了ECG和PPG信号的各种预处理技术.
- 分析了当前方法的性能和贡献.
结论:
- 准确的PVC检测面临的挑战是,在门诊和运动条件下噪声.
- 未来的研究应该解决可穿戴长期监控设备的资源限制问题.
- 深度学习和信号处理方面的进步对于提高PVC检测准确性和可靠性至关重要.
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