基于心电图的一种新的束支传导阻滞自动检测方法

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束支传导阻滞(bundle branch block,BBB)是由激动传导障碍引起的一类心律失常疾病。BBB常与其他器质性心脏病合并存在,使得这些疾病的发生率和病死率均明显增高,因此需要对BBB进行及时检测以实施针对性地治疗。心电图(Electrocardiogram,ECG)是临床上诊断BBB的最有效手段之一。传统的BBB心电判读方式需要专业医师视觉观察心电图以判别其是否出现BBB所具有的特征波形,然而,BBB-ECG异常特征波形的表现形式各异,常出现非常微弱的异常表现,导致传统的心电判读方式往往会带来漏判或误判的结果。因此,BBB的自动检测技术被越来越多的研究者关注。本文提出一种BBB自动检测方法。首先针对BBB心电所具有的多R峰特异性表现,提出了一种新的多R峰自动检测算法;其次分别计算并获取了R峰个数和RR间期两种BBB心电特征;进一步,提出了一种新的线性阈值判别方法,并与所获取BBB心电特征结合来最终完成BBB的自动检测;最后,采用CPSC2018数据库验证本文所提BBB自动检测方法的可行性和有效性。数值实验结果表明,本文所提方法的平均准确率、敏感度和特异度分别可达96.45%,95.81%,96.80%。
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