JP2021030080A - 心電図のrピークを決定する方法 - Google Patents

心電図のrピークを決定する方法 Download PDF

Info

Publication number
JP2021030080A
JP2021030080A JP2020138889A JP2020138889A JP2021030080A JP 2021030080 A JP2021030080 A JP 2021030080A JP 2020138889 A JP2020138889 A JP 2020138889A JP 2020138889 A JP2020138889 A JP 2020138889A JP 2021030080 A JP2021030080 A JP 2021030080A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
ecg
peaks
ekg
peak
determining
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2020138889A
Other languages
English (en)
Inventor
韜維 王
Tao-Wei Wang
韜維 王
志文 洪
Chih-Wen Hung
志文 洪
民全 井
Ming-Chiuan Jing
民全 井
士承 藍
Shih-Cheng Lan
士承 藍
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Vitalchains Corp
Original Assignee
Vitalchains Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Vitalchains Corp filed Critical Vitalchains Corp
Publication of JP2021030080A publication Critical patent/JP2021030080A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • A61B5/352Detecting R peaks, e.g. for synchronising diagnostic apparatus; Estimating R-R interval
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7225Details of analog processing, e.g. isolation amplifier, gain or sensitivity adjustment, filtering, baseline or drift compensation
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis
    • A61B5/725Details of waveform analysis using specific filters therefor, e.g. Kalman or adaptive filters
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/7475User input or interface means, e.g. keyboard, pointing device, joystick
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/25Bioelectric electrodes therefor
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • A61B5/35Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle by template matching
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • A61B5/366Detecting abnormal QRS complex, e.g. widening

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
  • Power Engineering (AREA)

Abstract

【課題】 本開示は、心電図(ECG/EKG)のRピークを決定するための方法を提供する。【解決手段】 最初にECG/EKGコンプレックスが提供され、次にECG/EKGコンプレックスの最大ピークが取得される。その後、最大ピークの最大電圧の半分を閾値電圧と定義する。その後、Rピーク数推定プロセスを実行して、ECG/EKGコンプレックスのすべてのRピークの推定数と、前記閾値電圧よりも高い電圧の前記ECG/EKGコンプレックスの複数のピークを取得し、その後、前記ピークの数は、前記すべてのRピークの推定数に等しいかどうかを決定する。前記ピークの数が前記すべてのRピークの推定数と等しい場合、前記ピークは前記すべてのRピークとして機能する。【選択図】 図1

Description

発明の背景
1.発明の分野
本発明は、心電図(ECG/EKG)のRピークを決定するための方法に関する。
2.従来技術の説明
心電図(ECG/EKG)は、主に心臓の電気的活動を監視するために使用される。それは非侵襲的であると考えられ、且つ即時の結果を提供することができる。ECG/EKGを通じて、いくつかの心臓病が見つかることがある。
ECG信号のさまざまなパターンが異なる心疾患で得られる可能性があるため、例えば、2つのR波が右脚ブロック(RBBB)の場合に生成され、且つSTセグメント上昇型心筋梗塞(STEMI)の場合、振幅が大きく傾斜が小さいT波では、ECG信号のRピークの位置を見つけたり、特定したりすることが困難である。
Rピークの位置を見つけるためにいくつかのアプローチ、例えば複雑なウェーブレットを使用してECG信号の複数の解像度機能を計算し、Rピークを決定する、1次又は2次導関数微分を使用してECG変動を取得し、Rピークの位置を特定する、又は機械学習を使用するなど、が提案されている。
しかしながら、ウェーブレットベースのアプローチは、複数の周波数変換を必要とし、結果として非常に複雑な計算をもたらす。ディープマシンラーニングアプローチでは、トレーニングセットとしてビッグデータベースが必要であり、且つ、高品質のトレーニングセットを備えたデータベースは簡単に収集できないため、アプローチが複雑になる。また、1次微分又は2次導関数微分を使用するアプローチは、大きなリップル又は大きな形状のばらつきがある波形のRピークを正確に検出することが容易ではなく、自動診断の精度に影響を与える。
発明の概要
一実施形態によれば、心電図(ECG/EKG)のRピークを決定するための方法が提供される。最初に、ECG/EKGコンプレックスが提供され、続いて前記ECG/EKGコンプレックスの最大ピークが取得される。その後、前記最大ピークの最大電圧の半分が閾値電圧として取得され、及び次に、Rピーク数推定プロセスを行って、前記ECG/EKGコンプレックスの全Rピークの推定数と、前記閾値電圧より高い電圧の前記ECG/EKGコンプレックスの複数のピークとを取得する。次に、前記複数のピークの数が前記すべてのRピークの前記推定数と等しいかどうかが決定される。前記複数のピークの数が前記すべてのRピークの前記推定数と等しい場合、前記複数のピークは前記すべてのRピークと見なされる。
本発明は、ECG/EKGのRピークを自動的に決定する方法を提供する。ここで、当該方法は、突然変化しない心臓の拍動の特性並びに同様の隣接するRピークを利用し、且つ前記ECG/EKGコンプレックスの閾値電圧を自動調整することを包含する。そのため、前記Rピークの数を簡単かつ正確に見つけることができ、それにより、前記Rピークの位置を特定する。また、当該方法は前記ウェーブレットベースのアプローチの複雑な計算を必要とせず、ポータブルデバイスに簡単に実装でき、簡単な計算により省電力機能も提供する。さらに、当該方法では、ECG/EKGに事前に注釈を付ける必要もない。
本発明のこれら及び他の目的は、様々な図及び図面に示される好ましい実施形態の以下の詳細な説明を読んだ後、当業者には疑いなく明らかになるであろう。
図面の簡単な説明
図1は、本発明の一実施形態による心電図(ECG/EKG)のRピークを決定するためのシステムを概略的に示す。 図2は、本発明の一実施形態による、ECG/EKGコンプレックスのRピークを決定するための方法のフローチャートを概略的に示す。 図3は、ECG/EKGコンプレックスの一例を概略的に示す。 図4は、本発明の前記実施形態に係る前記Rピーク数推定プロセスのフローチャートを概略的に示す。
詳細な説明
図1は、本発明の一実施形態による、心電図(ECG/EKG)のRピークを決定するためのシステムを概略的に示し、ここで、前記Rピークは、Rポイントとも呼ばれ得る。システム1は、前記ECG/EKG信号を検出及び受信するための複数のECG/EKG電極と、ECG/EKGの前記Rピークを決定するためのECG/EKGシステム12とを包含する。前記ECG/EKGの12個のリード(I、II、III、aVR、aVL、VF、V1、V2、V3、V4、V5、及びV6)の信号を検出するため、前記ECG/EKGシステム12は、10個のECG/EKG電極、例えば電極V1、V2、V3、V4、V5、V6、RA、LA、RL及びLLなど、を患者の体に取り付けることにより、患者に動作可能に結合される。本発明では、前記ECG/EKG電極がこれらの信号を検出し、且つこれらの信号をさらなる処理のために前記ECG/EKGシステム12に送信し、及びしたがって、前記Rピークを決定することができる。前記ECG/EKG電極は、例えば、ウェアラブルデバイス、例えば時計、モバイルECGマシン、又は他の好適なデバイスなど、に実装されてもよい。
この実施形態では、ECG/EKGシステム12は、以下の決定する方法に従ってRピークを決定するためのデジタル信号処理ユニット14を包含することができる。例えば、前記デジタル信号処理ユニット14は、前記複数のRピークを包含し得るPQRST複合波形を決定するためのパターン認識ユニット141を包含し得る。前記PQRST複合波形の1つは、12個のリードのいずれか1つの信号の1つのECG心周期、例えばリードV2又はリードV3の1つのECG心周期、であり得るが、これらに限定されない。1つの通常のPQRST複合波形は、例えば、心房の脱分極を表す1つのP波、心室の脱分極を表す1つのQRSコンプレックス、及び心室の再分極を表す1つのT波を含み、それにより、例えば、P、Q、R、S、及びTポイントを包含する。いくつかの実施形態では、ECG/EKG電極は、アナログECG/EKG信号を収集することができる。そのような状況では、ECG/EKGシステム1は、アナログECG/EKG信号をさらなるRピーク検索のためにデジタルECG/EKG信号に処理するためのアナログ信号処理ユニット16及びA/D変換ユニット18をさらに包含し得る。いくつかの実施形態では、アナログ信号処理ユニット16は、フィルタ、増幅器、レベルシフタ、又は整流器を任意選択で包含しるが、それらに限定されない。Rピークが決定された後、Rピークを包含するPQRST複合波形は、PQRST複合波形のパターンを認識するために、及びその特徴(例えば、Jポイント)を抽出するために、デジタル信号処理ユニット14(例えば、パターン認識ユニット141)によってさらに分析され得る。したがって、医師、患者、又はAIデータ分析論は、さらなる臨床意思決定支援を得るために、処理されたデータによって支援される場合がある。
いくつかの実施形態では、ECG/EKGシステム12はさらに、入出力ユニット20を包含することができ、ここで、入出力ユニット20は、例えば、医師が診断を行うのをアシストするためにECG/EKGを示すためのディスプレイパネル又はプリンタであってよい。
いくつかの実施形態では、ECG/EKG電極はデジタル信号を収集することができ、及びしたがって、デジタルECG/EKG信号はデジタル信号処理ユニット14に直接送信される。以下のRピークを決定するための方法は、上記システム1のデジタル信号処理部14への適用に限定されない。
図2は、本発明の一実施形態による、ECG/EKGコンプレックスのRピークを決定するための方法のフローチャートを概略的に示す。図3は、ECG/EKGコンプレックスの一例を概略的に示す。この実施形態の方法は、図1に示す上記のシステム1によって自動的に実行されるステップS502〜S514を包含することができる。図2に示すように、方法はステップS502から開始する。ステップS502において、(図3に示されるような)ECG/EKGコンプレックス100は、例えばECG/EKG電極によって提供される。例えば、ECG/EKGコンプレックス100は、例えば約60秒間、患者からのECG/EKG信号を受信する、ECG/EKG電極を利用することにより、測定及び記録することができる。ECG/EKGコンプレックス100は、12個のリードの信号のうちの少なくとも1つを包含し得る。ステップS504では、ECG/EKGコンプレックス100が提供された後、ECG/EKGコンプレックス100の最大ピークMPKが、例えばデジタル信号処理ユニットによって取得される。例えば、最大ピークMPKは、最大の電圧VT1を持つECG/EKGコンプレックスの1ポイントを検索することにより見つけることができる。
ステップS506では、最大ピークMPKの最大電圧VT1の半分(例えば電圧VT2)が計算され、且つ、例えばデジタル信号処理ユニットによって閾値電圧として定義される。ステップS508では、Rピーク数推定ステップが実行されて、ECG/EKGコンプレックス100のすべてのRピーク(N)の推定数と、閾値電圧より大きい電圧を有するECG/EKGコンプレックス100の複数のピークPKとが取得される。例えば、ピークPKは、最大電圧VT1の半分より大きい電圧を持つECG/EKGコンプレックスのピークポイントを検索することにより見つけることができる。
図4は、本発明の第2実施形態に係るRピーク数推定プロセスのフローチャートを概略的に示す。図4に示すように、Rピーク数推定プロセスは、ステップS602〜S610を包含する。ステップS602において、閾値電圧(例えば、電圧VT2)よりも高い電圧を有するECG/EKGコンプレックス100のピークPKが、閾値電圧に従って取得される。例えば、ピークPKは、デジタル信号処理ユニット内の比較器を使用して、閾値電圧よりも高い電圧を有するECG/EKGコンプレックス100のピークポイントを探索することによって見つけられてもよい。ステップS604では、複数の時間間隔TIが計算され、及び取得されてもよく、時間間隔TIのそれぞれは、ピークPKのうちの隣接する2つの間にそれぞれ間隔が空けられる。例えば、時間間隔TIは、対応する隣接ピークPKの時点間の間隔である。得られた時間間隔TIのうちの2つは、同じであっても異なっていてもよい。ステップS606では、時間間隔TIの少なくとも1つが時間間隔TIの標準偏差の2倍よりも大きい場合、時間間隔TIの少なくとも1つを削除して、残りの時間間隔TIのデータが、隣接する2つの所望のRピーク間の時間間隔に近づくようにする。標準偏差は、時間間隔TIの変動又は分散の量の尺度である。具体的には、以下の式(1)により標準偏差を算出することができる。
Figure 2021030080
ここで、sdは標準偏差であり、nはピークの数であり、x、x、・・・、xはピークPKの電圧であり、
Figure 2021030080
はピークPKの電圧の平均である。ステップS608では、残り時間間隔TIの平均が計算され、取得される。ステップS610において、Rピークの推定数(N)が評価され、残りの時間間隔TIの平均及びECG/EKGコンプレックス100の持続時間に従って取得される。例えば、Rピークの推定数(N)は、持続時間を残りの時間間隔TIの平均で割ることによって得られる。平均は、例えば、残りの時間間隔TIの平均、中央値又は最頻値(mode)であり得るが、それに限定されない。
ステップS510では、Rピークの推定数(N)とピーク数PK(n)を取得した後、ピーク数PK(n)がRピークの推定数(N)と等しいか否かを、デジタル信号処理ユニットによって決定する。ピークPKの数(n)がRピークの推定数(N)に等しい場合、方法はステップS512に進み、ここで、ピークPKがRピークと見なされる。したがって、すべてのRピークを見つけることができ、且つ方法は終了する。
ピークPKの数(n)がRピークの推定数(N)と等しくない場合、方法はステップS514に進み、且つ閾値電圧を所定の電圧だけ増加又は減少させて別の閾値電圧にすることを包含する。例えば、閾値電圧は、デジタル信号処理ユニットによって増加又は減少され得る。所定の電圧は、デジタル信号処理ユニットにプリセット又は格納され得る。次に、方法はステップS508に戻り、Rピークの推定数が発見されたピークPKの数と等しくなるまで、前記別の閾値電圧に基づいてピークPKを見つけるためにRピーク数推定プロセスが再度実行される。具体的には、ピークPKの数(n)がRピークの推定数(N)よりも少ない場合には、閾値電圧を別の閾値電圧まで低下させ、且つRピーク数推定プロセスを再度行う。他方、ピークPKの数(n)がRピークの推定数(N)よりも多い場合には、閾値電圧を別の閾値電圧まで増加させ、且つRピーク数推定プロセスを再度行う。
心臓の拍動周期が突然変化しないため、Rピーク間の時間間隔TIはほぼ同じであることに注意されたい。また、隣接するRピークの電圧は類似しており、且つ十分に大きいため、閾値電圧を調整することでピークを見つけることができ、時間間隔TIを推定できる。このため、閾値電圧を調整するループにより、Rピークの数を容易かつ正確に求めることができ、それにより、Rピークの位置を特定することができる。
上述したように、本発明のRピークを決定するための方法では、Rピークを決定するための計算が単純かつ容易であるので、ウェーブレットベースのアプローチの複雑な計算が必要とされない。ため、及びしたがって、当該方法は、ポータブルデバイスで容易に実装される。また、当該方法は、単純な計算のためにさらにエネルギー節約効果を達成することができ、かつ/又はECG/EKGに事前に注釈を付ける必要がない場合がある。
当業者は、本発明の教示を保持しながら、装置及び方法の多くの修正及び変更を行うことができることを容易に理解するであろう。したがって、上記の開示は、添付の特許請求の範囲の境界によってのみ限定されると解釈されるべきである。
1 システム
12 ECG/EKGシステム
14 デジタル信号処理ユニット
16 アナログ信号処理ユニット
18 A/D変換ユニット
20 入出力ユニット
141 パターン認識ユニット

Claims (6)

  1. 心電図(ECG/EKG)のRピークを決定する方法であって、
    ECG/EKGコンプレックスを提供すること;
    前記ECG/EKGコンプレックスの最大ピークを取得すること;
    前記最大ピークの最大電圧の半分を閾値電圧として定義すること;
    Rピーク数推定プロセスを実行して、前記閾値電圧よりも高い電圧で、前記ECG/EKGコンプレックスのすべてのRピークの推定数及び前記ECG/EKGコンプレックスの複数のピークを取得すること;
    前記複数のピークの数が前記すべてのRピークの推定数に等しいかどうかを決定すること;及び
    前記複数のピークの前記数が前記すべてのRピークの推定数と等しい場合、前記複数のピークは前記すべてのRピークと見なされること;
    を含むECG/EKGのRピークを決定する方法。
  2. 前記複数のピークの数が前記すべてのRピークの推定数よりも少ない場合、当該方法は、前記閾値電圧を減少させること、及び前記Rピーク数推定プロセスを再度実行することをさらに含む、請求項1に記載のECG/EKGのRピークを決定する方法。
  3. 前記複数のピークの数が、前記すべてのRピークの推定数より大きい場合、当該方法は、前記閾値電圧を増加させること、及び前記Rピーク数推定プロセスを再度実行すること、をさらに含む、請求項1に記載のECG/EKGのRピークを決定する方法。
  4. 前記Rピーク数推定プロセスが、
    前記閾値電圧に従って、前記閾値電圧よりも大きい電圧を有する前記ECG/EKGコンプレックスの前記複数のピークを取得すること;
    複数の時間間隔を取得することであって、ここで、前記複数の時間間隔のうちの1つは、前記複数のピークのうちの隣接する2つのピークの間に間隔を置いて配置されること;
    前記複数の時間間隔のうちの少なくとも1つが前記複数の時間間隔の標準偏差の2倍よりも大きい場合、前記複数の時間間隔のうちの少なくとも1つを除去すること;
    前記複数の時間間隔の残りの時間間隔の平均を取得すること;及び
    前記残りの時間間隔の前記平均と前記ECG/EKGコンプレックスの持続時間に従って、前記すべてのRピークの推定数を取得すること;
    を含む、請求項1に記載のECG/EKGのRピークを決定する方法。
  5. 前記平均は、前記残りの時間間隔の平均、中央値又は最頻値である、請求項4に記載のECG/EKGのRピークを決定する方法。
  6. 前記すべてのRピークの推定数が、前記ECG/EKGコンプレックスの前記持続時間を前記残りの時間間隔の平均で割ることによって得られる、請求項4に記載のECG/EKGのRピークを決定する方法。
JP2020138889A 2019-08-19 2020-08-19 心電図のrピークを決定する方法 Pending JP2021030080A (ja)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201962888556P 2019-08-19 2019-08-19
US62/888,556 2019-08-19
US16/996,878 US20210052179A1 (en) 2019-08-19 2020-08-18 Method for determining r peaks of electrocardiogram
US16/996,878 2020-08-18

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2021030080A true JP2021030080A (ja) 2021-03-01

Family

ID=72147970

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020138889A Pending JP2021030080A (ja) 2019-08-19 2020-08-19 心電図のrピークを決定する方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20210052179A1 (ja)
EP (1) EP3782540A1 (ja)
JP (1) JP2021030080A (ja)
CN (1) CN112401904A (ja)
TW (1) TW202108076A (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI783561B (zh) * 2021-07-01 2022-11-11 國防醫學院 應用心電圖快速偵測急性心肌梗塞之方法及其系統

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5309917A (en) * 1991-09-12 1994-05-10 Drexel University System and method of impedance cardiography and heartbeat determination

Also Published As

Publication number Publication date
US20210052179A1 (en) 2021-02-25
CN112401904A (zh) 2021-02-26
TW202108076A (zh) 2021-03-01
EP3782540A1 (en) 2021-02-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107358196B (zh) 一种心搏类型的分类方法、装置及心电仪
US8755876B2 (en) Methods and systems for atrial fibrillation detection
AL-Ziarjawey et al. Heart rate monitoring and PQRST detection based on graphical user interface with Matlab
JP5271718B2 (ja) 複数の時間区分にわたり胎児及び産婦のecgを特定する方法
JP6929975B2 (ja) ポータブルセンサデバイスからの心音図データおよび心電図データの分析
CN108294745B (zh) 多导联心电图信号中p波、t波起止点检测方法及***
KR101910982B1 (ko) 개인화된 생체 신호 패턴을 이용한 생체 신호의 동잡음 제거 방법 및 장치
CN106815570B (zh) 一种基于动态模式识别的心电信号st-t段识别方法
Chanwimalueang et al. Enabling R-peak detection in wearable ECG: Combining matched filtering and Hilbert transform
CN107184200B (zh) 全导联qrst波形检测及显示方法
CN106073760A (zh) 基于威尔逊导联的18导联动态心电图分析方法及***
CN109288515B (zh) 基于穿戴式心电信号中早搏信号的周期性监测方法及装置
TW201831138A (zh) 血壓測量方法及裝置
Mishra et al. Wearable ECG for real time complex P-QRS-T detection and classification of various arrhythmias
JP2021030080A (ja) 心電図のrピークを決定する方法
US20150265174A1 (en) Non-Invasive Evaluation of Cardiac Repolarisation Instability for Risk Stratification of Sudden Cardiac Death
Rashkovska et al. Clustering of heartbeats from ECG recordings obtained with wireless body sensors
US20110201953A1 (en) Method and system for patient evaluation
US8843193B2 (en) TWA measuring apparatus and TWA measuring method
US20220330872A1 (en) Bio-signal measuring apparatus for detecting abnormal signal section in electrocardiogram data by using heart sound data related to electrocardiogram data, and bio-signal measuring method
TW201538132A (zh) 心電訊號的分析系統及方法
Shi et al. A mobile intelligent ECG monitoring system based on IOS
Mayapur Detection and Processing of the R Peak
RU2624809C1 (ru) Способ обработки электрокардиосигнала для персональных носимых кардиомониторов
Chan et al. ECG parameter extractor of intelligent home healthcare embedded system