南方医科大学学报

作者：谭慧欣, 赖杰伟, 王 祚, 季 磊, 张一行, 王进亮, 宋育章, 阳 维

单位：南方医科大学生物医学工程学院，广东 广州 510515；广东省医学图像处理重点实验室，广东 广州 510515；中国人民解放军总医院医疗保障中心信息科，北京 100853；心韵恒安医疗科技（北京）有限公司，北京 100142；美国加州大学河滨分校，美国加利福尼亚州 河滨 92521

关键词：可穿戴式心电信号；R峰检测；心拍感知；卷积网络,

目的 实现可穿戴式心电信号的R峰检测，为准确估计心率、心率变异性等生理参数提供基础。方法 采用全卷积网络预测R峰热图，对热图进行峰值定位获得R峰位置。引入心拍感知模块，联合心拍数量预测任务和R峰热图预测任务进行学习，提高卷积网络对全局上下文信息的提取能力。心拍感知模块预测的心拍数量还可估计R-R间期，用作峰值定位的峰间最小水平距离。为满足移动端的实时应用，采用深度可分离卷积减小模型的参数量和计算量。结果 实验仅使用可穿戴式心电数据训练模型。测试中定位误差容忍度设置为150 ms时，本文方法在可穿戴式心电数据集和公开数据集LUDB上的R峰检测灵敏度均高达100%，真阳率均超过99.9%；对于时长10 s的ECG信号，R峰检测CPU耗时约为23.2 ms。结论 本文方法对可穿戴式和常规心电信号的R峰检测均可达到良好效果，且满足R峰检测的实时性需求。

来源：2022年第3期

《南方医科大学学报》期刊编辑部

查看南方医科大学学报杂志2022年第3期