[論文レビュー] A Multi-Lead Fusion Method for the Accurate Delineation of QRS Complex Location in 12 Lead ECG Signal

Chhaviraj Chauhan, Monika Agrawal+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 12, 2021

ECG Monitoring and Analysis参考文献 34被引用数 4

ひとこと要約

本論文では、投票ベースの統合戦略を用いて個々のリード検出を統合することで、12リードECG信号におけるQRS複合波検出を向上させるマルチリード統合手法を提案する。INCARTデータベースでは99.87%の感受性と99.96%の陽性予測値を達成し、CSEデータベースでは100%の感受性と99.13%の陽性予測値を示した。従来手法に比べ、ノイズやアーティファクトに対する精度と耐性が優れている。

ABSTRACT

This paper presents a multi-lead fusion method for the accurate and automated detection of the QRS complex location in 12 lead ECG (Electrocardiogram) signals. The proposed multi-lead fusion method accurately delineates the QRS complex by the fusion of detected QRS complexes of the individual 12 leads. The proposed algorithm consists of two major stages. Firstly, the QRS complex location of each lead is detected by the single lead QRS detection algorithm. Secondly, the multi-lead fusion algorithm combines the information of the QRS complex locations obtained in each of the 12 leads. The performance of the proposed algorithm is improved in terms of Sensitivity and Positive Predictivity by discarding the false positives. The proposed method is validated on the ECG signals with various artifacts, inter and intra subject variations. The performance of the proposed method is validated on the long duration recorded ECG signals of St. Petersburg INCART database with Sensitivity of 99.87% and Positive Predictivity of 99.96% and on the short duration recorded ECG signals of CSE (Common Standards for Electrocardiography) multi-lead database with 100% Sensitivity and 99.13% Positive Predictivity.

研究の動機と目的

• ノイズ、アーティファクト、形態的ばらつきの影響による12リードECG信号におけるQRS複合波検出の不正確さという課題に対処する。
• 個々のリードのQRS検出結果を統合することで検出精度を向上させ、偽陽性を低減しながら真陽性を保持する。
• ホルター心電計やテレメディスン応用に適した、リアルタイム対応で頑健なアルゴリズムを開発する。
• 長時間記録（INCART）および短時間記録（CSE）の両方のECGデータベースを用いて性能を検証し、一般化可能性を確保する。
• 教師あり学習を必要としたり、信号全体の処理が必要だったりする従来手法の限界を克服する。特に、低SNRや異常な波形では失敗する手法の問題点を解消する。

提案手法

• 12リードのそれぞれに、パントム＝トムキンス法などと同様の単一リードQRS検出アルゴリズムを独立して適用し、QRS複合波を検出する。
• 複数リードにわたるQRS検出結果を統合するための投票ベースのマルチリード統合戦略を用いる。複数のリードで検出された位置を優先する。
• 複数のリードで一致する検出を要件とすることで、偽陽性を除外し、陽性予測値を向上させる。
• 孤立した検出、特に信号品質が低いかアーティファクトを含むリードでの検出を抑制するため、信頼性の閾値設定機構を導入する。
• 教師あり学習やリードごとの重み調整を必要としない、非教師ありで適応可能な統合論理を実装する。
• 統合出力を最終的なQRS位置推定値として統合し、1つ以上のリードが汚損しても高い耐性を維持できる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マルチリード統合により、単一リード検出と比較してQRS検出の感受性と陽性予測値が顕著に向上するか？
• RQ2 本手法は、低SNRのECG信号、アーティファクト、または異常な波形を示す信号に対しても効果を発揮するか？
• RQ3 教師あり学習や信号全体の前処理（例：PCA）を必要とせず、高い精度を維持できるか？
• RQ4 統合戦略は、偽陽性を効果的に低減しながら、臨床的課題の高い症例において真のQRS複合波を保持できるか？
• RQ5 ホルター心電計やテレメディスンなどのリアルタイム環境に効率的に適用可能か？

主な発見

• 本手法は、長時間記録のINCARTデータベースで99.87%の感受性と99.96%の陽性予測値を達成し、高い信頼性を示した。
• 短時間記録のCSEデータベースでは、100%の感受性と99.13%の陽性予測値を達成し、いくつかの既存手法を上回った。
• 高さの高いT波やノイズによって生じる偽陽性を、単一リード検出器がQRS複合波として誤検出するのを、本手法が効果的に抑制した。
• 1つ以上のリードで接触不良や信号品質の低下が生じても、依然として高い検出精度を維持した。
• 30分間のECG記録あたり0.66秒の処理時間であり、リアルタイム応用に適した効率性を示した。
• 教師あり学習を必要とする手法（例：Ledezmaら）や信号全体の処理を要する手法（例：Huangら）よりも優れた性能を示したが、これらはリアルタイム用途には非現実的である。