Methods of extracting electrocardiograms from electronic signals and images in the Python environment

2020

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.29354/diag/126398
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

High-quality signal processing of an electrocardiogram (ECG) is an urgent problem in present day diagnostics for revealing dangerous signs of cardiovascular diseases and arrhythmias in patients.The used methods and programs of signal analysis and classification work with the arrays of points for mathematical modeling that must be extracted from an image or recording of an electrocardiogram.The aim of this work is developing a method of extracting images of ECG signals into a one-dimensional array.An algorithm is proposed based on sequential color processing operations and improving the image quality, masking and building a one-dimensional array of points using Python tools and libraries with open access.The results of testing samples from the ECG database and comparing images before and after processing show that the signal extraction accuracy is approximately 95 %.In addition, the presented application design is simple and easy to use.The proposed program for analyzing and processing the ECG data has a great potential in the future for the development of more complex software applications for automatic analyzing the data and determining arrhythmias or other pathologies.