纸质心电图数字化与自动特征提取：关键技术与验证

本文主要探讨了纸质心电图（ECG）的数字化及其特征提取技术，这是在当前大数据时代背景下对传统医疗记录方式的重要改进。心电图作为心脏健康的重要指标，其准确性对于心脏病研究至关重要。然而，纸质心电图由于存储和管理上的局限性，其长期保存和数据分析面临挑战。 论文首先针对纸质心电图的数字化问题，提出了采用灰度阈值和边界扫描等图像处理技术，将纸质的心电波形转换为数字电压信号。这种方法解决了纸质记录易受物理损坏和褪色影响的问题，使得心电数据能够被长期稳定地存储和检索。 在特征提取方面，针对心电信号的复杂性和多样性，论文采用了窗口扫描和DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法。DBSCAN是一种聚类算法，用于无监督学习，能够有效地识别和分离不同的心电信号波形，特别是对于幅值特征的提取。通过这种方法，作者能够自动化地提取心电波形的关键特征，如振幅和时间间隔。 实验部分，作者将数字化后的信号与同一医师人工读取的纸质心电图结果进行了对比分析。结果显示，数字化信号与人工读取的幅值相关性高达0.98，时间相关参数的关联性也超过0.89，这有力地证明了数字化方法能准确地保留原始心电图的信息。这不仅提高了工作效率，也为后续的心脏疾病研究提供了更为便捷的数据来源。 总结来说，本文的研究不仅解决了纸质心电图的数字化问题，还开发了一种有效的心电信号特征提取策略，这对于推动心电图数据的标准化处理和广泛应用具有重要意义。通过DBScan等技术，我们可以更好地理解和分析心电图数据，为心脏疾病的早期诊断和预防提供强大的支持，进一步推动医疗领域的科技进步。