心电图数据库的开发和价值
心电行业现状及未来
心电行业现状及未来心电技术是一种用于记录和评估心脏电活动的医疗技术。
它广泛应用于心脏疾病的诊断和治疗，成为医疗行业中不可或缺的一部分。
本文将着重探讨心电行业的现状，并展望其未来的发展。
一、背景介绍心电技术起源于20世纪初，随着科技的进步和医学的发展，现代心电技术不断创新，应用范围也越来越广泛。
传统的心电图技术已逐渐被数字化心电技术所取代，这些技术使用先进的仪器和软件，可以更准确地记录和分析心电信号。
二、心电行业的现状1. 心电设备市场心电设备市场目前呈现出稳定增长的趋势。
随着心脏疾病的高发率和人们对健康意识的提高，心电设备的需求不断增加。
市场上出现了各类心电设备，包括便携式心电仪、无线心电仪和远程监测系统等，满足了医疗机构和个人用户的需求。
2. 心电数据分析随着大数据和人工智能技术的发展，心电数据分析成为了心电行业的一个重要方向。
心电数据可以通过算法和模型进行分析，帮助医生判断患者的心脏状况，提前预防和识别潜在的心脏疾病。
这项技术的发展为心脏病的早期诊断和治疗提供了新的思路和方法。
3. 远程医疗远程监测和远程医疗是心电行业发展的另一个趋势。
通过无线心电设备和互联网技术，患者可以在家中进行心电监测，并通过手机或电脑将数据传输给医生进行远程诊断。
这大大提高了医疗资源的利用效率，方便了患者的就医和随访，减少了医疗成本。
三、心电行业的发展前景1. 创新技术的应用未来，心电行业将持续推动创新技术的应用。
随着生物传感器技术和可穿戴设备的不断发展，人们可以更方便地进行心电监测，并及时了解自己的心脏健康状况。
同时，人工智能算法的进一步改进将提高心电数据分析的准确性和效率。
2. 心电健康管理的普及心电行业的发展将推动心电健康管理的普及。
随着人们对健康的重视程度不断提高，心电监测将成为日常健康管理的重要内容。
智能手机等便携式设备的普及将使更多人能够随时监测自己的心电信号，并及时采取必要的措施。
3. 数据共享与医疗协作在未来，心电行业将促进数据共享与医疗协作的发展。
心电网络可行性分析
心电网络可行性分析1. 研究背景心电图是评估心脏健康状况的重要方法，通过检测心脏电活动的变化，可以及时发现心脏疾病的早期征兆。
随着互联网的普及和物联网技术的发展，心电数据的收集和传输变得更加便捷和高效。
心电网络基于云计算和大数据技术，可以实现心电数据的远程监测、存储和分析，极大地方便了医疗机构和患者。
2. 心电网络的基本原理心电网络是通过将心电图仪器与云服务相连接，将心电数据上传至云端进行存储和分析的系统。
具体流程一般包括以下几个步骤：- 心电数据的采集：使用心电图仪器对患者进行心电信号的采集。
可以采集12导联或3导联的心电数据。
- 心电数据的传输：通过网络将采集到的心电数据传输到云服务端。
可以使用无线传输，如蓝牙或Wi-Fi。
- 心电数据的存储和处理：云服务端将接收到的心电数据存储在云端服务器上，并进行预处理和清洗。
同时，它还可以将心电数据与患者的个人信息进行关联。
- 心电数据的分析和诊断：云服务端可以应用机器学习和人工智能算法对心电数据进行分析和诊断。
根据预设的算法，可以自动识别和报警心电异常。
3. 心电网络的应用前景3.1 便捷的远程监测心电网络可以使医生无需亲自面对患者，即可对其心脏活动进行监测。
患者只需要佩戴便携式的心电仪器，通过云服务将数据传输至医生端。
这种远程监测的方式使得医生可以及时获得患者的心电数据，实时发现潜在的问题并采取相应的措施。
3.2 大数据的分析优势心电数据通常以时间序列的形式存储，数据量庞大。
传统的方法往往需要医生手动分析，耗时且容易出错。
而心电网络可以利用云计算和大数据技术，对海量的心电数据进行快速的分析和处理。
可以通过建立心电数据库，利用机器学习和人工智能算法进行数据挖掘，发现心电异常的模式和规律。
3.3 智能化的诊断支持心电网络可以通过机器学习和人工智能算法对心电数据进行自动识别和报警，为医生提供决策支持。
可以通过高级算法分析心电图的形态、振幅、频率等特征，检测心脏疾病的风险。
基于机器学习的正常心电图波形自动识别技术开发
基于机器学习的正常心电图波形自动识别技术开发心电图是临床上常用的一种检查手段，通过记录心脏在工作过程中产生的电信号，可以为医生提供重要的诊断信息。
随着机器学习技术的发展，基于机器学习的正常心电图波形自动识别技术已经成为一项热门研究方向。
本文将从数据获取、特征提取与选择、模型训练与评估等方面介绍基于机器学习的正常心电图波形自动识别技术的开发过程。
首先，对于基于机器学习的正常心电图波形自动识别技术的开发，数据获取是非常关键的一步。
需要收集大量的正常心电图波形数据作为训练集和测试集。
数据可以通过多种途径获取，如医院临床数据库、研究机构提供的公开数据集等。
确保数据的可靠性和代表性对于模型的准确性至关重要。
第二步是特征提取与选择。
心电图波形具有一定的特征，如P波、QRS波群、ST段等。
传统的特征提取方法包括时域分析、频域分析和小波变换等。
但在基于机器学习的波形识别中，除了传统的特征提取方法外，还可以采用深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）等自动提取特征。
可以通过比较不同特征提取方法的效果，并结合领域专家的经验选择最优的特征。
接下来是模型的训练与评估。
在训练过程中，需要选择合适的机器学习算法，并使用训练集进行模型的训练。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、K 近邻算法（KNN）、决策树等。
为了提高模型的准确性，可以采用交叉验证和集成学习等技术。
在模型训练完成后，需要使用测试集对模型进行评估，常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
通过不断优化模型的参数和算法选择，提高模型的性能。
除了以上的技术要点外，还有一些问题需要注意。
首先是数据预处理。
在使用机器学习算法前，需要对数据进行预处理，包括去除噪声、归一化、平衡数据集等，以提高模型的稳定性和准确性。
其次是模型的泛化能力。
模型在训练集上的性能并不能完全代表其在新的数据上的表现，因此需要在训练过程中加入一些防止过拟合的技术，如正则化、dropout等。
心电图智能分析-助力精准医疗新时代
㊃专题㊃基金项目:广东省科技计划资助项目(2014A 020212559)通信作者:卢喜烈,E m a i l :301l x l @163.c o m心电图智能分析-助力精准医疗新时代卢喜烈(解放军总医院第一医学中心心内科,北京100853) 摘 要:心电图是临床上最为常见的检查方法,它无创㊁简便㊁快速且价格低廉,在临床应用广泛㊂然而,传统心电图报告方式为心电医师和技师依靠手工测量㊁分析心电图,出具报告,速度慢㊁工作效率低,测量数据偏差较大,影响了心电图报告的可靠性和准确性㊂随着人工智能的逐渐普及,心电图智能分析的重要性亦逐渐凸显㊂心电图智能分析利用计算机分析心电图,测量必要的参数,再根据临床标准作出正确的诊断或评价,减少了医生的工作量,提高了临床指标分析的精度㊂本文就心电图智能分析的发展背景㊁现状及展望进行综述㊂关键词:心电描记术;诊断中图分类号:R 541.4 文献标志码:A 文章编号:1004-583X (2018)12-1016-03d o i :10.3969/j.i s s n .1004-583X.2018.12.002I n t e l l i g e n t a n a l y s i s o f e l e c t r o c a r d i o gr a m :an e we r a o f a s s i s t e d p r e c i s i o nm e d i c a l t r e a t m e n t L uX i l i eD e p a r t m e n t o f C a r d i o l o g y ,P L A G e n e r a lH o s p i t a l ,B e i j i n g 100853,C h i n a C o r r e s p o n d i n g au t h o r :L uX i l i e ,E m a i l :301l x l @163.c o m A B S T R A C T :E l e c t r o c a r d i o g r a m (E C G )i so n eo f t h em o s t c o mm o n m e t h o d i nc l i n i c .I t i sn o n i n v a s i v e ,s i m pl e ,r a p i da n dc h e a p a n dh a sb e e nw i d e l y u s e d i nc l i n i c .H o w e v e r ,t h e t r a d i t i o n a lE C Gr e p o r t i n g m e t h o d m a i n l y re l i e so n t h em a n u a lm e a s u r e m e n t of e l e c t r o c a r d i o l og i s t s a n d t e ch ni c i a n s t o a n a l y z eE C Ga n d i s s u e r e p o r t s ,w h i c h c a nn o t g e t r i d o f s l o ws p e e d ,l o w w o r k i n g e f f i c i e n c y a n dl a r g ed e v i a t i o no fm e a s u r e dd a t a ,a f f e c t i n g t h er e l i a b i l i t y a n da c c u r a c y of E C Gr e p o r t s .W i t h t h e p o p u l a r i z a t i o n o f a r t i f i c i a l i n t e l l ig e n c e ,th ei m p o r t a n c e o f i n t e l l i g e n t E C Ga n a l y s i s i s i n c r e a s i n g l yi m p o r t a n t .E C Gi n t e l l i g e n c ea n a l y s i su s e sc o m p u t e r t oa n a l y z eE C G ,m e a s u r en e c e s s a r yp a r a m e t e r s ,a n dt h e n m a k e c o r r e c t d i a g n o s i s o r e v a l u a t i o na c c o r d i n g t oc l i n i c a l s t a n d a r d .I t c a nr e d u c e t h ew o r k l o a do fd o c t o r sa n d i m pr o v e t h e a c c u r a c y o fc l i n i c a l i n d e xa n a l y s i s .I nt h i s p a p e r ,t h ed e v e l o p m e n tb a c k g r o u n d ,p r e s e n ts i t u a t i o na n d p r o s pe c tof i n t e l l ig e n t a n a l ys i s o fE C Ga r e r e v i e w e d .K E Y W O R D S :e l e c t r o c a r d i o g r a p h y ;d i a gn o s is 卢喜烈,解放军总医院第一医学中心心电专家,国家心血管病中心-心电技术培训中心客座教授,汕头大学第一附属医院客座教授,研究生导师,中国老年学和老年医学学会老年病学分会心电专家委员会主任委员,‘临床心电学杂志“常务编委,‘实用心电学杂志“主编㊂长期以来,心电图检查是临床医学的常规检查手段,凡是有医疗活动的地方,几乎都有心电图检查存在㊂国际上先进的心电仪器设备,具有心电智能分析系统,辅助医师和心电技师分析心电图,具有速度快㊁效率高㊁数据精准㊁实用性强等优点,显示出人工心电智能分析的优越性㊂随着精准医学时代的到来,心电图智能分析将会以更快的步伐跻身于这个新时代,发挥其优势㊂本文就心电图智能分析的发展背景㊁现状及展望进行综述㊂1 人工智能分析心电图是医学科学技术发展的需要心电图检查是医疗活动中最常用的检查手段,对于判断各种心脏疾病㊁状态及电解质水平等心脏内㊁外科疾病具有方便㊁快捷㊁稳定㊁短时间内可重复等多项优势,也是临床上使用最多的检查手段㊂据不完全统计,我国每年做心电图检查30余亿人次,动态心电监测5亿余人次,心电图负荷试验2000余万人次,远程心电监测千万人次,手术中心电监护千万人次㊂心电图报告的准确㊁快捷是制约心电图工作者发展的主要瓶颈㊂传统心电图报告的出具方式为心电医师和技师依靠手工测量㊁分析心电图,发放报告,速度慢㊁工作效率低,测量数据偏差较大,影响了心电图报告的可靠性和准确性㊂20世纪70年代国外开发了心电图自动分析系统,心电图机上配置了自动分析和诊断系统㊂20世纪80年代我国开始引进具有该功能的心电图机,开启了国内数字化心电图检查方法㊂实践证明,利用智能心电分析系统出具心电图报告,测量分析速度快,准确度高,分析功能强大,可以极大简化心电图工作流程,提高工作效率㊂然而,心电图具有数据量庞大㊁异常心电图涉及领域广泛㊁复杂多变,甚至随着医学发展会不断涌现出新的心电学现象和新的认识及诊断等问题,如何提高人工智能心电分析的准确性并适应医学发展需要,需要计算机不断学习㊁提高,以完善智能化内涵,提高诊断的准确性㊂随着计算机普及㊁互联网发展等,心电大数据的快速积累与认知,人工智能分析心电图领域将会越来越完善,结果越来越准确[1-4]㊂人工智能心电图分析将助力精准医学发展,适应医学科学技术发展㊂2心电图智能分析系统的现状欧美国家应用人工智能分析心电图始于20世纪70年代㊂目前,我国仅有少数几家医院使用引进的先进心电智能分析系统㊂绝大多数医疗单位没有使用心电智能分析系统,自动出具心电图报告㊂其原因包括对人工智能分析的认识不足和对其精准性担忧㊂的确,人工智能心电图分析是把双刃剑,应用得好可使工作效率倍增,应用不好可能造成误诊漏诊㊂我国人工智能分析心电图技术刚刚起步,审查把关不严会出现各种技术问题㊂究其主要原因是有的医院使用的人工智能心电分析系统,判读心电图的水平不高,又没有心电危急值预警功能,造成错误的心电图诊断报告,甚至招致严重后果㊂例如有一位门诊患者,在猝死前2天的时间里,先后做了2次心电检查㊂这2次心电图报告全都是由人工智能心电分析系统做出诊断的,心电图室医师未经严格校正和修改心电图诊断报告,就签发了由人工智能心电图机诊断的所谓"正常心电图"报告,门诊医师也未仔细看心电图,未留观患者,第2天患者夜间猝死家中㊂复审患者的病历,发现死亡当天的心电图已经显示出前壁导联S T段抬高的急性冠状动脉综合征特征性心电图表现㊂此外,还有在基层诊所上传到远程心电诊断中心的心电图,由于没有人工自动报警功能,2小时后患者猝死,事后分析死亡原因是心电图自动分析系统未对诊断的急性心肌梗死心电图及时报警㊂鉴于错误的心电图报告可招致严重后果,不少医院出具心电图报告时,关掉了人工智能心电图诊断系统,仍然采用传统的手工方式测量心电图,校正心电参数,出具心电图诊断(心电图印象),或在事先编排好的模板中稍作修改,出具心电图报告㊂在当今医患比例严重不足的情况下,不解决人工智能心电图分析报告,我们就不可能从大量的㊁重复性工作中解脱出来㊂动态心电图是心电学异常最常用的检查项目,也是近年应用越来越普及的检查项目,由于其数据量巨大㊁技术要求高,如自动化分析系统的技术发展低下,仍停留在R波的分析检测水平上,处理一份24小时动态心电信息,常常需要几十分钟,造成部分医院预约等待时间长达1周以上,是目前医学常规检查预约时间最长的项目㊂由于心电图是临床上最为便利的检查手段,也是临床上涉及科室最多的检查项目,内科㊁外科患者均需要做心电图诊断㊁排除诊断,急症㊁重症患者需要不间断的心电监护,手术患者术前常规检查也离不开心电图,如果心电图检查㊁分析报告效率低下,将影响医院众多科室的工作节奏㊂加快心电图智能分析系统建设㊁完善智能分析系统是医患的共同需求㊂3人工智能心电图分析系统需要解决的问题提高人工心电智能分析系统的整体水平,创建先进的人工智能心电分析系统,需要过硬的技术团队,包括心电数据库㊁数据标测㊁心电分析与定义,逻辑思维与程序㊁操作界面㊁网络管理和心电专家团队㊂培养一流的人工智能心电分析团队,方可攻克一道道技术难关,特别是重点解决精确标测㊁精准定义等关键技术问题㊂3.1创建心电数据库建立心电P波㊁Q R S波㊁T 波㊁S T段㊁Q T间期㊁U波数据库和各种类型心律失常数据库,相关疾病心电图数据库㊂为心电算法提供强有力的技术支撑㊂3.2精准标测标记心电图是一项极其复杂而又艰巨的任务,需要对心电图的每一组P波起点和终点,P-R间期,Q R S起点至终点,T波起点至终点进行微细的测量和标记㊂如果波形时间及振幅标测有误,获得的心电信息将失去真实性,直接影响心电图特征的表述㊁心电图报告的诊断㊂精准标测和测量心电波段和间期,是心电智能分析的基石㊂3.3逻辑思维程序心电程序好比人的大脑,需要对各种心电图进行反复认识㊁学习㊁训练,让计算机学习每一种类型的心电图,不断提高计算机分析心电图的水平,如果计算机学会并正确识别的心电图,计算机判读心电图的能力要比人工分析速度更快,精准度更高㊂3.4心电专家团队心电专家团队的技术水平决定了心电智能分析心电图的水平㊂临床医师和心电技师,对每一份心电图㊁每一个波都要进行精准的测量㊁分析,正确诊断,从而不断提高计算机分析心电图的准确性㊂(下转第1023页)力最高,窦性频率常为40~60次/m i n,甚至可低于40次/m i n,不能据此诊断为窦性心动过缓㊂动态心电图心动过缓的诊断为:全天总心率低于8万次㊁平均心率小于55次/m i n及最低心率小于35次/m i n㊂9.2窦性心动过速常规心电图诊断窦性心动过速标准是心率超过100次/m i n㊂动态心电图为全天连续记录的心电图,在运动或情绪激动时正常成人心率常达110~150次/m i n,甚至高于150次/m i n㊂不能据此诊断窦性心动过速㊂动态心电图心动过速的诊断依据为:全天总心率及平均心率㊂有学者提出窦性心动过速的诊断标准为24小时总心率超过14万次㊂9.3卧位性一度及二度Ⅰ型房室传导阻滞少数人,尤其青少年在卧位时尤其夜间睡眠状态下可出现一度及二度Ⅰ型房室传导阻滞,这是由于卧位时迷走神经张力较高引起,属于功能性或生理性,定期随访即可,不应作为病理情况报告㊂10小结动态心电图系最常用的长程心电图,是检测和诊断各种心律失常㊁心肌缺血㊁起搏器功能及评价治疗效果的重要工具㊂虽然该项技术相对复杂,如果每一步都能达到标准化㊁规范化,相信其检测结果会更准确,为临床诊断及治疗提供更多更可靠的心电学依据㊂参考文献:[1]尹彦琳.动态心电图的规范化[J].实用心电学杂志,2013,22(3):634-642.[2]中华医学会心电生理和起搏分会心电图学学组.动态心电图工作指南[J].临床心电学杂志,1999,8(2):125-127. 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临床12导联同步心电图标准数据库的建立
科技资讯科技资讯S I N &T N OLOGY I NFORM TI ON 2008N O .23SC I ENCE &TEC HN OLO GY I NFO RM ATI O N 学术论坛1系统介绍1.1具体研究内容心电图数据库是对多种临床心电图,经心电医学方面的专家的分类、筛选,选出若干份具有代表意义的心电图,由专家给出精确的诊断结论,将精选出的心电图及相关的数据和结论以一种先进、合理的格式保存在数据库系统中。
包括:①临床心电图标准数据库中存储心电图数据、专家注释及其诊断分析数据等文件的类型和格式;②与待检测心电图分析系统的数据兼容;③标准心电数据的读取、全新心电数据的读入;④将纸质的标准心电图形,转化为数据文件存入数据库。
1.2主要技术指标①采用国际上通用的计算机心电信息的标准化通讯协议为标准。
②采用12导联同步心电图记录标准连续采样,采样频率为每导联500Hz ,总采样频率6000Hz ,采样精度12位,每一例数据长为30m i n,采样数据量约为4.6M B 。
③每个数据集,包括同名的*.he d 头文件、*.at r 注释文件、*.dat 数据文件,数据文件名采用编号、性别和年龄相结合的命名方法。
1.3数据库的结构设计1.3.1数据库的主要存储信息临床标准心电图数据库需要存储的数据和信息主要有:心电图及分析后的数据、心电图识别码(系统编号)、被采集人员的基本信息、临床病理资料以及医疗诊断信息等。
1.3.2数据库表的具体设计在数据库中,各类信息的存储载体主要是表。
我们定义了四个表。
被采集人员基本信息表(m an_i nf o):主要包括心电图形编号(系统编码;主键)、姓名、性别、出生年月、采集日期、吸烟史、既往病史、家族病史等字段。
心电图表(ec g_i nf o):主要包括心电图形编号(系统编码;主键)、头文件、原始数据文件、注释数据文件等字段。
其中心电图的原始数据和编辑后的数据分别以数据文件的形式保存在表中。
心血管内科专病数据库建设及研究
心血管内科专病数据库建设及研究心血管疾病是全球范围内导致死亡和残疾的主要疾病之一。
为了有效地进行心血管疾病的预防、诊断和治疗，建立一个标准化、结构化的心血管内科专病数据库至关重要。
本文将探讨心血管内科专病数据库的建设和研究的重要性、方法和应用。
心血管内科专病数据库的建设是心血管医学领域发展的关键。
数据库的建立有助于收集、整理和存储大量的心血管疾病数据，包括临床病例、影像学资料、生物样本信息等。
数据库的建立可以促进心血管疾病数据的共享和交流，提高医学研究的效率和质量。
数据库还可以为机器学习和人工智能在心血管疾病诊断和治疗中的应用提供数据支持。
心血管内科专病数据库的数据收集和处理是数据库建设的基础。
数据来源包括医院信息管理系统、电子病历系统、影像存档和通信系统等。
数据经过清洗、去重、标准化等处理后，可以用于建立数据库。
数据库架构设计是数据库建设的核心。
心血管内科专病数据库的架构设计应考虑数据的多样性、可靠性和安全性。
一般而言，数据库应包括患者信息、疾病信息、检查结果、治疗方案等模块。
数据存储和管理是数据库建设的核心环节。
采用高性能的存储设备，如服务器和磁盘阵列，可以确保数据的可靠性和可用性。
同时，通过建立索引和查询优化，可以提高数据的查询效率。
数据安全和维护是数据库建设的重要环节。
通过建立完善的数据安全保障机制，包括用户认证、访问控制和数据备份等，可以确保数据的安全性和完整性。
同时，定期进行数据维护和更新，可以保证数据库的实时性和准确性。
心血管内科专病数据库可以为临床决策提供支持。
通过对大量病例数据的分析和挖掘，可以为医生提供参考和建议，提高诊断和治疗的准确性和效率。
例如，通过对历史病例的分析，可以帮助医生制定更加合理的治疗方案。
心血管内科专病数据库可以为科研提供支持。
通过对大量数据的分析和挖掘，可以发现新的疾病机制和治疗方法。
例如，通过对基因组学和蛋白质组学的研究，可以帮助科学家发现新的药物靶点。
世界主要心电数据库简介
世界主要心电数据库简介以下内容为小弟个人总结，有不准确的地方敬请指正！目前国际上最重要的，具有权威性的心电数据库有四个：美国麻省理工学院与Beth Israel医院联合建立的MIT-BIH心电数据库；美国心脏学会的AHA心律失常心电数据库；欧盟的CSE心电数据库和欧盟ST-T心电数据库。
除此之外国际上被广泛认可的还有Sudden Cardiac DeathHolter Database，PTB Diagnostic ECG Database，PAF Prediction ChallengeDatabase等心电数据库。
一、数据库介绍美国的MIT-BIH心电数据库美国的MIT-BIH心电数据库是目前在国际上应用最多的数据库，由很多子数据库组成，每个子数据库包含某类特定类型的心电记录，其中应用的最多的是MIT-BIT心律不齐数据库和MIT-BIT QT数据库。
自1999年，在美国国家研究资源中心和国家健康研究院的支持下，他们将该数据库公开到了Internet上，整个MIT-BIT数据库的所有数据都可以免费下载和使用，国内外许多心电方面的研究都是基于该数据库的，使用该数据库作为实验数据的来源和各类识别算法的检测标准。
其包括：MIT-BIH Arrhythmia Database、MIT-BIH Noise Stress Test Database、MIT-BIH Atrial Fibrillation Database、MIT-BIH ECG Compression Test Database、MIT-BIH Long-Term Database、MIT-BIH Malignant Ventricular Arrhythmia Database、MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database、MIT-BIH ST Change Database、MIT-BIH Supraventricular Arrhythmia Database部分子库的参数：MIT-BIH Arrhythmia Database诊断： Arrhythmia采样率：360 Hz分辨率：11 bit导联：2每段数据持续时间：30 min储存格式：Format 212MIT-BIH ST Change Database诊断：Recorded during exercise stress tests and which exhibit transient ST depression采样率：360 Hz分辨率：12 bit导联：2每段数据持续时间：varying lengths储存格式：Format 212MIT-BIH Atrial Fibrillation Database诊断：Atrial fibrillation (mostly paroxysmal)采样率：250 Hz分辨率：12 bit导联：2每段数据持续时间：10 h储存格式：Format 212网址：/AHA心律失常心电数据库由美国国家心肺及血液研究院资助的美国心脏协会(American HeartAssociation,AHA)开发了AHA心律失常心电数据库，该数据库的开发目的是评价室性心律不齐探测器的检测效果。
心电数据库的概念和原理-张兆国
心电图标准数据SCP-ECG
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2011-11-2
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头文件[.hea]，存储方式ASCII码字符。其由一行或多行 ， 头文件 ASCII码字符组成。以100.hea为例
100 2 360 650000 100.dat 212 200 11 1024 995 -22131 0 MLII 100.dat 212 200 11 1024 1011 20052 0 V5 # 69 M 1085 1629 x1 # Aldomet, Inderal 第一行从左到右分别代表文件名，导联数，采样率，数据点数； 第一行 第二行从左到右分别代表文件名，存储格式，增益，AD分辨率， 第二行 ADC零值，导联1第一个值，校验数，？（不太清楚，貌似为0 的话可以从任意数据块输出，即可以从中间读取任意一段）， 导联号 第三行代表导联V5的信息，同第二行 第三行 开始的为注释行，一般说明患者的情况以及用药情况等。 以#开始 开始
心电数据库的功能
心电数据库的主要功能之一是对标准心电数据读取，判断 标准心电数据读取， 心电数据库的 标准心电数据读取 该心电数据的诊断和分类 诊断和分类，用心电图的方式将其显示出来， 诊断和分类 并给出标准的注释 标准的注释。（随时展示） 标准的注释 心电数据库能够支持对数据的修改，当用户对波形数据进 行修改操作后，能够保存修改后的数据文件。（随时修改） 支持数据完整性控制、数据安全控制和用户访问控制等 对所有的操作自动记录日志（log）
数据库的本质功能
定义和建立结构化数据， 数据按标准结构存放 快速存储和提取数据 对数据进行读取控制（权限管理） 对所有的操作自动记录日志（log） 集成管理 安全控制
临床心电数据库_刘星
一 引言
心电数据库创新成功的典型案例：起搏器 的产生、应用和发展；晚电位，T波电交 替，心律振荡，心律变异等的出现都离不 开心电数据库的应用。近年来，国际上十 分重视大规模、多中心的心血管流行病学 研究及随机临床试验，以评估常见心血管 病的患病率和发病趋势，寻找早期防治措 施及客观公正地评价某些心血管病药物和 治疗方法的效果。心电数据库是调查研究 中常用的重要手段和参考之一
临床心电数据库
杭州市第一人民医院 刘星
一． 引言 二． 心电数据库的历史、沿革 三． 心电数据库分类、作用 四． 心电数据库符合的标准 五． 我院心电数据库的情况 六． 总结
一 引言
数据库总的来说是“按照数据结构来组织、 存储和管理数据的仓库”。
心电学数字化后以及随之产生的心电数据 库，使心电学在了医学研究、临床诊断、 疾病过程和预后判断等方面的应用产生了 划时代的变革，并且随着信息技术尤其是 数据库技术的发展，使心电学的价值得到 了深层次的发掘并发生了质的飞跃，作用 范围也越来越广泛，价值也越来越高。
数字化以后的心电图最关键的要素是产生 心电图的“背后” 数据，而不是通过各 种方式所显示出来的心电图图谱，也就是 说图的可靠性、可信度是由心电图如何数 字化来决定的。
四 心电数据库符合的标准
如何数字化全世界必须遵循一个统一的标 准，2009年AHA/ACC/CRS 罕见地联合公布 了一个心电数字化及临床应用的标准-《AHA/ACC/CRS对心电图及其解析的标准 化建议》 ，国内尚无相关标准。
三 心电数据库分类、作用
现在临床上标准的ห้องสมุดไป่ตู้电图是12导同步心电 图，这是最可靠的心电信息，以此为基础 建立起来的心电数据库是现代临床心电数 据库的核心。
心电图机不同场景应用数据库的建立
文章编号：1671-7104(2020)02-0132-04石亚君1，宋小武2，郜玲1，董颖1，但晴1，王晋丽1，陈韵岱11 解放军总医院 心内科， 北京市， 1008532 中国农业农村部 医疗保健处，北京市，100125建立场景心电数据库对提升心电图机在不同临床场景下的自动诊断功能具有重要意义。
通过对心电场景分类，建立不同医院级别（三级、二级、一级）、不同临床应用环境（急重症病房、门诊、普通病房）数据库。
本数据库按不同临床场景各种心电诊断的发生率计算样本量，以10 s 十二导联同步心电信号为基础，包括心电波形数据、心电测量特征值、专家诊断心电结果及相关临床信息等。
该研究不仅为心电图机厂家在不同临床应用场景下自动诊断功能参数的评价和检测提供重要参考，亦为医学工作者提供了宝贵的科研和教学资源。
心电数据库；应用场景； 自动诊断R318.0Adoi: 10.3969/j.issn.1671-7104.2020.02.008SHI Yajun 1, SONG Xiaowu 2, GAO Ling 1, DONG Ying 1, DAN Qing 1, WANG Jinli 1, CHEN Yundai 11 Department of Cardiology, General Hospital of PLA, Beijing, 1008532 Department of Health Care, Chinese Ministry of Agriculture, Beijing, 100125It is significant to establish scene ECG database which improves the automatic diagnostic functionof electrocardiograph under different application scenarios. We built the ECG database in different scene according to the hospital level (grade 3, grade 2, grade 1) and clinical environment (intensive care and acute wards, outpatient clinics and general wards). Sample size was obtained according to the incidence of various ECG diagnoses. The database covers ECG signal, ECG waveform, ECG characteristic values, ECG diagnostic results by experts and clinical information of patients etc. It not only provides important reference for electrocardiograph manufacturers to evaluate and test the parameters of automatic diagnosis under different clinical scene, but also provides valuable scientific research and teaching resources for medical workers.ECG database, application scenarios, automatic diagnosis心电图机不同场景应用数据库的建立【作 者】【摘 要】【关 键 词】【中图分类号】【文献标志码】【 Writers 】【 Abstract 】【Key words 】Establishment of Application Database for Electrocardiograph in Different Scenes基金项目：北京市科技计划课题（Z181100009518010）通信作者：陈韵岱， E-mail: cyundai@0 引言心电数据库的建立，是检测各类心电图机自动诊断分析功能、算法有效性的重要评判标准。
实时心电图监测系统设计与开发
实时心电图监测系统设计与开发心电图（Electrocardiogram，ECG）是测量心脏电活动的一种方法，通过记录心脏的电信号来评估心脏的功能和检测异常情况。
实时心电图监测系统是一种能够连续监测心电信号并及时展示、分析和记录结果的系统。
本文将讨论实时心电图监测系统的设计和开发。
首先，实时心电图监测系统需要能够准确地接收和采集心电信号。
为此，该系统可以使用传感器将心电信号转换为电压信号，并通过模拟到数字转换器（ADC）将其转换为数字信号。
系统还应具有高采样率，以确保精确获取心电数据。
采集到的数据将通过数据总线传输到计算机或移动设备上进行分析和显示。
其次，实时心电图监测系统需要具备可靠的数据传输和存储功能。
传输过程中，系统应具备无线或有线网络连接能力，以确保数据能够实时传输到远程设备或云端服务器。
同时，系统也应具备数据缓存和自动保存功能，以防止数据丢失。
还可以实现数据备份，以便后续的数据分析和研究。
第三，实时心电图监测系统需要具备高效的心电信号处理和分析功能。
系统应当能够实时检测心率、心律失常和其他心电异常，并能即时报警。
为了实现这一功能，系统可以采用滤波和数字信号处理算法对心电信号进行预处理，以提高信号质量和准确性。
随后，系统可以使用特定的算法和模型来识别和分析心电异常，从而提供对用户健康状态的评估和警示。
此外，实时心电图监测系统应具备用户友好的界面和操作方式。
系统界面应简洁直观，易于理解和操作。
用户可以通过可视化的图形界面（GUI）实时查看心电波形，并能够进行放大、缩小和滚动等操作。
系统还可以提供报告生成和数据导出功能，方便用户进行数据备份和分享。
最后，实时心电图监测系统应具备良好的安全和隐私保护机制。
系统应采用加密和身份验证措施，确保心电数据的安全性和敏感性。
用户隐私应得到保护，系统不应泄露用户个人信息。
综上所述，实时心电图监测系统的设计和开发需要考虑心电信号的准确采集、可靠传输和存储、高效处理和分析、用户友好界面以及安全隐私保护等需求。
智能医疗中的心电图数据分析技术研究
智能医疗中的心电图数据分析技术研究一、引言随着智能医疗技术的不断发展，心电图数据分析技术在临床医学中的应用得到了广泛关注。
心电图是一种记录心脏电活动的检查方法，通过对心电信号的分析与处理，可以帮助医生诊断心脏疾病并制定相应治疗方案。
本文将对智能医疗中心电图数据分析技术的研究进行探讨。
二、心电图数据的采集与处理心电图数据的采集是整个分析过程的基础。
传统的心电图采集方式多为将导联电极贴在患者身上，通过心电图仪器记录心脏电活动。
而在智能医疗中，心电图数据可以通过便携式心电检测设备实时采集，甚至可以与患者的手机或可穿戴设备相连接，实现无缝采集。
采集到的心电图数据需要进行预处理，以消除噪音和干扰因素。
预处理过程中，可以利用滤波、降噪、信号校正等算法，提取有效的心电信号。
三、心电图特征提取心电图信号是一种复杂的时变信号，包含丰富的生理和病理信息。
为了提取有用的特征并辅助医生进行诊断，需要通过信号处理技术对心电图数据进行特征提取。
常见的心电图特征包括R波、P波、QRS波形等。
通过检测和分析这些特征，可以评估心电图的形态、时序和频谱等特性，从而判断心脏的功能状况和病变情况。
四、心电图分类与诊断在心电图特征提取的基础上，可以应用机器学习和人工智能算法进行心电图分类与诊断。
通过训练算法模型，将心电图数据与对应的心脏疾病进行关联，实现自动化的诊断过程。
常见的心电图分类任务包括心律失常、心肌梗死、心室肥厚等。
通过建立合适的分类模型，可以准确判断患者的疾病类型和程度，提供参考意见给临床医生，辅助诊断和治疗决策。
五、智能医疗中的心电图数据隐私与安全面对很多医疗数据被电子化的趋势，心电图数据也不例外。
然而，心电图数据作为个人敏感信息，其隐私与安全问题需要重视。
在智能医疗领域中，加强数据的隐私保护和安全传输是必要的。
为了保护心电图数据的隐私，可以采取数据脱敏技术，如匿名化和加密处理。
此外，建立安全的数据传输通道和存储系统，加强权限管理和访问控制，对抗潜在的安全威胁。
心电图室管理制度
心电图室管理制度一、背景介绍心电图室是医院内负责进行心电图检查的专门部门，其功能主要包括心电图设备的操作与维护、心电图检查的安排与执行等。
为了确保心电图室工作的高效性和规范性，制定并执行一套科学合理的管理制度势在必行。
二、设备管理1. 心电图设备的选购与维护心电图设备的选购应根据医院的需求、预算以及市场情况进行评估，选择性能稳定、操作简便的设备。
同时，要建立设备维护档案，定期进行设备检修与维护，确保设备的正常运行。
2. 设备操作规范心电图室工作人员应接受专业培训，熟练掌握心电图设备的操作方法并按照操作说明书严格操作。
同时，要定期进行设备操作规范的培训与考核，提高操作技术水平，确保操作的准确性和稳定性。
三、质量管理1. 检查标准与流程制定并明确心电图检查的标准与流程，包括患者的细致询问与准备工作、设备的操作流程、数据的采集要求等。
心电图室工作人员应按照标准与流程进行操作，确保检查的准确性和一致性。
2. 质量评估定期对心电图室的工作进行质量评估，包括审核心电图报告的准确性、检查过程的规范性以及设备使用情况的合理性等。
评估结果应及时反馈给相关人员，并进行针对性的培训与改进。
四、信息管理1. 心电图数据的存储与管理心电图室应建立心电图数据的存储档案，对每位患者的心电图数据进行详细的记录和储存，确保数据安全和完整性。
同时，要建立心电图数据库，提高数据的检索和管理效率。
2. 数据分析与利用心电图室应定期对心电图检查结果进行统计和分析，为临床医生提供参考依据；同时要根据数据分析结果对心电图室的工作进行改进和优化，提高工作效率和质量。
五、安全管理1. 设备使用安全心电图室工作人员应遵守设备使用规范，确保设备在使用过程中的安全性。
定期检查设备的安全状况，及时维修或更换存在安全隐患的设备。
2. 信息保密心电图室工作人员要严格遵守患者隐私保护规定，确保患者个人信息的安全性和保密性。
不得将患者的心电图数据泄露给非相关人员，任何违反保密要求的行为都将严肃处理。
心电图机项目实施方案
心电图机项目实施方案一、项目背景。
心电图机是医院常用的一种医疗设备，用于检测心脏的电活动，并将结果输出为图形。
随着医疗技术的不断发展，心电图机的功能和性能也在不断提升，因此需要对心电图机进行项目实施，以确保其正常运行和有效使用。
二、项目目标。
本项目的主要目标是对心电图机进行实施，确保其能够准确、稳定地进行心电图检测，并能够输出清晰、准确的结果。
同时，还要确保心电图机的数据存储和管理功能正常运行，以方便医护人员进行查阅和分析。
三、项目内容。
1. 硬件调试，对心电图机的硬件设备进行调试和检测，确保各部件正常运行，包括传感器、电路板、显示屏等。
2. 软件安装，安装心电图机的操作系统和相关软件，进行系统设置和调试，确保软件能够正常运行。
3. 数据管理，建立心电图机的数据管理系统，包括数据存储、备份和恢复功能，确保数据的安全性和完整性。
4. 系统集成，将心电图机与医院的信息系统进行集成，确保心电图机能够与其他医疗设备和系统进行数据交互和共享。
四、项目实施步骤。
1. 硬件调试，首先对心电图机的硬件设备进行检测和调试，包括连接各部件、检查传感器灵敏度、调整显示屏参数等。
2. 软件安装，在硬件调试完成后，安装心电图机的操作系统和相关软件，进行系统设置和调试，确保软件能够正常运行。
3. 数据管理，建立心电图机的数据管理系统，包括建立数据库、设置数据存储路径、定期备份数据等。
4. 系统集成，最后将心电图机与医院的信息系统进行集成，进行数据交互和共享的设置和测试。
五、项目实施计划。
1. 项目启动，确定项目启动时间和相关人员，制定项目计划和实施方案。
2. 硬件调试，安排专业技术人员进行心电图机硬件设备的调试和检测，预计耗时3天。
3. 软件安装，安排IT人员进行心电图机软件的安装和调试，预计耗时2天。
4. 数据管理，由数据管理人员进行心电图机数据管理系统的建立和设置，预计耗时1天。
5. 系统集成，安排信息系统集成人员进行心电图机与医院信息系统的集成，预计耗时2天。
心电及电生理信息管理系统简介
以下简称：心电信息管理系统
一、心电信息管理系统概述
心电信息管理系统通过网络把分散在各个分院、社区甚至不同 城市之间的动态心电图、动态血压、心电图机、心电工作站等多种 类型的检查记录和数据整合到一个系统中，检查过程流程化，病例 数据和报告集中存储、分析、管理和共享，实现医院与分院、医院 与社区、医院与医院之间检查数据的远程传输和远程会诊，实现资 源共享。
二、心电信息管理系统的实用价值
1. 远程分院或社区利用终端采集上传心电、血压数据，由分析中心出报告， 使区域内的医疗资源得到共享；
2. 报告可全网共享，随时随地调阅和打印； 3. 集中管理、检索海量数据，可与临床资料相结合，进行临床学术研究； 4. 与医院现有的HIS系统相连接，共享病人信息，归档诊断报告，实现无
登记信息可打印
九、心电信息管理系统具体操作流程
登记 数据上传/下载 检查/编辑 报告 归档
1.选择通讯类型
2.选择对应的病人
3.确认病人信息并上传数据
九、心电信息管理系统具体操作流程
登记 数据上传/下载 检查/编辑 报告 归档
心电图检查
动态血压编辑
动态心电图编辑
九、心电信息管理系统具体操作流程
ADSL接入
社区门诊N
路由器
患者心电数据采集客户端 (CardioClient)
调制解调器
五、心电信息管理系统软件组成
六、心电信息管理系统软件功能模块说明
功能模块名称
CIS服务器模块
CIS软 件接 口
HIS医嘱查询接口、扣费接口
PACS接口 电子病历接口
体检接口
预约登记
电子叫号
尽快建立中国心电数据库-北京某著名医院心内科
（4）提高运动试验心肌 缺血的阳性率：与监测 12导联心电图相比，监 测同步15导联心电图时 能明显提高阳性率。
如何建立中国心电数据库
如何建立中国心电数据库
组织：中心医院结合社区模式选择：高精度、国 际认可的心电图数据库系统 选择：高精度、国际认可的心电图数据库系统 实施：分阶段逐步，实现数据共享，会诊，研究
尽快建立中国心电数据库-北 京某著名医院心内科
心电信息管理系统
心电信息管理系统（MUSE）是指通过医院局域网将各临床科室及 心功能科的心电图机、运动测试系统及动态心电图等产生的心电信 号集中进行数字化存储、分析、编辑、查询等系统管理，同时与医 院信息系统（HIS）进行双向数据整合，实现心电图申请预约、检查、 报告发放，数据查询流程化、自动化。
心电数据库主要临床作用
2.心电图自动及人工对比分析
MUSE自动比较功能
心电数据库主要临床作用
3.药理学研究
心电数据库主要临床作用
药物最严重的两个副反应
肝毒性 QT间期延长：心电数据库可将QT间期延长的变化
进行系统的收集与分析，并储存
The European Agency for the Evaluation of Medicinal Products (EMEA). Human Medicines Evaluation Unit. Committee for Proprietary Medicinal Products (CPMP). Points to Consider: The Assessment of the Potential for QT Interval Prolongation by Non-Cardiovascular Medicinal Products. CPMP/98/696. 17 December 1997. Fenichel RR, Koerner J. 1999. Development of Drugs that Alter Ventricular Repolarization (Draft).
远程心电诊断平台的建设和应用
远程心电诊断平台的建设和应用一、背景随着人口老龄化趋势的加剧，心血管疾病成为威胁人民健康的重要疾病。
但是，心电图现场诊断的专业医师数量稀少，且专业医师之间相互协作的效率低下，限制了心电图诊断的普及与提高。
因此，研究开发远程心电诊断平台是很必要的。
远程心电诊断平台作为一种电子医疗信息技术，实现一体化的心电图数据分析、诊断及病魅交流，可解决目前心电图诊断中的痛点，提高心血管疾病的诊断准确率和效率，推动心血管健康事业的发展。
二、平台建设2.1 平台概要设计远程心电诊断平台主要包括四个组成部分：平台前端、平台后端、数据抓取模块和数据分析模块。
平台前端：它是用户使用远程心电诊断平台的重要界面，其主要功能是数据上传、诊断结果显示和数据存储等。
平台后端：它是远程心电诊断平台的核心部分，主要负责数据的存储、管理、匹配等核心功能。
数据抓取模块：它是与标准心电图测量设备相结合的工具软件，用于采集电生理信号并将其转化为多种标准化数据输出格式。
数据分析模块：它是平台的核心技术之一，利用人工智能、大数据和云计算分析算法，快速、精准地进行心电自动分析和报告的生成。
2.2 平台技术主流技术选型远程心电诊断平台技术主流技术选型主要包括 Python 语言， RESTful API 架构，MySQL 数据库等。
Python 语言在人工智能、大数据和云计算等领域有非常强的应用能力，其语法简洁，可读性强，减少了开发和维护的成本。
RESTful API 架构是现代 Web 开发的重要架构之一，它采用 HTTP 协议，将客户端和服务器端分离，简化了开发和维护的难度。
MySQL 数据库是目前被广泛采用的关系型数据库之一，其可靠性、性能和可扩展性比较优秀，满足了大规模数据存储和管理的需要。
2.3 平台数据安全设计远程心电诊断平台的数据安全设计主要是保障用户数据安全和机构隐私安全。
保障用户数据安全主要包括数据传输加密、用户身份验证、数据备份和可持久性存储等。
网络心电图可行性报告
网络心电图可行性报告在当今医疗技术不断发展的背景下，网络心电图作为一种新兴的医疗技术备受关注。
本报告旨在评估网络心电图技术的可行性，并探讨其在临床实践中的应用前景。
背景心电图（Electrocardiogram，ECG）是评估心脏功能和诊断心脏疾病的重要工具之一。
传统上，心电图需要患者到医院或诊所进行测量，并由专业医护人员进行解读。
然而，随着互联网和远程医疗技术的不断发展，网络心电图逐渐成为可能。
技术原理网络心电图的基本原理与传统心电图相似，都是通过记录心脏电活动的变化来反映心脏功能。
网络心电图通过将心电信号传输到远程服务器进行存储和分析，从而实现远程监测和诊断。
可行性评估技术可靠性网络心电图的技术可靠性是评估其可行性的关键因素之一。
目前的技术已经能够确保心电信号的准确采集和传输，同时保障数据的安全性和隐私保护。
医疗资源利用网络心电图的使用可以大大节约医疗资源，减少患者因交通、时间等原因到医院就诊的压力，提高医疗效率。
专业人员培训尽管网络心电图技术相对容易上手，但需要对医护人员进行培训，以确保数据的准确采集和正确解读。
患者接受度对于患者而言，网络心电图的便利性和舒适度是其接受程度的重要考量因素。
通过网络心电图，患者可以在家中或其他舒适的环境中进行心电监测，减少了对医疗机构的依赖。
应用前景网络心电图技术的应用前景广阔。
首先，它可以用于远程监测患者的心脏健康状况，及时发现和处理心律失常等问题。
其次，网络心电图还可以在医院急诊科、社区医疗中心等场景中发挥重要作用，帮助医生快速诊断患者病情，采取及时的治疗措施。
结论综上所述，网络心电图技术具有良好的可行性和广阔的应用前景。
随着技术的不断进步和完善，相信网络心电图将会成为未来医疗领域的重要发展方向，为患者提供更加便捷和高效的医疗服务。
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・讲座・心电图数据库的开发和价值吴杰 编者的话 这篇讲座值得一读。
开发心电图数据库是近年来国际上进行心电学研究的主要模式和方向之一。
不同的研究方向,对心电图数据库有不同的要求。
建立正常健康人群的心电图数据库是一项极为重要的心电学基础研究。
中华医学会心电生理和起搏分会已在组织进行这项工作。
利用正常心电图数据库也可以开发某些参数值(例如建立QT离散度正常值),进行其它临床心电图研究。
开发和利用心电图数据库,可使心电图研究进入科学、有序、规范和循证的轨道,常可得到正确和客观的结果。
应当重视心电图数据库的开发和利用,尽快与国际接轨。
医学数据库是宝贵的医学资源,对医学研究、临床诊断、疾病过程和预后判断具有重要价值[1]。
心电图数据库作为医学数据库的一个重要组成部分,它在特定领域中发挥着重要作用。
随着现代高科技的进步和计算机的飞跃发展,心电信息的采集、数字处理、测量、储存、检索、网络传输等技术问题和标准化问题已基本解决。
因此,开发心电图数据库已成为近年来国际上进行心电学研究的主要模式和方向之一。
一、心电图数据库的基本概念 心电图数据库是指数据库内的心电图诊断和分类,经过临床资料证实,即数据库的心电图分类是以临床证据作为分类标准,或者数据库的心电图分类经过权威的专家小组确认(主要指心律失常数据库)。
因此,开发心电图数据库实际上是一种循证医学(ev idence-based medicine)的研究模式。
例如,开发心肌梗死心电图数据库,入选的心电图必须按公认的临床诊断标准证实(病史、酶学检查、冠状动脉造影等),而不是根据现有的心肌梗死心电图诊断标准(异常Q波等)作为心电图入选的依据。
同样,开发大样本正常人群心电图数据库,入选样本应经过临床资料证实为正常健康人。
心电图数据库的广义概念除体表心电图数据库外,还包括其它与心电检测有关的数据库。
例如,体表标测图数据库(如日本循环协会体表标测图数据库),动态心电图数据库(如美国M IT-BIH心律失常数据库和欧洲ST-T数据库),心室晚电位数据库,心磁图数据库等。
二、开发心电图数据库的基本要求 心电图数据库作为进行心电学研究的宝贵资源和档案,必须符合一定的标准和要求。
为了规范未来的心电图研究,符合现代信息化时代的医学要求,以及保证各国和不同研究中心心电图研究结果能够进行交流和对比,最近美国国家卫生院及美国心、肺、血液研究院特别专家小组作出如下开发心电图数据库推荐标准[2]: 1.心电图数据库必须包括下列资料:(1)心电图记录的日期和时间;(2)患者的识别码(编号);(3)性别、种族及出生 作者单位:430030 武汉,同济医科大学附属同济医院心内科年月(不提倡用年龄表示);(4)与疾病相关的临床病理资料。
2.所有的心电图应当采用数字化形式记录和保存,心电图可随时打印在记录纸上。
3.心电图仪的采样率应满足美国心脏协会(Amer ican Hear t A ssociation,AHA)制定的标准[3],即成人心电图采样率不应低于500Hz,心电图仪模拟信号的频响带宽必须符合AHA标准。
4.推荐使用12导联同步心电图记录标准,每份心电图记录的时间长度不应少于10s。
5.心电图记录至少应包括常规12导联。
应保证正确的导联电极位置及采集质量合格(低噪声、无基线漂移)的心电图。
根据A HA标准[3]:对于涉及儿童生理或疾病研究,心电图应该包括V4R导联记录,并采用较高的心电信号采样率。
6.心电图仪必须具有通信功能。
如心电图数据在网络传送过程采用了压缩技术,应保证能精确地还原原始心电图信号。
不同的研究方向,对心电图数据库有不同的要求[2,4-6]: 1.对于大规模的心血管病流行病学调查研究和临床试验,心电图数据库常是心血管病医学库的一个组成部分。
首先应建立入选样本的基础心电图(包括各种测量数据),并按预定计划定期随访采集系列心电图进入数据库,以便进行不同时期心电图的比较(例如比较Q RS电轴、Q RS电压、Q 波、ST-T变化以及节律、传导变化等)及调查心电图变化与临床资料的关系。
2.对于不同种族正常人群心电图范围的调查研究,数据库应包含足够大的样本量,并且要考虑到不同性别和年龄组的样本分布数,以符合正常值研究的统计学要求。
3.如果心电图数据库用于临床科学研究,例如建立某些疾病(如心室肥大、心肌梗死、预激综合征等)的心电图诊断标准或者探讨和评价心电图某些参数指标的临床价值,心电图数据库除包括明确的临床诊断证据外,应有一定的样本数,最好还能收集到合并不同疾病或病理状态的心电图,例如下壁心肌梗死合并前壁心肌梗死,左室肥大合并心肌梗死,左束支阻滞合并心肌梗死等。
这类数据库可以客观和科学地描述某种疾病或不同疾病状态下的心电图特征和表现,使研究人员能真实地了解心电图检测技术对某种疾病的诊断所能提供的信息。
4.如果心电图数据库除用于临床研究外,还用于检测和客观评价市场上各种心电图自动分析仪的性能(例如著名的美国M IT及欧洲CSE数据库),还应满足有关机构制定的标准,包括心电图数据采集、储存,传送格式等标准。
三、心电图数据库的价值 1.心血管病流行病研究的重要资料 近年,美国国家卫生院以及美国心、肺、血液研究院指导和规划了几个著名的大规模心血管流行病学调查和临床试验(例如CHS、A RIC、N HA N ES、NHA N ES2、Fr aming ham心脏研究等),通过实施这些研究计划,开发了世界上样本量最大的国家级心电图数据库[1,2]。
这个数据库为医学研究人员提供了丰富的心电图资源。
研究内容包括:(1)评估心电图在预测冠心病、高血压病等发病、致残及猝死方面的能力;(2)评估心电图在检测冠心病高危患者的价值;(3)调查和评估健康人群以及心脏病患者心电图的种族差异和性别差异;(4)确定入选一级预防试验的非冠心病人群的心电图标准和入选二级预防的心肌梗死患者的心电图标准;(5)基础心电学研究,包括伴随年龄增长的心电图正常演变过程及疾病自然病程中的心电图演变类型等。
2.建立正常人群的心电图范围 正常健康人的心电图数据是研究各种疾病心电图特征及其它心电学研究不可缺少的资料。
因此,调查和建立正常人心电图范围是一项极为重要的心电学基础研究[7]。
正常人群心电图数据库可以导出不同性别及各个年龄组的正常心电图数据(心电图图形特征及测量参数)。
在世界范围内,不同国家的正常心电图数据库是研究心电图种族差异的重要资料[8]。
研究人员还可以利用正常心电图数据库资源开发某些参数值(例如建立Q T离散度正常值),进行其它临床心电图研究。
3.探讨心电图诊断标准和评估心电图的潜在价值 由于心电图数据库采用的是临床诊断结论作为心电图的入选标准,因此数据库心电图客观地展现了特定疾病状态下的各种心电图表现。
一方面,这类数据库可以用来探讨和建立某种疾病的心电图诊断标准;另一方面,通过对数据库资料进行系统的分析,可以评估心电图的变化(图形改变或测量参数改变)对某一特定疾病的潜在诊断价值,这种研究方法常可得到科学合理和有说服力的结论,并正确地指导临床实践。
欧洲共同体近年采用严格标准开发了1个1220例的心电图数据库(CSE数据库)[9]。
数据库除正常人外,还包括了经临床检查(包括介入性检查)证实的左室肥大、右室肥大、各个部位的心肌梗死及心室肥大合并心肌梗死等各种病例的心电图。
这个数据库对心电学研究的一个重要贡献就是欧洲心电图标准化小组通过对这个数据库的调查研究,发表了关于常规心电图测量推荐标准的报告[10],并得到世界范围的广泛认可。
欧洲许多学者还利用这个数据库资源进行各种专题的心电图研究活动,发表了许多非常有价值的研究成果报告。
结论 开发和利用心电图数据库,可使心电图研究进入到科学、有序、规范、循证的轨道,这种研究常可得到正确和客观的结果。
心电图数据库作为一种宝贵的医学资源,我们应该重视它的开发和利用。
应当看到我国在这一领域内与国际上有较大的差距,如何尽快与国际接轨,我们面临着挑战。
参 考 文 献1 W eintr aub W S,M cK ay CR,R iner R N,et al.T heA mer ican co llege o f cardio lo gy na tio nal database:pro gr ess and challenges.J A m Co ll Car diol,1997,29∶459-465.2 N HL BI w or ksho p o n the utiliza tio n o f ECG database: preser vation and use of ex isting ECG databases and development of future r eso urces.J Electr ocar dio l, 1998,31∶83-89.3 Bailey JJ,Ber so n A S,G ar so n A,et al.R eco mmendat ions fo r standardization in auto mated electr o car diog ra phy: bandw idth and digital signal pr ocessing.Cir culatio n, 1990,81∶730-739.4 N or man JE,L evy D.Impro ved electr ocar diog raphic detectio n o f echo car diog r aphic left ventr icular hyper tro phy:result s of a cor related database appro ach.J A m Coll Car diol,1995,26∶1022-1029.5 L iao D,Ev ans G W,Chambless L E,et al.Po pulatio n-based study o f hear t r ate var iability and pr evalent my ocar dia l infarction:the athero sclero tic risk in comm unit ies st udy.J Electr ocardio l,1996,29∶189-198.6 W illems JL,Ar naud P,van Bemmel JH,et al.Co mmon standa rds for quantativ e electr o car diog ra phy:g oals and main r esults.M ethods Inf M ed,1990,20∶263-271.7 Chen CY,Chiang BN,M acFar la ne P W.N or mal limit s of the electr ocar diog ram in a Chinese popula tio n.J Elect ro ca rdiol,1989,22∶1-15.8 Rautahar ju P M,Sophia HZ,Calho un HP.Ethnic differ ences in ECG amplitudes in N o rth Amer ican w hite,bla ck,and Hispanic men and w om en.J Elect ro ca rdiol,1994,27(Suppl)∶20-31.9 W illems JL,A breu-Lima C,A r na ud P,et al.T he diag no stic perfo rmance of co mputer pro gr ams for the inter pretat ion of electro cardio gr ams.N Eng l J M ed, 1991,325∶1767-1773.10 T he CSE Wo r king Par ty.Reco mmendation for measurement standar d in quantitativeelect ro ca rdiog r aphy.Eur Hear t J,1985,6∶815-825.(收稿日期:1999-05-23)(本文编辑:徐世杰)。