Despite the availability of electrocardiographic (ECG) databases does the medical sector not yet possesses an annotated stress database. This paper introduces an annotation system using RR-time series obtained from an eight lead stress database (DICARDIA). First, the system proposes to the user a lead (reference channel) according to its statistical measures. The user then undergoes a visual inspection validating or denying the channel proposed by the system. Afterwards, the system proposes two options based on the quality of the RR-time series. If the series contains few artifacts the annotations are realized using the interval of annotations; in the case of noisy series the system allows annotations beat by beat. The preliminary results realized over 172025 beats (approximately 15% of DICARDIA database) give a sensibility and positive predictive value of 97.66% and 96.71% respectively. The system will permit the delineation of stress databases, which will be an important starting point for evaluating the performance of QRS detectors.
Description:
pesar de la cantidad de Bases de datos electrocardiográficas disponibles para la comunidad científica, no existe a disposición una Base de Datos de esfuerzo anotada. En este trabajo se presenta un sistema de anotación utilizando secuencias RR obtenidas de una Base de Datos de Esfuerzo de 8 derivaciones (DICARDIA). Inicialmente el sistema propone al usuario una derivación (canal de referencia) que ha sido evaluada según sus características estadísticas. El usuario realiza una inspección visual y valida o rechaza el canal de referencia. Posteriormente, el sistema propone dos opciones según la calidad de la secuencia RR, en caso de que la secuencia contenga pocos artefactos la anotación se realiza sobre ven- tanas de interés. En el caso de secuencias RR muy ruidosas el sistema permite la anotación latido a latido. Los resultados preliminares realizados sobre 172025 latidos (aproximadamente 15% de DICAR- CIA) reportan una sensibilidad y un valor predictivo positivo de 97.66% y 96.71% respectivamente. Este sistema permitirá anotar Bases de Datos de ECG de esfuerzo, lo cual será un punto de partida importante para evaluar el desempeño de los detectores de QRS.
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