ich muss in meiner Diplomarbeit einen algorithmus zur R Zacken Detektion mit Matlab integrieren. um die EKG-Signale darzustellen habe ich ein GUI geschrieben aber wie man denn die R-Zacken detektieren kann, da habe ich null Ahnung.soweit ich weiss, es gebe dafür viele Algorithmen. Wäre echt super wenn mir jemand weiterhelfen könnte!
wiki liefert: "Der erste positive Ausschlag des QRS-Komplexes wird R-Zacke genannt. Sie ist meist schlank und groß und variiert je nach elektrischer Herzachse. Vebreiterte und gekerbte R-Zacken weisen auf eine Störung der Erregungsleitung im Herzen hin und werden beim Rechtsschenkelblock und Linksschenkelblock beobachtet. Eine reduzierte R-Amplitude kann Hinweis für einen alten Herzinfarkt sein. Tritt nach der S-Zacke ein weiterer positiver Ausschlag auf, so wird dieser je nach Größe als r' oder R' bezeichnet." also legt sich das Programm auf die Lauer, um den ersten positiven Peak zu erfassen.
> also legt sich das Programm auf die Lauer, um den ersten positiven Peak > zu erfassen. Naja - aber nicht in der Realität. Die EKG-Erfassung liefert ja eine Reihe von Problemkreisen: - Unterschiedliche Pegel bei verschiedenen Messungen (Schweiß, Schmutz (beim Rettungseinsatz), ...). Was wäre dann also der Schwellpegel bei Differentation des Signals? - Individuelle Schwankungen: 'Normaler' Herzschlag, Herz-Rhythmus-Störungen, die aber medizinisch unbedenklich sind, ... Die R-Zacken-Erfassung ist in der Realität also nicht trivial (wie die zahlreichen Fehlalarme auf den Intensivstationen zeigen). Nach meinem Wissenstand würde ich also eher auf Korrelationsverfahren setzen. In jedem Fall sollte man das Signal vorher filtern. Weiteres Stichwort zur Vorgehensweise: Segmentierung Zur Segmentierung im Zusammenhang mit EKG sollte Google einiges liefern - und die Uni-Bibliothek auch.
es ist aber kein Alogarithmus zur R-Detektion oder..!!!
Asif Goshee schrieb: > es ist aber kein Alogarithmus zur R-Detektion oder..!!! ... du bist am Ende deine Studiums und beherrschst selbstständiges Recherchieren nicht, dass ist irgendwie traurig. Deiner oberflaechlichen Frage unterstell ich einfach, dass du dich nichtmal mit der grundlegenden Problematik beschaeftigt hast - sonst hättest du die Frage präziser gestellt. Meine Ausgangsbasis wäre: Es gibt seit langer Zeit EKGs, ergo muss es auch wissenschaftliche Veröffentlichungen (Ableitungen am Körper, Filter / Umgang mit Störungen, Detektion bekannter Muster) hierzu geben, welche dieses Themengebiet untermauern. Stichworte kannst du bei http://scholar.google.de bzw. http://www.springerlink.com (Hochschulintern, viele medizinische Veröffentlichungen) einwerfen und dir einen Einstieg suchen.
> es ist aber kein Alogarithmus zur R-Detektion oder..!!!
Asif, ich will Dir nichts unterstellen und gehe deshalb einfach mal
davon aus, dass Du den Wald vor lauter Bäumen nicht siehst.
Wie Du selbst schreibst, gibt es viele Algorithmen.
Das hängt aber von Deinen Anforderungen ab - dazu schreibst Du nichts.
- Willst Du die R-Zacken einfach nur zählen, um beispielsweise die
Herzfrequenz zu ermitteln?
- Willst Du eine qualitative Analyse des Signals durchführen?
- Musst Du Echtzeitfähig sein? (Da Du in Matlab arbeitest, gehe ich
davon aus, eher nicht.)
All das verrätst Du uns nicht. Du sagst auch nicht, ob Du einfach eine
ideale Modellkurve oder reale EKG-Daten hast.
Zunächst mal: Wenn es sich um ein reales EKG-Signal handelt, hast Du es
mit einer Hintereinanderschaltung mehrerer Algorithmen zu tun:
1) Filterung: In jedem Fall Tiefpass (Artefakte: andere
Muskelpotentiale, EMV-Einflüsse, ...). Bei Langzeit-EKG, evt. Hochpass
(?)
2) Signalanalyse: Die einfache Differentation hat Floh ja angedeutet -
sie hat aber den Nachteil, die Artefakte zu verstärken. Daher wird man
eher auf Integrationsverfahren setzen - konkret: Spektralanalyse (FFT,
dem Problem angepasste Waveleless, ...).
3) Erkennung: Das Spektrum einer idealen R-Zacke ist Dein Fingerprint.
Diesen Fingerprint suchst Du in jedem Zeitfenster der Spektralanalyse.
Allgemein gesprochen suchst Du also nach Korrelationen.
Letztlich suchst Du ein Muster (die R-Zacke) in einer parametrisierten
Funktion (f(t)=EGK-Spannung(Zeit)).
Das Muster selbst ist t-skaliert, da die Pulsfrequenz variabel ist.
So etwas nennen die Informatiker Segmentierung - und damit wirst Du bei
Google auch fündig - ich habe nur mal kurz geschaut - unter anderem
findest Du auch Praktikumsanleitungen.
Wie bereits gesagt - kaum Input Deinerseits. Nur soviel: Wenn Du über
die R-Zacken-Detektion hinaus auf qualitative Analysen aus sein
solltest, wirst Du um eine Recherche in der aktuellen Fachliteratur
(Medizininformatik) nicht herumkommen. Geräte, die EKGs qualitativ
analysieren, sind zwar seit etwa 20 Jahren Standard, allerdings tut sich
da immer noch einiges. Das würde dann auf eine intensive Beschäftigung
mit Korrelationsverfahren hinauslaufen.
So, angesichts der Tatsache, dass es um eine Diplomarbeit geht, waren
das recht viele Hinweise - meine ich zumindest.
>So, angesichts der Tatsache, dass es um eine Diplomarbeit geht, waren >das recht viele Hinweise - meine ich zumindest. Ja - eine gute Antwort ! Müsste im Quellenverzeichnis erwähnt werden !
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