AI-Based QRS Onset Detection in the Early Ventricular Activation Site ECGs
Notice bibliographique
Résumé
Identifying the onset of the QRS complex is an important step for localizing the site of origin (SOO) of premature ventricular complexes (PVCs) and the exit site of Ventricular Tachycardia (VT). However, identifying the QRS onset is challenging due to signal noise, baseline wander, motion artifact, and muscle artifact. Furthermore, in VT, QRS onset detection is especially difficult due to the overlap with repolarization from the prior beat. In this study, 7706 captured bipolar pacing beats (Stim-QRS < 40 ms) pooled from 384 anatomically widely dispersed pacing sites of 15 patients were used for an attention-based Swin-Unet neural network. We also utilized a self-supervised pretraining technique using 88253 unannotated ECG records. The algorithm correctly identified most of the onsets for ECG signals with bipolar pacing-site ECG dataset, achieving a sensitivity of 0.958 and a 1.924 ± 4.275 milliseconds prediction error. Our algorithm also achieved a prediction error of 1.518 ± 8.702 milliseconds for the QT Database (QTDB), and a prediction error of 1.333 ± 7.575 milliseconds for the Lobachevsky University Electrocardiography Database (LUDB) public datasets. We also achieved high inter-dataset performance, which supports the practical performance of the method, with a sensitivity of 0.927 for QTDB and a sensitivity of 0.981 for LUDB. The AI model achieves accurate onset detection in paced ECGs with spike-removed inputs, providing a controlled, high-fidelity training setting for future efforts in generalizing to VT ECGs. The use of self-supervised pretraining further improves the detector's accuracy, showcasing the applicability of the approach and using unannotated ECG signals for downstream tasks.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».