ABSTRACT Mål: Vi presenterar ett MATLAB-baserat verktyg för att omvandla elektrokardiografi (EKG) information från papperskartor till digitala EKG-signaler. Verktyget kan användas för långsiktiga retrospektiva studier av hjärtpatienter för att studera de föränderliga egenskaperna med prognostiskt värde. Metoder och förfaranden: För att utföra konverteringen, vi: 1) detektera det grafiska rutnätet på EKG diagram med gråskala tröskel; 2) digitalisera EKG-signalen baserat på dess kontur med hjälp av en kolumn-wise pixel scan; och 3) använda mall-baserad optisk teckenigenkänning för att extrahera patient demografisk information från papper EKG för att gränssnitt data med patienternas medicinska journal. För att validera digitaliseringstekniken: 1) korrelation mellan digitala signaler och digitaliserade signaler från pappersEKG utförs och 2) kliniskt signifikanta EKG-parametrar mäts och jämförs från både pappersbaserade EKG-signaler och digitaliserad EKG. Resultat: Valideringen visar ett korrelationsvärde på 0,85-0,9 mellan den digitala EKG-signalen och den digitaliserade signalen från pappersEKG. Det finns en hög korrelation i de kliniska parametrarna mellan EKG-information från papperskartorna och digitaliserad signal, med intra-observer och inter-observer korrelationer på 0,8-0,9 (p < 0,05) och kappa statistik från 0,85 (inter-observer) till 1,00 (intra-observer). Slutsats: De viktiga egenskaperna hos EKG-signalen, särskilt QRST-komplexet och tillhörande intervaller, bevaras genom att konturen erhålls från pappersEKG. Skillnaderna mellan mätningarna av kliniskt viktiga egenskaper som extraheras från den ursprungliga signalen och den rekonstruerade signalen är obetydliga, vilket belyser noggrannheten i denna teknik. Klinisk påverkan: Med hjälp av denna typ av ECG digitaliseringsverktyg för att utföra retrospektiva studier på stora databaser, som bygger på papper EKG register, studier av nya EKG funktioner kan utföras. Dessutom kan detta verktyg användas för att potentiellt integrera digitaliserad EKG-information med digitala EKG-analysprogram och med patientens elektroniska journal.
Ravichandran m.fl. extraherad EKG-signal REF och gränssnitt mot patientens journal med hjälp av optisk teckenigenkänning (OCR).
Novel Tool for Complete Digitization of Paper Electrocardiography Data