下载并准备数据

使用QTdownload功能从公开的QT数据库下载心电图(ECG)信号[1］ ［2将文件转移到新的临时目录文件夹．这个函数的代码在示例的末尾。

文件夹= QTdownload;

每个文件包含一个心电信号ecgSignal，一个区域标签的表格signalRegionLabels，以及样本率变量Fs．所有信号的采样率为250hz。区域标签对应三种心跳形态:

创建一个信号数据存储，指向文件夹．指定信号变量名ecgSignal样本率变量Fs．

sds = signalDatastore(文件夹,“SignalVariableNames”，“ecgSignal”，“SampleRateVariableName”，“Fs”）;

创建包含前20个文件的数据存储的子集。用这个子集作为a的源labeledSignalSet对象。

subsds =子集(sds、1:20);lss = labeledSignalSet (subsds);

标记感兴趣的区域

打开信号贴标签机应用程序并从工作区中导入标记的信号集。在数据集中绘制第一个信号。从显示选项卡，选择平移器并放大到信号的较小区域，以获得更好的可视化效果。

从贴标签机标签，定义具有P、QRS和T类别的类别感兴趣区域(ROI)标签。名字的标签BeatMorphologies．

创建自定义标签函数labelECGregions定位和标记三个不同的兴趣区域。自定义函数的代码将在示例的后面显示。您可以将函数保存在当前文件夹中，在MATLAB路径上，或通过选择将其添加到应用程序中添加自定义函数在自动化的价值画廊。看到自定义标签功能为更多的信息。

选择BeatMorphologies在标签定义浏览并选择labelECGregions函数的自动化的价值画廊。选择Auto-Label然后自动标记和检查标绘．单击Run。从显示选项卡，放大标记信号的区域，并使用平移器导航时间。如果标签满意，点击保存标签接受标签并关闭Autolabel选项卡。控件中可以看到标签及其位置值标记信号集浏览器．

可视化标签进度和统计

选择指示板的工具条中贴标签机选项卡。进度条显示5%的成员至少有一个ROI标签。这对应于数据集中的1/20个成员。标签分布饼图显示了所选标签定义的每个类别的实例数量。

关闭仪表板并继续标记。选择Auto-Label然后Auto-Label所有信号标记列表中接下来的四个信号。选中要标记的信号名称旁边的复选框，然后单击“确定”。

选择指示板一次。进度条现在显示25%的成员被标记。验证每个类别(P、QRS或T)的分布是否符合预期。的标签分布饼图显示，每个类别约占所有标签实例的三分之一。选择时间分布柱状图来自情节画廊，以查看P波和T波的平均持续时间和QRS复合体，包括异常值。注意T波的持续时间比P波和QRS波长。

显示成员数图表，以更好地可视化成员之间的标签分布和实例数量。数据集中的大多数成员拥有P、QRS和T区域的0-500个实例。

点击进度条图并调整阈值在工具条中只计算成员中至少有5000标签。现在，5个被标记的成员中只有3个被包括在计数中。根据标签要求调整计数阈值，以便更好地区分标签成员和非标签成员。

labelECGregions功能:

的labelECGregions函数使用预先训练的深度学习网络识别心电信号中的P、QRS和T心跳形态。

函数[labelVals,labelLocs] = labelECGregions(x,t,parentLabelVal,parentLabelLoc,varargin) labelVals = cell(2,1);labelLocs =细胞(2,1);如果nargin<5 Fs = 250;其他的Fs =变长度输入宗量{1};结束%下载预先训练的网络netURL =“https://ssd.mathworks.com/金宝appsupportfiles/SPT/data/QTDatabaseECGSegmentationNetworks.zip”；% #好< * UNRCH >modelsFolder = fullfile (tempdir,“QTDatabaseECGSegmentationNetworks”）;modelsFile = fullfile (modelsFolder,“trainedNetworks.mat”）;zipFile = fullfile (tempdir,“QTDatabaseECGSegmentationNetworks.zip”）;如果~存在(modelsFolder“dir”) websave (zipFile netURL);解压缩(zipFile fullfile (tempdir“QTDatabaseECGSegmentationNetworks”））;结束加载(modelsFile)为Kj = 1:size(x,2) sig = x(:， Kj)';predTest =分类(rawNet、团体、“MiniBatchSize”, 50);msk = signalMask (predTest);msk的。SpecifySelectedCategories = true;msk的。SelectedCategories =找到(msk的。类别~ =“n / a”）;标签= roimask (msk);labelVals {kj} = labels.Value;labelLocs {kj} = labels.ROILimits / Fs;结束labelVals = vertcat (labelVals {:});labelLocs = cell2mat (labelLocs);结束

QTdownload功能:

你可以下载数据文件//www.tatmou.com/金宝appsupportfiles/SPT/data/QTDatabaseECGData.zip或使用解压缩函数创建QTDatabaseECGData文件夹中有210个mat文件。

函数文件夹= QTdownload dataURL =“//www.tatmou.com/金宝appsupportfiles/SPT/data/QTDatabaseECGData1.zip”；datasetFolder = fullfile (tempdir,“QTDataset”）;zipFile = fullfile (tempdir,“QTDatabaseECGData.zip”）;如果~存在(datasetFolder“dir”) websave (zipFile dataURL);解压缩(zipFile tempdir);结束文件夹= datasetFolder;结束

参考文献

Goldberger, Ary L.， Luis A. N. Amaral, Leon Glass, Jeffery M. Hausdorff, Plamen Ch. Ivanov, Roger G. Mark, Joseph E. miietus, George B. Moody, Chung-Kang Peng，和H. Eugene Stanley。“PhysioBank, PhysioToolkit和PhysioNet:复杂生理信号新研究资源的组成部分”循环。Vol. 21, No. 2, 2000, pp. e215-e220。(循环电子页;http://circ.ahajournals.org/content/101/23/e215.full］．

[2]拉古纳、巴勃罗、罗杰·g·马克、阿里·l·戈德伯格和乔治·b·穆迪。”一个用于评估心电图QT和其他波形间隔测量算法的数据库。电脑在心脏病。Vol.24, 1997, pp. 673-676。