3、验证
本部分是利用麻省理工学院心律失常数据库的数据来评价这种差分运算方法（DOM）的有效性。这些数据包含48个长达30分钟的心电信号的记录，这些心电信号的采样频率为360HZ，超过了 10MV范围的 11位的精度。总之，在数据库中有116，137拍振动。根据医学定义，每一拍的 持续时间为0.4-1.2S（即在360HZ的采样频率上有144-432个采样点）。因此，在30分钟内的最大内存需要2.5MB (3000×432×16位)，记录（大约3000拍，见表3）16位采样点。在第一个实验中，我们利用差分运算方法，验证了一些在麻省理工学院心律失常数据库中的心电信号(第103, 123, 118, 111号记录).精确的找到了正确的 QRS波群（如图10）。
在第二个实验中，以3个典型的心电信号作为例证。可以看到在第108号记录（如图11a）中，因为尖锐的P波，所以用差分操作方法时又0.34%（6拍）的检测错误。在203号记录（如图12a）中由于有大量的 QRS波群有各种心室心律失常，所以在使用差分运算方法时又0.60%（18拍）的检测错误。第105号记录中有大量噪音，所以用差分运算方法时又0.66%（17拍）的检测错误。实验结果如表1所示。在表1中，Se表示灵敏度，Se = TP/( TP + FN)——(6)。p为预期正值。
?p? = TP/( TP
+ FP)——(7)。Fd代表错误的检测，Fd = （FP + FN）/ total beats ——（8）。 TP、FP和FN分别代表正确的正值检测，错误的正值检测和错误的负值检测的数目。同样，也用其他两种方法即PT方法和WT方法观察了以上三组数据记录，结果发现这两种方法的 错误率比差分运算方法的错误率高。比较结果如表2。表3显示了 分别用DOM、PT和WT方法对麻省理工学院心律失常数据库中的记录做QRS波检测的 结果。根据表3我们可以得到表4。表4显示了在这三种方法中FP拍和FN拍的比较结果。因为在麻省理工学院心律失常数据库中只有PT方法和WT方法中包含有48个对心电信号长达30分钟的记录，所以在表3和表4中将差分操作方法与以上两种方法进行比较。结果显示，在以上三种方法中，用差分运算方法的效果最好。在这些实验中，差分运算方法可通过在具有1.6GHzAMDCPU的个人电脑上用MATLAB实现。用差分运算方法处理10分钟长的心电信号记录平均需要约22-30S。因此，用差分运算方法比用PT和WT这两种方法检测更快更准确。
表 2
表3
表4
4、总结
大多数现有算法显示，QRS波检测已经能够接近100%的灵敏度和特征度。但是，如果心电信号检测系统在能力消耗区使用，那么，快速、高效、实时的QRS波检测算法是十分重要的。所以，在本文中，提出了一种简单、快速、实时的用于心电信号检测的差分运算方法。这种方法简单易行，而且不需要复杂的数学运算（相
关性和傅立叶变换等）。平均处理10分钟长的心电信号记录仅需要大约30S，处理一个用16位的 采样点记录的长达30分钟的心电信号所需的最大内存仅需要2.5MB。用差分运算方法所需要的时间是0（n），其中n表示采样点的数目，即采样点的时间越多，所需的 处理时间越长。在根据麻省理工学院心律失常数据库中的数据对这些方法进行评估时，差分运算方法的错误率仅为0.19%，明显优于其他两种常用方法。因此，可以说差分运算方法是对心电信号的QRS波群进行在线实时检测的一种合适且可靠的方法。