目錄

1、引言

2、算法原理

（1）Pan-Tompkins 算法（方法1）

（2）Findpeak 閾值檢測算法（方法2）

（3）差分閾值算法（方法3）

3、算法性能評估

（1）評估指標

（2）實驗結果對比

（3）綜合分析與結論

1、引言

????????心電圖（ECG）是臨床診斷心臟疾病的重要工具，R波檢測作為其中的關鍵步驟，其準確性直接影響后續的心律失常分析等診斷過程。本文檔介紹三種 R 波檢測算法及其性能評估。

2、算法原理

（1）Pan-Tompkins 算法（方法1）

相關內容詳情見我博客👇

「ECG信號處理——（10）Pan-Tompkins算法（R峰檢測）」2025年3月17日-CSDN博客

（2）Findpeak 閾值檢測算法（方法2）

??基于信號局部極大值特性，通過雙閾值約束實現R波定位。其核心思想是找到信號中滿足特定條件的局部極大值點。通過設置最小峰間距（MinPeakDistance）和最小峰高（MinPeakHeight）兩個關鍵參數來篩選潛在的 R 波位置。

• 幅值閾值：設置最小峰值高度MinPeakDistance=round(0.2×fs)，過濾低幅噪聲。

• 位置閾值：設置最小峰間距MinPeakHeight=0.5（對應最大心率300bpm）。

????????其中，fs 表示采樣頻率，MinPeakDistance是為了確保 R-R 間隔至少為 0.2 秒，MinPeakHeight是根據信號幅度設定的最小閾值。

（3）差分閾值算法（方法3）

????????該方法通過信號微分和動態閾值調整來檢測 R 波。基本流程如下：

• 信號微分處理：對原始 ECG 信號進行微分操作，突出信號的突變部分，公式為：

diff_ecg=diff(ecg)

• 移動平均濾波：對微分后的信號取絕對值并進行移動平均平滑處理，窗口長度設為 0.12 秒對應的采樣點數，公式為：

smoothed=movmean(∣diff_ecg∣,window_length)

• 動態閾值調整：在信號的前 10 秒學習階段內，計算平滑信號的最大值并乘以 0.6 作為初始閾值，公式為：

threshold=0.6×max(smoothed(1:learning_phase))

• 閾值檢測與峰值確認：通過比較平滑信號與閾值確定潛在 R 波區間，并在每個區間內找到原始信號的最大值點作為 R 波位置。

3、算法性能評估

（1）評估指標

• 靈敏度（Sen）：衡量實際 R 波被正確檢測的比例，公式為：

Sen=TP?/(TP+FN)×100%

• 陽性預測值（PPV）：衡量檢測到的 R 波中實際正確的比例，公式為：

PPV=TP?/(TP+FP)×100%

• 準確率（Acc）：衡量整體檢測的準確程度，公式為：

Acc=TP?/(TP+FP+FN)×100%

????????其中，TP 表示真陽性數量，FN 表示假陰性數量，FP 表示假陽性數量。

（2）實驗結果對比

????????以下是上述三種R波檢測算法在MIT-BIH心律失常數據庫\mit-bih-arrhythmia-database-1.0.0上的性能評估結果。

圖1：波檢測示例1

圖2：R波檢測示例2

表1：MIT-BIH心律失常數據庫部分數據結果對比

整體性能對比：

評價指標	1、Pan-Tompkins法	2、Findpeaks法	3、差分閾值法
平均靈敏度(Se)	94.94%	99.94%	99.91%
平均PPV	95.32%	94.21%	84.97%
平均準確率(Acc)	91.66%	94.00%	84.89%
平均位置偏差	0.45±1.38	2.12±1.40	0.45±1.33
平均幅值偏差	0.07±0.08	-0.99±0.17	0.06±0.07

靈敏度對比：

• Findpeaks與差分閾值法表現相當（99.94% vs 99.91%）

• Pan-Tompkins法在記錄106出現嚴重漏檢（Sen=65.56%）

• 極端案例：記錄106中差分閾值法保持100%靈敏度，而Pan-Tompkins降至65.56%

定位精度

• 差分閾值法定位最精準（平均偏差0.45樣本點）

• Findpeaks法存在系統定位延遲（平均+2.12樣本點）

• 記錄102中Findpeaks定位偏差最大（5.44±5.42樣本點）

幅值估計

• Findpeaks法存在顯著幅值低估（平均-0.99mV）

• 差分閾值法幅值偏差最小（0.06±0.07mV）

• 記錄107中Findpeaks幅值偏差達-1.51±0.25mV

（3）綜合分析與結論

????????方法3（差分閾值法）在多數數據集上表現最佳，具有較高的靈敏度和最佳的檢測精度；方法1在時間準確性上表現較好，但在幅值準確性上稍差；方法2在某些數據集上表現優異，但在其他數據集上存在不穩定性。

????????根據具體應用場景的需求：

• 對靈敏度和檢測精度要求極高時，選擇方法3（差分閾值法）；

• 更注重時間準確性時，選擇方法1（Pan-Tompkins法）；

• 需要在不同數據集上保持較好的穩定性時，選擇方法3（差分閾值法）。

Tips：下一講，我們將進一步探討，心電信號處理與應用的其他部分。

以上就是Pan-Tompkins & Findpeak 閾值檢測 & 差分閾值算法——三種R波檢測算法對比分析的全部內容啦~

我們下期再見，拜拜(?v?) ~

（Ps：有代碼實現需求，請見主頁信息，謝謝支持！~）