لكشف النبضات في موجة الفوتوبليثيسموغرام: تقييم خوارزميات مفتوحة المصدر

يُستخدم إشارة الفوتوليذسوموجرام (PPG) على نطاق واسع في أجهزة قياس تشبع الأكسجين في الدم وأجهزة الساعات الذكية. يُعد الكشف عن نبضات القلب الخطوة الأساسية في تحليل إشارة PPG. تم اقتراح العديد من خوارزميات كشف نبضات PPG، لكن من غير الواضح أي منها يحقق أفضل أداء. الهدف: كان هذا الدراسة يهدف إلى: (1) تطوير إطار عمل يمكن استخدامه لتصميم واختبار كواشف نبضات PPG؛ (2) تقييم أداء كواشف نبضات PPG في سياقات استخدام مختلفة؛ و(3) دراسة تأثير الخصائص السكانية والفيزيولوجية للمريض على أداء هذه الكواشف. المنهجية: تم تقييم 15 خوارزمية لكشف النبضات باستخدام بيانات من ثماني مجموعات بيانات، مقارنةً بنبضات القلب المستمدة من تخطيط القلب الكهربائي (ECG). تم تقييم الأداء باستخدام معامل F1، الذي يدمج بين الحساسية (Sensitivity) وقيمة التنبؤ الموجبة (Positive Predictive Value). النتائج الرئيسية: أظهرت ثمانية كواشف نبضات أداءً جيدًا في ظل عدم وجود حركة، مع معدلات F1 تزيد عن 90٪ في بيانات المستشفى والبيانات التي تم جمعها من الأجهزة القابلة للارتداء أثناء الراحة. ومع ذلك، كان الأداء أضعف أثناء التمرين، حيث تراوحت معدلات F1 بين 55٪ و91٪؛ كما كان أضعف لدى المواليد الجدد مقارنةً بالبالغين، حيث بلغت معدلات F1 بين 84٪ و96٪ لدى المواليد الجدد مقابل 98٪ إلى 99٪ لدى البالغين؛ وكانت الأداء أضعف أيضًا في حالة الرجفان الأذيني (AF)، حيث تراوحت معدلات F1 بين 92٪ و97٪ في حالات الرجفان الأذيني مقارنةً بـ 99٪ إلى 100٪ في النظم القلبية الطبيعية. الأهمية: أظهر كلا الكواشف PPG اللذان يُشار إليهما بـ "MSPTD" و"qppg" أفضل الأداء، مع خصائص أداء مكملة. يمكن استخدام هذه الأدلة لتوجيه اختيار خوارزمية كشف نبضات PPG المناسبة. وتم توفير الخوارزميات، ومجموعات البيانات، وإطار التقييم مجانًا للجمهور.