Wir berichten über die Datenbank für EKG-Signale der Universität Lobačevski (LUDB), ein offenes Werkzeug zur Validierung von EKG-Delineationsalgorithmen, das in mehreren Aspekten den bereits vorhandenen öffentlich zugänglichen Datenbanken überlegen ist. Die LUDB enthält 200 Aufzeichnungen von 10-Sekunden-12-Fühler-Elektrokardiogrammen (EKG) von verschiedenen Probanden, die repräsentativ für eine Vielzahl von Signalmorphologien sind. Die Grenzen und Spitzen der QRS-Komplexe sowie der P- und T-Wellen wurden für alle Aufzeichnungen und unabhängig für jeden Fühler manuell annotiert von Kardiologen, und alle Datensätze erhielten eine Experteneinschätzung bezüglich Abweichungen. Wir präsentieren eine Fallstudie für den kürzlich vorgeschlagenen Wavelet-basierten Algorithmus und das weit verbreitete ecg-kit-Werkzeug und zeigen den Vorteil der Mehrfuhler-EKG-Datenanalyse auf. Die LUDB trägt zur Vielfalt der öffentlichen Datenbanken bei, die bei der Entwicklung und Validierung neuer EKG-Analysealgorithmen eingesetzt werden, einschließlich der fortschrittlichsten basierend auf neuronalen Netzen mit tiefem Lernen.