方法文章

自动化12导联心电图（ECG）数字化与波形数据库（WFDB）标准化：来自越南临床数据的见解

DOI：

10.3791/70359

⸱

2026年3月13日

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1Faculty of Mechanical Engineering, Saigon Technology University, 2Faculty of Information Technology, Industrial University of Ho Chi Minh City, 3Faculty of Information Technology, FPT University

本文内容

摘要

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本文介绍了一种可重复的实验方案，用于将真实临床报告中的12导联心电图图像转换为经过校准且符合WFDB标准的数字信号，以实现标准化的后续分析。该方案整合了网格校准、基于YOLOv12的导联定位、波形提取（维特比算法或改进的中心线法）以及可视化验证检查点。

摘要

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

许多诊所仍将12导联心电图（ECG）以纸质打印记录或嵌入PDF报告中的光栅图像形式存档，这限制了数据的互操作性以及后续的计算分析。本文介绍一种可重复的数字化方案，可将心电图报告图像转换为符合WaveForm DataBase（WFDB）标准的数字信号，用于标准化的后续分析。该方案包括以下步骤：（i）网格检测与像素到物理坐标的校准，（ii）利用目标检测模型自动定位并标注12个导联区域，（iii）信号预处理与归一化，以及（iv）采用连续性约束路径法（维特比算法）或改进的中心线提取方法进行波形提取。该工作流程旨在应对临床报告中多样的版面布局、网格可见性的差异以及常见的成像伪影，并在每个阶段设置可视化检查点以实现质量控制。该方案输出时间对齐的12导联WFDB记录，适用于信号处理和机器学习流程中的可重复性分析。

引言

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12导联心电图（ECG）是心血管评估的基石，广泛用于筛查、监测和临床决策1。尽管数字化进程持续推进，许多医疗机构仍以纸质打印件或嵌入PDF报告中的光栅图像形式存储心电图，这降低了可检索性，并使长期随访变得复杂2。更重要的是，基于图像的存储方式阻碍了标准化心电图工具包和机器学习流程的直接应用，因为后者需要经过校准的时间序列信号而非图像数据3。本实验方案的总体目标是提供一种可重复且标准化的方法，将心电图图像转换为适用于后续计算分析的校准数字信号。

自动心电图数字化旨在从扫描的心电图图像中重建电压-时间信号4。然而，实际临床心电图扫描常存在异质性的报告布局、可变的网格可见性、压缩伪影、不均匀照明，以及诸如印章或注释等额外标记5。这些因素可能降低导联定位和波形追踪的准确性，限制不同医疗机构和设备厂商之间的可重复性6。因此，一个实用的数字化工作流程应提供稳健的网格校准、可靠的导联分离与标注，并以广泛采用的信号格式（如WFDB）进行标准化导出7。标准化的数字格式有助于提升机构间的互操作性，并便于利用成熟的心电图信号处理库进行可重复的分析。

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方案

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在回顾性数据收集之前，须获得Tam Duc医院伦理委员会（机构审查委员会）的批准（方案编号：24751791）。在分析前，通过删除直接标识信息（例如患者姓名、病历号、出生日期和就诊日期），并替换为非标识性的研究编号，对所有心电图报告进行去标识化处理。模型的开发与评估仅使用去标识化的心电图数据。

1. 准备材料、软件和输入文件

  1. 克隆项目代码仓库，并验证目录结构，包括 baselines/、core_binary/、data/、evaluation/、outputs/、public/、results/、weight/ 和 wrapper/，以及 README.md 和 requirements.txt（参见数据可用性）。
    1. 在 data/ 和 outputs/ 下创建（或验证）运行时子文件夹，包括 data/raw_pdf/、data/raw_scans/、outputs/images/、outputs/preprocessed/、outputs/calibrated/、outputs/yolo_boxes/、outputs/lead_crops/、outputs/masks/、outputs/traces/、outputs/signals_csv/ 和 outputs/wfdb/。
  2. 安装所需的软件依赖项（Python、OpenCV、NumPy/SciP....

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结果

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输入准备
心电图报告已成功从 PDF 文件或扫描件转换为标准化的、坐标轴对齐的图像，适用于后续处理。对于纸质心电图，以 300 dpi 的分辨率进行灰度扫描，并保存为 PNG/TIFF 格式，以减少压缩伪影。最常见的输入问题包括：(i) PDF 导出导致的过度压缩，(ii) 部分裁剪造成导联区域或标签缺失，以及 (iii) 智能手机拍摄照片时产生的透视畸变。在视觉检查点中，受裁剪或严重畸变影响的记录会被标记，并在未纠正前排除在全自动处理之外。

网格检测与校准
在心电图报告中，对于网格清晰可见的情况，网格估计算法在不同报告间均产生了稳定的像素到物理尺寸的校准因子。校准依据标准心电图设置：时间轴为 25 mm·s⁻1，振幅轴为 10 mm·mV⁻1，从而实现从像素坐标转换为经过校准的时间–振幅信号。代表性叠加结果显示，所估计的网格周期性与每份报告多个区域内的印刷网格交点位置一致。失败案例主要出现在网格线模糊或缺失、光照梯度强烈或严重压缩伪影的图像中，这些情况降.......

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讨论

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本研究介绍了一种自动化的端到端流程，该流程通过网格校准、基于YOLOv12的导联定位以及采用维特比路径搜索或改进的中心线方法进行波形提取，将来自PDF或扫描纸质记录的12导联心电图图像转换为符合WFDB标准的数字信号1。该方案包含多个验证检查点（边界框叠加图、波形轨迹叠加图以及WFDB重新加载图），以支持数字化过程中的质量保证。

将心电图图像转换为标准化的时间序列信号，可提高与现有心电图工具链的互操作性，并为信号处理和机器学习工作流程中的下游分析提供可重复性2。通过整合自动导联定位和WFDB导出功能，该流程减少了手动裁剪操作，加快了在真实临床布局下对心电图档案进行回顾性数字化的速度3。

当网格线较淡或缺失、波形轨迹与较强的印章/注释重叠，或压缩伪影扭曲了细微的轨迹结构时，性能可能会下降。导联定位对检测器训练数据中未包含的报告布局可能较为敏感，这会降低在不同医疗机构或设备厂商之间的通用性.......

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披露

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作者不存在可能影响本文报道工作的竞争性财务利益或个人关系。

致谢

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

作者感谢塔姆德医院提供去标识的心电图报告，并感谢该院在数据收集期间提供的机构支持。

....

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材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
GPU（运行时测试）NVIDIAGeForce RTX 3060 12 GB用于运行时测试的 NVIDIA GeForce RTX 3060 12 GB
NumPyNumPy1.26.4数值处理
OpenCVOpenCV4.10.0.84图像预处理（去倾斜、滤波）
操作系统（运行时测试）MicrosoftWindows 11用于运行时测试的 Windows 11
PDF 转图像转换器本方案V1以 300 DPI 进行 PDF 光栅化；在数据可用性中提供仓库 URL
PythonPython 软件基金会3.12.5运行时环境
PyTorchPyTorch0.5.0YOLOv12 的后端支持
扫描仪CanonDR-C240300 DPI，灰度模式，推荐使用 PNG/TIFF 格式
scikit-imagescikit-image0.25.0骨架化与形态学处理（中心线提取）
UltralyticsUltralytics8.3.155YOLOv12 训练与推理框架
wfdb（Python 包）PhysioNet4.1.2WFDB 导出（.hea/.dat 格式）

参考文献

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  1. Muhammet, A., Fani, D., Christos, A., Idris, Z., Gruschen, R. V. Digitization and Linkage of PDF Formatted 12-Lead Electrocardiograms in Adult Congenital Heart Disease. CJC Pediatric and Congenit Heart Dis. 4 (5), 263-273 (2025).
  2. Baydoun, M., et al.

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