方法論記事

自動12導離心電図(ECG)デジタル化および波形データベース(WFDB)標準化:ベトナム臨床データからの洞察

DOI：

10.3791/70359

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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

この記事について

サマリー

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ここでは、実際の臨床報告から12リード心電図画像を、標準化された下流解析のためのより、WFDB準拠のデジタル信号に変換するための再現可能なプロトコルを提示します。グリッドキャリブレーション、YOLOv12ベースのリード定位、波形抽出(Viterbiまたは改良中心線)、および視覚的検証チェックポイントの統合です。

要約

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多くのクリニックでは、12誘導心電図(ECG)を印刷された紙の記録やPDFレポートに埋め込んだラスタ画像としてアーカイブしており、相互運用性や下流の計算解析が制限されています。ここでは、ECGレポート画像をWaveForm DataBase(WFDB)準拠のデジタル信号に変換し、標準化された下流利用に変換する再現可能なデジタル化プロトコルを紹介します。このプロトコルは、(i) グリッド検出とピクセル対物理キャリブレーション、(ii) オブジェクト検出モデルを用いた12リード領域の自動定位とラベル付け、(iii) 信号の前処理と正規化、(iv) 連続性制約経路法(Viterbi)または改良された中心線ベースのアプローチを用いた波形抽出で構成されています。ワークフローは異種な臨床レイアウト、可変グリッドの可視性、一般的な画像アーティファクトに対応するよう設計されており、各段階での品質管理のための視覚チェックポイントも含まれています。このプロトコルは、信号処理や機械学習パイプラインでの再現性解析に適したタイムアライメントされた12リードWFDBレコードを出力します。

概要

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12導心電図(ECG)は心血管評価の基盤であり、スクリーニング、モニタリング、臨床意思決定に広く使われています。デジタル化の取り組みが進んでいるにもかかわらず、多くの機関は依然として心電図を印刷された紙の記録やPDFレポートに埋め込んだラスタライズ画像として保存しており、これにより検索性が低下し、縦断的な追跡調査が複雑になっています。重要なのは、画像ベースの保存により、標準化されたECGツールキットや、画像ではなく校正された時系列信号を必要とする機械学習パイプラインの直接使用を妨げる点です。このプロトコルの全体的な目標は、心電図画像を下流の計算解析に適した校正済みデジタル信号に変換するための再現可能かつ標準化された方法を提供することです。

自動心電図のデジタル化は、スキャンされた心電図画像から電圧–時間信号を再構築することを目指します。しかし、実際の臨床心電図スキャンでは、報告書レイアウトが異様で、グリッドの可視性が変動し、圧縮アーティファクトが現れ、照明が不均一で、スタンプや注釈などの追加マーキングが見られることが多いです。これらの要因はリードの定位や波形トレーシングを劣....

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プロトコル

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回顧的データ収集前に、タムドゥック病院(プロトコルID:24751791)から倫理委員会(機関審査委員会)の承認を得てください。解析前に、すべてのECGレポートを直接識別子(例:患者名、医療記録番号、生年月日、受診日)を削除し、非特定性の研究IDに置き換えてください。モデル開発および評価には非識別化された心電図データのみを使用してください。

1. 資料、ソフトウェア、入力を準備する

  1. プロジェクトリポジトリをクローンし、ディレクトリ構造(ベースライン/、core_binary/、データ/、評価/、出力/、public/、結果/、重み/、ラッパー/)、さらに README.md とrequirements.txt(データ可用性参照)を検証します。
    1. data/およびoutput/の下に、data/raw_pdf/、data/raw_scans/、outputs/images/、outputs/preprocessed/、outputs/calibration/、outputs/yolo_boxes/、outputs/lead_crops/、outputs/masks/、outputs/traces/、outputs/signals_csv/、outputs/wfdb/など、ランタイムサブフォルダを作成(または検証)してください。
      2. ....

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結果

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入力準備
心電図の報告はPDFやスキャンから、下流処理に適した標準化された軸整合画像に成功裏に変換されました。紙の心電図では、300 dpiのグレースケールでスキャンを取得し、圧縮アーティファクトを減らすためにPNG/TIFFとして保存しました。最も一般的な入力問題は、(i) PDFエクスポート時の過度な圧縮、(ii) リード領域やラベルが取り除かれた部分的なトリミング、(iii) スマートフォン写真の遠近歪みでした。クロップや深刻な歪みの影響を受けた記録は、視覚チェックポイントでフラグが立てられ、修正されない限り完全自動処理から除外されました。

グリッド検出と較正
グリッド推定により、明確に見えるグリッドを持つ心電図レポート全体で一貫したピクセル対物理キャリブレーション因子が得られました。キャリブレーションは標準的な心電図設定である25 mm·s⁻1 (時間軸)および10 mm·mV⁻1 (.......

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ディスカッション

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本研究は、PDFやスキャン紙レコードから12リード心電図画像を、グリッドキャリブレーション、YOLOv12ベースのリード定位、ビタービ経路探索または改良された中心線法1を用いた波形抽出を通じて、WFDB準拠のデジタル信号に変換する自動化エンドツーエンドパイプラインを提示します。プロトコルには、デジタル化中の品質保証を支援するための検証チェックポイント(バウンディングボックスオーバーレイ、トレースオーバーレイ、WFDBリロードプロット)が含まれています。

ECG画像を標準化された時系列信号に変換することで、既存のECGツールチェーンとの相互運用性が向上し、信号処理や機械学習ワークフローにおける再現可能な下流解析が可能になります。自動リードローカライゼーションとWFDBエクスポートを統合することで、手動トリミングを削減し、実際の臨床レイアウト下でのECGアーカイブの遡及的デジタル化を加速します

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開示事項

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著者には、本記事で報告された研究に影響を与えた可能性のある競合する財政的利害関係や個人的な関係は存在しません。

謝辞

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著者らは、非識別化された心電図報告を提供し、データ収集における機関的支援を提供してくれたタム・ドゥック病院に感謝しています。

....

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材料

この記事で使用された材料の一覧
名前会社カタログ番号コメント
GPU(ランタイムテスト)NVIDIAGeForce RTX 3060 12GBランタイムテストに使用されたNVIDIA GeForce RTX 3060 12GB
NumPyNumPy1.26.4数値処理
OpenCVOpenCV4.10.0.84画像前処理(デスク、フィルタリング)
オペレーティングシステム(ランタイムテスト)マイクロソフトWindows 11Windows 11 のランタイムテスト用
PDFから画像への変換このプロトコルV1PDFラスタライズは300 DPIで、データ可用性にリポジトリURLを提供する
パイソンPythonソフトウェア財団3.12.5ランタイム環境
パイトーチパイトーチ0.5.0YOLOv12のバックエンド
スキャナー正史DR-C240300 DPI、グレースケール、PNG/TIFF推奨
scikit-imagescikit-image0.25.0骨格化と形態(中心線)
ウルトラリティクスウルトラリティクス8.3.155YOLOv12トレーニング/推論フレームワーク
wfdb(Pythonパッケージ)フィジオネット4.1.2WFDBエクスポート(.hea/.dat)

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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