ARTA：从可穿戴心电信号中稳健估计心搏间期的图组合优化方法

从可穿戴心电图（ECG）中准确估计心率（HR）和心搏间期（IBI）对于连续生理监测至关重要，但运动伪影可能产生类似 QRS 的假峰并掩盖真实的 R 峰。传统检测器和局部间期修复规则独立处理检测结果，当连续多个心搏被破坏时可能变得不可靠。我们提出 ARTA（Artifact-Robust Temporal Alignment，抗伪影时间对齐），一种基于图的组合框架，通过受约束的时间优化来估计心搏序列。ARTA 融合多个 ECG 检测器的候选结果，将其表示为有向无环图中的节点，并通过生理上合理的 RR 间期连接候选。候选置信度利用检测器一致性和局部 ECG 质量，而依赖历史的转移代价则捕捉近期 IBI 一致性和软心率先验。束搜索动态规划在整段记录中选择一条连贯的低代价路径，抑制假检测，并在存在合理辅助候选时恢复漏检心搏。在包含 -2 至 12 dB 电极运动伪影的 IEEE 信号处理杯运动数据集上，ARTA 的心率平均绝对误差为 1.79 次/分钟，比最强的单检测器基线低 54%，92.38% 的窗口在 +/-5 次/分钟以内，R 峰 F1 分数为 0.95，IBI 平均绝对误差为 6.52 ms。在欧洲 ST-T 数据库上的跨数据集评估进一步考察了向长时临床动态记录的迁移，而无标签可靠性分析在不使用参考标注进行片段选择的情况下考察了条件性能。ARTA 为单通道、无需训练、可解释且计算轻量，在单线程 CPU 仿真中运行速度约为实时的 27 倍，峰值内存低于 2.1 MB。

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