01Программный пилот выполненЧто уже выполнено
Предварительные программные эксперименты использовали 4 800 окон, центрированных по аннотациям, из шести записей MIT-BIH. Последующий эксперимент применял офлайн-WFDB XQRS к целым записям и взаимно однозначное сопоставление детекций с эталонными событиями. Выявлены провал валидации, концентрация классов и зависимость от детектора. Это подтверждает работоспособность экспериментального процесса, но не диагностику пациентов, независимо проверенную клиническую эффективность, преимущество Haar–Walsh или производительность на ARM.
02Планируемая оценкаГруппировка по пациентам до сравнения моделей
MIT-BIH v1.0.0 используется для разработки. Записи 201 и 202 относятся к одному пациенту и должны оставаться вместе. Историческое разбиение DS1/DS2 сохраняется только для документированного воспроизведения; исправленный вариант переносит 202 в разработку вместе с 201. Внутренние и внешние фолды с группировкой по пациентам разделят обучение, выбор и оценку процедуры выбора. Уже изученный прежний тест не является нетронутой подтверждающей выборкой.
03Планируемая оценкаЗадача и контроль представлений
Планируемая основная бинарная задача использует группы AAMI: N = {N,L,R,e,j} против S/V/F; исключённые стимуляционные и неизвестные аннотации учитываются отдельно. Это отличается от прежней задачи «аннотация N против остальных». RR-only, waveform-only и комбинированные входы будут сравниваться при одинаковом доступе к данным и бюджете настройки. Кандидаты — Haar–Walsh, сопоставимые db4 DWT/SWT и компактная 1D CNN. Широкие нормальные комплексы, V против N и S против N позволят проверить вклад морфологии сверх прошлых RR.
04Планируемая оценкаКачество, отказ и калибровка
Заранее заданное основное сравнение проверит обучаемый фильтр качества против отказа по уверенности классификатора при одинаковом покрытии. Отчёты включат риск классификации, покрытие, отказ по классам, пропуски и ложные детекции. Дополнительные контроли — операционные правила и предсказания без отказа. Существующий фильтр обучен на синтетических повреждениях; перенос качества на реальные артефакты получения сигнала не установлен. Калибровка и вклады групп признаков объясняют оценки обученной модели без утверждения причинных физиологических механизмов.
05Планируемая оценкаЗамороженная внешняя оценка
INCART запланирована для внешней оценки после фиксации моделей, порогов и предобработки. Фрагменты одного пациента или исходной холтеровской записи остаются вместе. Внешние метки не используются для настройки. Будут документированы отведения, частота 257 Гц, распространённость классов и различия аннотаций. Новое клиническое исследование и интеграция в больницы потребуют отдельного будущего протокола.
06Планируемая оценкаОт файлов к встраиваемому прототипу
Планируемый прототип на Raspberry Pi 5 воспроизводит записанные сигналы, детектирует QRS, оценивает качество, предсказывает и показывает вклады признаков. Измерения охватывают детекцию, фильтрацию, нормировку, извлечение признаков и инференс, а также задержки p50/p95, пиковую память и полный размер артефактов. Фиксируются разогрев, число измерений, потоки, охлаждение и версии ПО. Буферизация и просмотр вперёд отделены от вычислительного времени; офлайн-XQRS не устанавливает причинную потоковую обработку.
07Планируемая оценкаВоспроизводимость и текущий статус
Планируются версионируемые манифесты пациентов, конфигурации, фиксированные зависимости, карточки моделей, обученные артефакты, журналы предсказаний и отказов, измерения времени и инструкции воспроизведения с соблюдением лицензий данных и зависимостей. Это исследовательская заявка с предварительными результатами. Финансирование, внешняя валидация, развёртывание на устройстве и международные партнёрства не представлены как полученные или завершённые.
Меньший риск классификации следует оценивать вместе с покрытием и отказом по классам.
