Automatická interpretace EKG - Automated ECG interpretation - Wikipedia

Screenshot softwaru pro digitální zpracování EKG

Automatická interpretace EKG je použití umělá inteligence a rozpoznávání vzorů software a znalostní báze automaticky provádět tlumočení, protokoly o zkouškách a počítačová diagnostika z elektrokardiogram návaznosti získané obvykle z a trpěliví.

Dějiny

První automatizované programy EKG byly vyvinuty v 70. letech, kdy se desky digitálního zpracování signálu třetí generace staly možnými pro digitální přístroje EKG. Komerční modely, jako například modely vyvinuté společností Hewlett Packard, začlenily tyto programy do klinicky používaných zařízení.

V 80. a 90. letech 20. století prováděly společnosti a univerzitní laboratoře rozsáhlý výzkum s cílem zlepšit míru přesnosti, která u prvních modelů nebyla příliš vysoká. Za tímto účelem bylo vytvořeno několik signálních databází s normálními a abnormálními EKG institucemi, jako je MIT a slouží k testování algoritmů a jejich přesnosti.

Fáze

Základní signální vlastnosti času a amplitudy, které jsou měřeny a tvoří základ pro automatizovanou analýzu EKG
  1. Digitální reprezentace každého zaznamenaného kanálu EKG se získá pomocí analogově-digitální převodník a speciální sběr dat software nebo a zpracování digitálních signálů (DSP) čip.
  2. Výsledný digitální signál je zpracován řadou specializovaných algoritmy, které začínají klimatizace např. odstranění hluk, základní úroveň variace atd.
  3. Extrakce funkcí: Matematická analýza se nyní provádí na čistém signálu všech kanálů, aby bylo možné identifikovat a měřit řadu funkcí, které jsou důležité pro interpretaci a diagnostiku, bude to představovat vstup do programů založených na AI, jako je amplituda špičky, oblast pod křivka, posunutí ve vztahu k základní linii atd. vln P, Q, R, S a T,[1] časové zpoždění mezi těmito vrcholy a údolími, frekvence srdečního tepu (okamžité a průměrné) a mnoho dalších. Nějaký druh sekundárního zpracování jako např Fourierova analýza a vlnková analýza[2] lze také provést za účelem poskytnutí vstupu do programů založených na rozpoznávání vzorů.
  4. Logické zpracování a rozpoznávání vzorů pomocí pravidel expertní systémy,[3] pravděpodobnostní Bayesovská analýza nebo fuzzy logiky algoritmy, shluková analýza,[4] umělé neuronové sítě,[5] genetické algoritmy a další techniky se používají k odvození závěrů, interpretace a diagnostiky.
  5. Aktivuje se program hlášení a vytváří správné zobrazení původních a vypočítaných údajů i výsledků automatizované interpretace.
  6. V některých aplikacích, například automatické defibrilátory, výsledky nějaké analýzy mohou vyvolat akci nějakého druhu, jako je například výskyt fibrilace síní nebo a srdeční zástava, zvuk alarmů v a lékařský monitor v jednotka intenzivní péče aplikace atd.

Aplikace

Výrobní odvětví strojů EKG je nyní zcela digitální a zahrnuje mnoho modelů vestavěný software pro analýzu a interpretaci záznamů EKG se 3 nebo více svody. Spotřební zboží, jako jsou domácí rekordéry EKG pro jednoduché, 1kanálové srdeční arytmie detekce, použijte také základní analýzu EKG, v podstatě k detekci abnormalit. Některé oblasti použití jsou:

  • Začlenění do automatických defibrilátorů, aby bylo možné dospět k samostatnému rozhodnutí, zda existuje důvod pro podání elektrického šoku na základě síňové nebo komorové arytmie;
  • Přenosné EKG používané v telemedicína. Tyto stroje se používají k odesílání záznamů EKG prostřednictvím telekomunikačního spojení, jako je například telefon, buněčný datová komunikace nebo Internet
  • Konvenční EKG přístroje používané v primární zdravotní péče nastavení, kde vyškoleni kardiolog není k dispozici

Důsledky a omezení

Automatizovaná interpretace EKG je užitečným nástrojem, pokud není možný přístup ke specialistovi. Ačkoli bylo vynaloženo značné úsilí na vylepšení automatizovaných algoritmů EKG, citlivost automatizované interpretace EKG má v případě STEMI ekvivalent[6][7] jako například u „hyperakutních T vln“,[8] de Winter ST-T komplex,[9] Wellensův fenomén, hypertrofie levé komory, blokáda větve levého svazku nebo v přítomnosti kardiostimulátoru. Automatické sledování segmentu ST během transportu pacienta se stále více používá a zlepšuje citlivost detekce STEMI, protože elevace ST je dynamický jev.

Viz také

Reference

  1. ^ Systémy BioPac. Poznámka k aplikaci: Automatizovaná analýza EKG
  2. ^ Al-Fahoum, AS; Howitt, I. Kombinovaná waveletová transformace a radiální neurální sítě pro klasifikaci život ohrožujících srdečních arytmií, Med. Biol. Eng. Comput. 37 (1999), str. 566–573.
  3. ^ Mautgreve, W. a kol. Expert HES EKG - expertní systém pro komplexní analýzu a výuku EKG. Proc. Počítače v kardiologii: Jeruzalém, Izrael 19. – 22. Září 1989. (USA: IEEE Comput. Soc. Press, 1990. s. 77–80).
  4. ^ Bortolan, G. a kol. Klasifikace EKG s neuronovými sítěmi a shluková analýza. Proc. Počítače v kardiologii. Benátky, Itálie, 23. – 26. Září 1991. (USA: IEEE Comput. Soc. Press, 1991. s. 177-80).
  5. ^ Sabbatini, R.M.E. Aplikace umělých neuronových sítí při zpracování biologického signálu. MD Computing, 3 (2), 165-172 března 1996.
  6. ^ Obtížné EKG ve STEMI: poučení ze sériového odběru EKG před a v nemocnici, Ayer et al., JECG, 2014
  7. ^ Interpretace EKG - STEMI a ekvivalent, ebook
  8. ^ Prominentní vlna T: Elektrokardiografická diferenciální diagnostika Sommers et al., American Journal of Emergency Medicine
  9. ^ Nové EKG znamení proximální okluze LAD, de Winter, NEJM, 2008

Zdroje


Přeloženo a reprodukováno se svolením autora.

externí odkazy