Первые автоматизированные программы ЭКГ были разработаны в 1970-х годах, когда цифровые ЭКГ-машины стали возможны благодаря цифровым платам обработки сигналов третьего поколения. Коммерческие модели, такие как разработанные Hewlett-Packard , включали эти программы в клинически используемые устройства.
В 1980-х и 1990-х годах компаниями и университетскими лабораториями были проведены обширные исследования с целью повышения точности, которая была не очень высокой в первых моделях. Для этой цели несколько баз данных сигналов с нормальными и аномальными ЭКГ были созданы такими институтами, как MIT , и использовались для тестирования алгоритмов и их точности.
Фазы
Основные характеристики сигнала по времени и амплитуде, которые измеряются и составляют основу автоматизированного анализа ЭКГ.
Извлечение признаков : математический анализ теперь выполняется на чистом сигнале всех каналов, чтобы идентифицировать и измерить ряд признаков, которые важны для интерпретации и диагностики, это будет представлять собой входные данные для программ на основе ИИ, такие как пиковая амплитуда, площадь под кривой, смещение относительно базовой линии и т. д. волн P, Q, R, S и T, [1] временная задержка между этими пиками и впадинами, частота сердечного ритма (мгновенная и средняя) и многие другие. Также может выполняться некоторая вторичная обработка, такая как анализ Фурье и вейвлет-анализ [2], чтобы обеспечить входные данные для программ на основе распознавания образов.
Активируется программа отчетности, которая обеспечивает корректное отображение исходных и расчетных данных, а также результатов автоматизированной интерпретации.
Производство ЭКГ-аппаратов теперь полностью цифровое, и многие модели включают встроенное программное обеспечение для анализа и интерпретации записей ЭКГ с 3 или более отведениями. Потребительские товары, такие как домашние ЭКГ-регистраторы для простого одноканального обнаружения сердечной аритмии , также используют базовый анализ ЭКГ, в основном для обнаружения отклонений. Некоторые области применения:
Включение в автоматические дефибрилляторы, чтобы можно было принимать автономное решение о том, есть ли причина для применения электрошока на основе предсердной или желудочковой аритмии;
Портативный ЭКГ, используемый в телемедицине . Эти машины используются для отправки записей ЭКГ через телекоммуникационную связь, например, телефон , сотовую связь или Интернет.
Автоматизированная интерпретация ЭКГ является полезным инструментом, когда доступ к специалисту невозможен. Хотя были предприняты значительные усилия для улучшения автоматизированных алгоритмов ЭКГ, чувствительность автоматизированной интерпретации ЭКГ имеет ограниченную ценность в случае эквивалента STEMI [6] [7] , например, при «гиперострых зубцах T», [8] комплексе ST-T де Винтера, [9] феномене Уэлленса, гипертрофии левого желудочка, блокаде левой ножки пучка Гиса или при наличии кардиостимулятора. Автоматизированный мониторинг сегмента ST во время транспортировки пациента используется все чаще и повышает чувствительность обнаружения STEMI, поскольку подъем ST является динамическим явлением.
^ BioPac Systems. Примечание к применению: Автоматизированный анализ ЭКГ
^ Аль-Фахум, А.С.; Хауитт, И. Комбинированное вейвлет-преобразование и радиально-базисные нейронные сети для классификации опасных для жизни сердечных аритмий, Med. Biol. Eng. Comput. 37 (1999), стр. 566–573.
^ Mautgreve, W., et al. HES EKG expert — экспертная система для комплексного анализа и обучения ЭКГ. Proc. Computers in Cardiology: Jerusalem, Israel 19–22 September 1989. (США: IEEE Comput. Soc. Press, 1990. p. 77–80).
^ Бортолан, Г. и др. Классификация ЭКГ с помощью нейронных сетей и кластерного анализа. Proc. Компьютеры в кардиологии. Венеция, Италия, 23–26 сентября 1991 г. (США: IEEE Comput. Soc. Press, 1991. стр. 177-80).
^ Саббатини, Р. М. Э. Применение искусственных нейронных сетей в обработке биологических сигналов. MD Computing, 3(2), 165-172, март 1996 г.
^ Сложные ЭКГ при ИМпST: уроки, извлеченные из серийной выборки ЭКГ до и во время госпитализации, Ayer et al., JECG, 2014
^ Интерпретация ЭКГ - STEMI и эквивалент, электронная книга
^ Выраженный зубец T: электрокардиографическая дифференциальная диагностика, Sommers et al., American Journal of Emergency Medicine
^ Новый ЭКГ-признак проксимальной окклюзии ПМЖВ, de Winter, NEJM, 2008
Источники
Саббатини, RME : O computador no Processamento de Sinais Biologicos. Revista Informédica, 2 (12): 5–9, 1995. Компьютеры в обработке биологических сигналов. (На португальском языке)
Перевод и воспроизведение с разрешения автора.
Внешние ссылки
ecgAUTO — программное обеспечение для углубленного анализа ЭКГ для доклинических исследований
