Otomatik EKG yorumu - Automated ECG interpretation - Wikipedia

Dijital EKG işleme için bir yazılımın ekran görüntüsü

Otomatik EKG yorumu kullanımı yapay zeka ve desen tanıma yazılım ve bilgi tabanları otomatik olarak yorumlama, test raporlama ve bilgisayar destekli teşhis nın-nin elektrokardiyogram genellikle bir hasta.

Tarih

İlk otomatik EKG programları, dijital EKG makinelerinin üçüncü nesil dijital sinyal işleme kartlarıyla mümkün hale geldiği 1970'lerde geliştirildi. Tarafından geliştirilenler gibi ticari modeller Hewlett Packard, bu programları klinik olarak kullanılan cihazlara dahil etti.

1980'lerde ve 1990'larda, ilk modellerde çok yüksek olmayan doğruluk oranını iyileştirmek için şirketler ve üniversite laboratuvarları tarafından kapsamlı araştırmalar yapıldı. Bu amaçla, normal ve anormal EKG'lere sahip birkaç sinyal veri tabanı oluşturulmuştur. MIT ve algoritmaları ve doğruluğunu test etmek için kullanılır.

Aşamalar

Otomatik EKG analizinin temelini oluşturan ve ölçülen zaman ve genliğin temel sinyal özellikleri
  1. Kaydedilen her EKG kanalının dijital bir temsili, bir analogtan dijitale dönüştürücü ve özel veri toplama yazılım veya bir dijital sinyal işleme (DSP) yonga.
  2. Ortaya çıkan dijital sinyal, bir dizi özel algoritmalar ile başlayan şartlandırma ör. kaldırılması gürültü, ses, Taban seviyesi varyasyon vb.
  3. Özellik çıkarma: matematiksel analiz, yorumlama ve teşhis için önemli olan bir dizi özelliği tanımlamak ve ölçmek için artık tüm kanalların temiz sinyali üzerinde gerçekleştirilmektedir; bu, en yüksek genlik, altındaki alan gibi AI tabanlı programların girdisini oluşturacaktır. P, Q, R, S ve T dalgalarının eğrisi, taban çizgisine göre yer değiştirmesi, vb.,[1] bu iniş ve çıkışlar arasındaki zaman gecikmesi, kalp atış hızı frekansı (anlık ve ortalama) ve diğerleri. Gibi bir tür ikincil işlem Fourier analizi ve dalgacık analizi[2] örüntü tanıma tabanlı programlara girdi sağlamak için de gerçekleştirilebilir.
  4. Kural tabanlı kullanarak mantıksal işleme ve örüntü tanıma uzman sistemler,[3] olasılığa dayalı Bayes analizi veya bulanık mantık algoritmalar, küme analizi,[4] yapay sinir ağları,[5] genetik algoritmalar ve diğer teknikler sonuç çıkarmak, yorumlamak ve tanı koymak için kullanılır.
  5. Bir raporlama programı etkinleştirilir ve orijinal ve hesaplanan verilerin yanı sıra otomatik yorumlamanın sonuçlarının düzgün bir görüntüsünü üretir.
  6. Otomatik gibi bazı uygulamalarda defibrilatörler, bir tür eylem, bir analizin meydana gelmesi gibi, analizin sonuçları tarafından tetiklenebilir. atriyal fibrilasyon veya a kalp DURMASI alarmların çalması tıbbi monitör içinde yoğun bakım ünitesi uygulamalar vb.

Başvurular

EKG makinelerinin üretim endüstrileri artık tamamen dijitaldir ve birçok model gömülü yazılım 3 veya daha fazla lead ile EKG kayıtlarının analizi ve yorumlanması için. Basit, 1 kanallı ev EKG kayıt cihazları gibi tüketici ürünleri kalp aritmi algılama, ayrıca esasen anormallikleri tespit etmek için temel EKG analizini kullanır. Bazı uygulama alanları şunlardır:

  • Otomatik defibrilatörlere dahil etme, böylece bir atriyal veya ventriküler aritmi temelinde elektrik şokunun uygulanması için bir neden olup olmadığına otonom karar verilebilir;
  • Kullanılan taşınabilir EKG teletıp. Bu makineler, EKG kayıtlarını bir telekomünikasyon bağlantısı aracılığıyla göndermek için kullanılır. telefon, hücresel veri iletişimi veya İnternet
  • Kullanılacak geleneksel EKG makineleri birinci basamak sağlık hizmeti eğitimli ayarlar kardiyolog mevcut değil

Çıkarımlar ve sınırlamalar

Otomatik EKG yorumu, bir uzmana erişim mümkün olmadığında faydalı bir araçtır. Otomatik EKG algoritmalarını iyileştirmek için büyük çaba sarf edilmiş olsa da, otomatik EKG yorumlamasının hassasiyeti şu durumlarda sınırlı değere sahiptir. STEMI eşdeğer[6][7] örneğin "hiperakut T dalgalarında" olduğu gibi,[8] de Winter ST-T kompleksi,[9] Wellens fenomeni, Sol ventrikül hipertrofisi, sol dal bloğu veya bir kalp pili varlığında. ST yükselmesi dinamik bir fenomen olduğundan, hasta nakli sırasında ST segmentinin otomatik olarak izlenmesi giderek daha fazla kullanılmaktadır ve STEMI algılama hassasiyetini geliştirmektedir.

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ BioPac Sistemleri. Uygulama Notu: Otomatik EKG Analizi
  2. ^ Al-Fahoum, AS; Howitt, I. Hayatı tehdit eden kardiyak aritmileri sınıflandırmak için kombine dalgacık dönüşümü ve radyal tabanlı sinir ağları, Med. Biol. Müh. Bilgisayar. 37 (1999), s. 566–573.
  3. ^ Mautgreve, W., vd. HES EKG uzmanı - kapsamlı EKG analizi ve öğretimi için uzman bir sistem. Proc. Kardiyolojide Bilgisayarlar: Kudüs, İsrail 19–22 Eylül 1989. (ABD: IEEE Comput. Soc. Press, 1990. s. 77–80).
  4. ^ Bortolan, G., vd. Sinir ağları ve küme analizi ile EKG sınıflandırması. Proc. Kardiyolojide Bilgisayarlar. Venedik, İtalya, 23–26 Eylül 1991. (ABD: IEEE Comput. Soc. Press, 1991. s. 177-80).
  5. ^ Sabbatini, R.M.E. Yapay sinir ağlarının biyolojik sinyal işlemede uygulamaları. MD Computing, 3 (2), 165-172 Mart 1996.
  6. ^ STEMI'de Zor EKG'ler: Hastane öncesi ve hastane içi EKG'lerin seri örneklemesinden öğrenilen dersler, Ayer ve diğerleri, JECG, 2014
  7. ^ EKG Yorumlama - STEMI ve eşdeğeri, e-kitap
  8. ^ Belirgin T dalgası: Elektrokardiyografik ayırıcı tanı, Sommers ve diğerleri, American Journal of Emergency Medicine
  9. ^ Proksimal LAD Tıkanıklığının Yeni Bir EKG İşareti, de Winter, NEJM, 2008

Kaynaklar


Yazarın izni ile tercüme edilmiş ve çoğaltılmıştır.

Dış bağlantılar