การตีความคลื่นไฟฟ้าหัวใจอัตโนมัติ

ภาพหน้าจอของซอฟต์แวร์สำหรับการประมวลผล ECG แบบดิจิทัล

การแปลความหมายคลื่นไฟฟ้าหัวใจอัตโนมัติคือการใช้ปัญญาประดิษฐ์ซอฟต์แวร์การจดจำรูปแบบ และฐานความรู้เพื่อดำเนินการตีความ การรายงานผลการทดสอบ และการวินิจฉัยด้วยความช่วยเหลือของคอมพิวเตอร์ใน การติดตาม คลื่นไฟฟ้าหัวใจที่มักจะได้รับจากผู้ป่วยโดย อัตโนมัติ

ประวัติศาสตร์

โปรแกรม ECG อัตโนมัติชุดแรกได้รับการพัฒนาขึ้นในช่วงทศวรรษปี 1970 เมื่อเครื่อง ECG แบบดิจิทัลสามารถใช้งานผ่านบอร์ดประมวลผลสัญญาณดิจิทัลรุ่นที่ 3 ได้ รุ่นเชิงพาณิชย์ เช่น รุ่นที่พัฒนาโดยHewlett-Packardได้นำโปรแกรมเหล่านี้มาใช้กับอุปกรณ์ที่ใช้ในทางคลินิก

ในช่วงทศวรรษ 1980 และ 1990 บริษัทต่างๆ และห้องปฏิบัติการของมหาวิทยาลัยได้ดำเนินการวิจัยอย่างกว้างขวางเพื่อปรับปรุงอัตราความแม่นยำ ซึ่งไม่สูงมากในแบบจำลองแรกๆ เพื่อจุดประสงค์นี้ สถาบันต่างๆ เช่นMIT ได้สร้างฐานข้อมูลสัญญาณหลายชุดที่มี ECG ปกติและผิดปกติ และนำไปใช้เพื่อทดสอบอัลกอริทึมและความแม่นยำของอัลกอริทึมเหล่านั้น

เฟสต่างๆ

คุณสมบัติสัญญาณพื้นฐานของเวลาและแอมพลิจูดที่วัดและเป็นพื้นฐานสำหรับการวิเคราะห์ ECG อัตโนมัติ
  1. การแสดงแบบดิจิทัลของช่อง ECG ที่บันทึกไว้แต่ละช่องจะได้มาโดยใช้ ตัวแปลงแอ นะล็อกเป็นดิจิทัล และซอฟต์แวร์ รวบรวมข้อมูลพิเศษหรือชิปประมวลผลสัญญาณดิจิทัล (DSP)
  2. สัญญาณดิจิทัลที่เกิดขึ้นจะถูกประมวลผลโดยอัลกอริทึม เฉพาะทางชุดหนึ่ง ซึ่งเริ่มต้นด้วยการปรับสภาพเช่น การกำจัดสัญญาณรบกวน การแปรผัน ระดับฐานฯลฯ
  3. การสกัดคุณลักษณะ : ปัจจุบันมีการดำเนินการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์กับสัญญาณที่สะอาดของทุกช่องสัญญาณ เพื่อระบุและวัดคุณลักษณะจำนวนหนึ่งซึ่งมีความสำคัญต่อการตีความและการวินิจฉัย ซึ่งจะประกอบเป็นอินพุตสำหรับโปรแกรมที่ใช้ AI เช่น แอมพลิจูดสูงสุด พื้นที่ใต้เส้นโค้ง การเคลื่อนตัวที่สัมพันธ์กับเส้นฐาน ฯลฯ ของคลื่น P, Q, R, S และ T [1]ความล่าช้าของเวลาระหว่างจุดสูงสุดและจุดต่ำสุดเหล่านี้ ความถี่ของอัตราการเต้นของหัวใจ (ทันทีและค่าเฉลี่ย) และอื่นๆ อีกมากมาย การประมวลผลรองบางประเภท เช่นการวิเคราะห์ฟูเรียร์และการวิเคราะห์เวฟเล็ต[2]อาจดำเนินการได้เช่นกันเพื่อให้เป็นอินพุตสำหรับโปรแกรมที่ใช้การจดจำรูปแบบ
  4. การประมวลผลเชิงตรรกะและการจดจำรูปแบบโดยใช้ ระบบผู้เชี่ยวชาญตามกฎ[ 3] การวิเคราะห์เบย์เซียนแบบน่าจะเป็นหรืออัลกอริทึมของลอจิกฟัซซีการวิเคราะห์คลัสเตอร์[4] เครือข่ายประสาทเทียม [ 5] อัลกอริทึมทางพันธุกรรมและเทคนิคอื่น ๆ ใช้ในการสรุปผล การตีความ และการวินิจฉัย
  5. โปรแกรมรายงานจะเปิดใช้งานและแสดงผลข้อมูลต้นฉบับและข้อมูลคำนวณอย่างถูกต้อง รวมถึงผลลัพธ์ของการตีความอัตโนมัติ
  6. ในการใช้งานบางประเภท เช่นเครื่องกระตุ้นหัวใจ ด้วยไฟฟ้าอัตโนมัติ อาจมีการดำเนินการบางอย่างเกิดขึ้นจากผลการวิเคราะห์ เช่น การเกิดภาวะหัวใจเต้นผิดจังหวะหรือหัวใจหยุดเต้นเสียงสัญญาณเตือนในเครื่องตรวจวัดทางการแพทย์ใน การใช้งาน ห้องไอซียูและอื่นๆ

แอปพลิเคชั่น

อุตสาหกรรมการผลิตเครื่อง ECG ในปัจจุบันเป็นระบบดิจิทัลทั้งหมด และรุ่นต่างๆ จำนวนมากมีซอฟต์แวร์ฝังตัว สำหรับการวิเคราะห์และตีความการบันทึก ECG ที่มีข้อมูลนำ 3 รายการขึ้นไป ผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภค เช่น เครื่องบันทึก ECG ที่บ้านสำหรับการตรวจจับ ภาวะหัวใจเต้นผิดจังหวะแบบช่องสัญญาณเดียวยังใช้การวิเคราะห์ ECG ขั้นพื้นฐานเพื่อตรวจจับความผิดปกติโดยพื้นฐาน พื้นที่การใช้งานบางส่วน ได้แก่:

ผลกระทบและข้อจำกัด

การแปลผลคลื่นไฟฟ้าหัวใจอัตโนมัติเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์เมื่อไม่สามารถเข้าถึงผู้เชี่ยวชาญได้ แม้ว่าจะมีความพยายามอย่างมากในการปรับปรุงอัลกอริทึมคลื่นไฟฟ้าหัวใจอัตโนมัติ แต่ความไวของการแปลผลคลื่นไฟฟ้าหัวใจอัตโนมัติมีค่าจำกัดในกรณีที่เทียบเท่ากับSTEMI [6] [7]เช่น "คลื่น T เฉียบพลัน" [8]คอมเพล็กซ์ ST-T ของเดอวินเทอร์[9]ปรากฏการณ์เวลเลนส์ การหนาตัวของหัวใจห้องล่างซ้าย การบล็อกของแขนงซ้ายของมัดหัวใจ หรือในกรณีที่มีเครื่องกระตุ้นหัวใจ การตรวจสอบอัตโนมัติของส่วน ST ในระหว่างการเคลื่อนย้ายผู้ป่วยมีการใช้เพิ่มมากขึ้นและปรับปรุงความไวในการตรวจจับ STEMI เนื่องจากการยกตัวของ ST เป็นปรากฏการณ์ไดนามิก

ดูเพิ่มเติม

อ้างอิง

  1. ^ BioPac Systems. หมายเหตุการใช้งาน: การวิเคราะห์คลื่นไฟฟ้าหัวใจอัตโนมัติ
  2. ^ Al-Fahoum, AS; Howitt, I. การแปลงเวฟเล็ตร่วมกับเครือข่ายประสาทพื้นฐานแบบรัศมีสำหรับการจำแนกภาวะหัวใจเต้นผิดจังหวะที่คุกคามชีวิต Med. Biol. Eng. Comput. 37 (1999), หน้า 566–573
  3. ^ Mautgreve, W. และคณะ ผู้เชี่ยวชาญด้าน EKG ของ HES ระบบผู้เชี่ยวชาญสำหรับการวิเคราะห์และการสอน ECG ที่ครอบคลุม Proc. Computers in Cardiology: Jerusalem, Israel 19–22 September 1989. (สหรัฐอเมริกา: IEEE Comput. Soc. Press, 1990. หน้า 77–80)
  4. ^ Bortolan, G. และคณะ การจำแนกประเภทคลื่นไฟฟ้าหัวใจด้วยเครือข่ายประสาทและการวิเคราะห์คลัสเตอร์ Proc. Computers in Cardiology เวนิส อิตาลี 23–26 กันยายน 1991 (สหรัฐอเมริกา: IEEE Comput. Soc. Press, 1991. หน้า 177-80)
  5. ^ Sabbatini, RME การประยุกต์ใช้เครือข่ายประสาทเทียมในการประมวลผลสัญญาณทางชีวภาพ MD Computing, 3(2), 165-172 มีนาคม 1996
  6. ^ ECG ที่ยากใน STEMI: บทเรียนที่เรียนรู้จากการสุ่มตัวอย่างแบบอนุกรมของ ECG ก่อนและในโรงพยาบาล, Ayer et al., JECG, 2014
  7. ^ การตีความคลื่นไฟฟ้าหัวใจ - STEMI และเทียบเท่า, ebook
  8. ^ คลื่น T ที่เด่นชัด: การวินิจฉัยแยกโรคด้วยคลื่นไฟฟ้าหัวใจ, Sommers et al., American Journal of Emergency Medicine
  9. ^ สัญญาณคลื่นไฟฟ้าหัวใจใหม่ของการอุดตัน LAD ที่ใกล้เคียง de Winter, NEJM, 2008

แหล่งที่มา

  • Sabbatini, RME : O computador no processamento de sinais biológicos. Revista Informédica, 2 (12): 5-9, 1995 คอมพิวเตอร์ในการประมวลผลสัญญาณทางชีวภาพ (ในภาษาโปรตุเกส)


แปลและทำซ้ำโดยได้รับอนุญาตจากผู้เขียน

  • ซอฟต์แวร์วิเคราะห์คลื่นไฟฟ้าหัวใจ ecgAUTO แบบเจาะลึกสำหรับการวิจัยก่อนทางคลินิก
  • Kligfield, P. การวิเคราะห์จังหวะ ECG อัตโนมัติ[ ลิงก์ตายถาวร ]
  • ฟิซิโอเน็ต
  • โมดูลฝึกอบรมการแปลผลคลื่นไฟฟ้าหัวใจทางไกล
ดึงข้อมูลจาก "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=การแปลผลคลื่นไฟฟ้าหัวใจอัตโนมัติ&oldid=1066645622"