3 research outputs found

    ΠžΠ±Π·ΠΎΡ€ ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ΠΎΠ² автоматичСской диагностики сСрдСчной Π°Ρ€ΠΈΡ‚ΠΌΠΈΠΈ для принятия Ρ€Π΅ΡˆΠ΅Π½ΠΈΠΉ ΠΎ нСобходимости провСдСния дСфибрилляции

    Get PDF
    Ventricular fibrillation is considered the most common cause of sudden cardiac arrest. The fibrillation, and ventricular tachycardia often preceding it, are cardiac rhythms that may respond to emergency electroshock therapy and return to normal sinus rhythm when diagnosed early after cardiac arrest with the restoration of adequate cardiac pumping function. However, manually checking ECG signals on the existence of a pattern of such arrhythmias is a risky and time-consuming task in stressful situations and practically impossible in the absence of a qualified medical specialist. Therefore, systems of the computer classification of arrhythmias with the function of making a decision on the necessity of electric cardioversion with the parameters of a high-voltage pulse calculated adaptively for each patient are widely used for the automatic diagnosis of such conditions. This paper discusses methods of analyzing the electrocardiographic signal taken from the electrodes of an external automatic or semi-automatic defibrillator in order to make a decision on the necessity for defibrillation, which are applicable in the embedded software of automatic and semiautomatic external defibrillators. The paper includes an overview of applicable filtering techniques as well as subsequent algorithms for extracting, classifying and compressing features for the ECG signal.Β Β Lipchak D. A., Chupov A. A. Methods of Signal Analysis for Automatic Diagnosis of Shockable Cardiac Arrhythmias: A Review. Ural Radio Engineering Journal. 2021;5(4):380–409. (In Russ.) DOI: 10.15826/ urej.2021.5.4.004. Ѐибрилляция ΠΆΠ΅Π»ΡƒΠ΄ΠΎΡ‡ΠΊΠΎΠ² сСрдца считаСтся Π½Π°ΠΈΠ±ΠΎΠ»Π΅Π΅ часто Π²ΡΡ‚Ρ€Π΅Ρ‡Π°ΡŽΡ‰Π΅ΠΉΡΡ ΠΏΡ€ΠΈΡ‡ΠΈΠ½ΠΎΠΉ Π²Π½Π΅Π·Π°ΠΏΠ½ΠΎΠΉ остановки сСрдца. Вакая фибрилляция ΠΈ часто ΠΏΡ€Π΅Π΄ΡˆΠ΅ΡΡ‚Π²ΡƒΡŽΡ‰Π°Ρ Π΅ΠΉ ТСлудочковая тахикардия – это Ρ€ΠΈΡ‚ΠΌΡ‹ сСрдца, ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹Π΅ ΠΌΠΎΠ³ΡƒΡ‚ Ρ€Π΅Π°Π³ΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ Π½Π° ΡΠΊΡΡ‚Ρ€Π΅Π½Π½ΡƒΡŽ ΡΠ»Π΅ΠΊΡ‚Ρ€ΠΎΡˆΠΎΠΊΠΎΠ²ΡƒΡŽ Ρ‚Π΅Ρ€Π°ΠΏΠΈΡŽ ΠΈ Π²Π΅Ρ€Π½ΡƒΡ‚ΡŒΡΡ ΠΊ Π½ΠΎΡ€ΠΌΠ°Π»ΡŒΠ½ΠΎΠΌΡƒ синусовому Ρ€ΠΈΡ‚ΠΌΡƒ ΠΏΡ€ΠΈ Ρ€Π°Π½Π½Π΅ΠΉ диагностикС послС остановки сСрдца с восстановлСниСм Π°Π΄Π΅ΠΊΠ²Π°Ρ‚Π½ΠΎΠΉ насосной Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†ΠΈΠΈ сСрдца. Однако ручная ΠΏΡ€ΠΎΠ²Π΅Ρ€ΠΊΠ° сигналов Π­ΠšΠ“ Π½Π° Π½Π°Π»ΠΈΡ‡ΠΈΠ΅ ΠΏΠ°Ρ‚Ρ‚Π΅Ρ€Π½Π° Ρ‚Π°ΠΊΠΎΠΉ Π°Ρ€ΠΈΡ‚ΠΌΠΈΠΈ являСтся слоТной аналитичСской Π·Π°Π΄Π°Ρ‡Π΅ΠΉ, Ρ‚Ρ€Π΅Π±ΡƒΡŽΡ‰Π΅ΠΉ Π½Π΅ΠΌΠ΅Π΄Π»Π΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ принятия Ρ€Π΅ΡˆΠ΅Π½ΠΈΡ Π² стрСссовой ситуации, практичСски Π½Π΅Π²Ρ‹ΠΏΠΎΠ»Π½ΠΈΠΌΠΎΠΉ Π² отсутствиС ΠΊΠ²Π°Π»ΠΈΡ„ΠΈΡ†ΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ мСдицинского спСциалиста. ΠŸΠΎΡΡ‚ΠΎΠΌΡƒ для автоматичСской диагностики острых состояний ΡˆΠΈΡ€ΠΎΠΊΠΎΠ΅ ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΏΠΎΠ»ΡƒΡ‡ΠΈΠ»ΠΈ систСмы ΠΊΠΎΠΌΠΏΡŒΡŽΡ‚Π΅Ρ€Π½ΠΎΠΉ классификации Π°Ρ€ΠΈΡ‚ΠΌΠΈΠΉ с Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†ΠΈΠ΅ΠΉ принятия Ρ€Π΅ΡˆΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΎ нСобходимости провСдСния элСктрокардиотСрапии с ΠΏΠ°Ρ€Π°ΠΌΠ΅Ρ‚Ρ€Π°ΠΌΠΈ Π²Ρ‹ΡΠΎΠΊΠΎΠ²ΠΎΠ»ΡŒΡ‚Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΈΠΌΠΏΡƒΠ»ΡŒΡΠ°, вычислСнного Π°Π΄Π°ΠΏΡ‚ΠΈΠ²Π½ΠΎ для ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΠ°Ρ†ΠΈΠ΅Π½Ρ‚Π°. Π’ Π΄Π°Π½Π½ΠΎΠΉ Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π΅ рассмотрСны ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄Ρ‹ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·Π° элСктрокардиографичСского сигнала, снимаСмого с элСктродов Π½Π°Ρ€ΡƒΠΆΠ½ΠΎΠ³ΠΎ автоматичСского ΠΈΠ»ΠΈ полуавтоматичСского дСфибриллятора, с Ρ†Π΅Π»ΡŒΡŽ принятия Ρ€Π΅ΡˆΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΎ нСобходимости оказания дСфибрилляции, ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Π½ΠΈΠΌΡ‹Π΅ Π²ΠΎ встроСнном ΠΏΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠΌΠ½ΠΎΠΌ обСспСчСнии автоматичСских ΠΈ полуавтоматичСских Π²Π½Π΅ΡˆΠ½ΠΈΡ… дСфибрилляторов. Π Π°Π±ΠΎΡ‚Π° Π²ΠΊΠ»ΡŽΡ‡Π°Π΅Ρ‚ ΠΎΠ±Π·ΠΎΡ€ ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Π½ΠΈΠΌΡ‹Ρ… ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ΠΎΠ² Ρ„ΠΈΠ»ΡŒΡ‚Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠΈ, Π° Ρ‚Π°ΠΊΠΆΠ΅ ΠΏΠΎΡΠ»Π΅Π΄ΡƒΡŽΡ‰ΠΈΡ… Π°Π»Π³ΠΎΡ€ΠΈΡ‚ΠΌΠΎΠ² извлСчСния, классификации ΠΈ сТатия Ρ…Π°Ρ€Π°ΠΊΡ‚Π΅Ρ€Π½Ρ‹Ρ… ΠΏΡ€ΠΈΠ·Π½Π°ΠΊΠΎΠ² для сигнала Π­ΠšΠ“.Β Β Π›ΠΈΠΏΡ‡Π°ΠΊ Π”. А., Π§ΡƒΠΏΠΎΠ² А. А. ΠžΠ±Π·ΠΎΡ€ ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ΠΎΠ² автоматичСской диагностики сСрдСчной Π°Ρ€ΠΈΡ‚ΠΌΠΈΠΈ для принятия Ρ€Π΅ΡˆΠ΅Π½ΠΈΠΉ ΠΎ нСобходимости провСдСния дСфибрилляции. Ural Radio Engineering Journal. 2021;5(4):380–409. DOI: 10.15826/urej.2021.5.4.004.

    Methods of Signal Analysis for Automatic Diagnosis of Shockable Cardiac Arrhythmias: A Review

    Full text link
    ΠŸΠΎΡΡ‚ΡƒΠΏΠΈΠ»Π°: 19.12.2021. ΠŸΡ€ΠΈΠ½ΡΡ‚Π° Π² ΠΏΠ΅Ρ‡Π°Ρ‚ΡŒ: 18.01.2022.Received: 19.12.2021. Accepted: 18.01.2022.Ѐибрилляция ΠΆΠ΅Π»ΡƒΠ΄ΠΎΡ‡ΠΊΠΎΠ² сСрдца считаСтся Π½Π°ΠΈΠ±ΠΎΠ»Π΅Π΅ часто Π²ΡΡ‚Ρ€Π΅Ρ‡Π°ΡŽΡ‰Π΅ΠΉΡΡ ΠΏΡ€ΠΈΡ‡ΠΈΠ½ΠΎΠΉ Π²Π½Π΅Π·Π°ΠΏΠ½ΠΎΠΉ остановки сСрдца. Вакая фибрилляция ΠΈ часто ΠΏΡ€Π΅Π΄ΡˆΠ΅ΡΡ‚Π²ΡƒΡŽΡ‰Π°Ρ Π΅ΠΉ ТСлудочковая тахикардия – это Ρ€ΠΈΡ‚ΠΌΡ‹ сСрдца, ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹Π΅ ΠΌΠΎΠ³ΡƒΡ‚ Ρ€Π΅Π°Π³ΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ Π½Π° ΡΠΊΡΡ‚Ρ€Π΅Π½Π½ΡƒΡŽ ΡΠ»Π΅ΠΊΡ‚Ρ€ΠΎΡˆΠΎΠΊΠΎΠ²ΡƒΡŽ Ρ‚Π΅Ρ€Π°ΠΏΠΈΡŽ ΠΈ Π²Π΅Ρ€Π½ΡƒΡ‚ΡŒΡΡ ΠΊ Π½ΠΎΡ€ΠΌΠ°Π»ΡŒΠ½ΠΎΠΌΡƒ синусовому Ρ€ΠΈΡ‚ΠΌΡƒ ΠΏΡ€ΠΈ Ρ€Π°Π½Π½Π΅ΠΉ диагностикС послС остановки сСрдца с восстановлСниСм Π°Π΄Π΅ΠΊΠ²Π°Ρ‚Π½ΠΎΠΉ насосной Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†ΠΈΠΈ сСрдца. Однако ручная ΠΏΡ€ΠΎΠ²Π΅Ρ€ΠΊΠ° сигналов Π­ΠšΠ“ Π½Π° Π½Π°Π»ΠΈΡ‡ΠΈΠ΅ ΠΏΠ°Ρ‚Ρ‚Π΅Ρ€Π½Π° Ρ‚Π°ΠΊΠΎΠΉ Π°Ρ€ΠΈΡ‚ΠΌΠΈΠΈ являСтся слоТной аналитичСской Π·Π°Π΄Π°Ρ‡Π΅ΠΉ, Ρ‚Ρ€Π΅Π±ΡƒΡŽΡ‰Π΅ΠΉ Π½Π΅ΠΌΠ΅Π΄Π»Π΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ принятия Ρ€Π΅ΡˆΠ΅Π½ΠΈΡ Π² стрСссовой ситуации, практичСски Π½Π΅Π²Ρ‹ΠΏΠΎΠ»Π½ΠΈΠΌΠΎΠΉ Π² отсутствиС ΠΊΠ²Π°Π»ΠΈΡ„ΠΈΡ†ΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ мСдицинского спСциалиста. ΠŸΠΎΡΡ‚ΠΎΠΌΡƒ для автоматичСской диагностики острых состояний ΡˆΠΈΡ€ΠΎΠΊΠΎΠ΅ ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΏΠΎΠ»ΡƒΡ‡ΠΈΠ»ΠΈ систСмы ΠΊΠΎΠΌΠΏΡŒΡŽΡ‚Π΅Ρ€Π½ΠΎΠΉ классификации Π°Ρ€ΠΈΡ‚ΠΌΠΈΠΉ с Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†ΠΈΠ΅ΠΉ принятия Ρ€Π΅ΡˆΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΎ нСобходимости провСдСния элСктрокардиотСрапии с ΠΏΠ°Ρ€Π°ΠΌΠ΅Ρ‚Ρ€Π°ΠΌΠΈ Π²Ρ‹ΡΠΎΠΊΠΎΠ²ΠΎΠ»ΡŒΡ‚Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΈΠΌΠΏΡƒΠ»ΡŒΡΠ°, вычислСнного Π°Π΄Π°ΠΏΡ‚ΠΈΠ²Π½ΠΎ для ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΠ°Ρ†ΠΈΠ΅Π½Ρ‚Π°. Π’ Π΄Π°Π½Π½ΠΎΠΉ Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π΅ рассмотрСны ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄Ρ‹ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·Π° элСктрокардиографичСского сигнала, снимаСмого с элСктродов Π½Π°Ρ€ΡƒΠΆΠ½ΠΎΠ³ΠΎ автоматичСского ΠΈΠ»ΠΈ полуавтоматичСского дСфибриллятора, с Ρ†Π΅Π»ΡŒΡŽ принятия Ρ€Π΅ΡˆΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΎ нСобходимости оказания дСфибрилляции, ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Π½ΠΈΠΌΡ‹Π΅ Π²ΠΎ встроСнном ΠΏΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠΌΠ½ΠΎΠΌ обСспСчСнии автоматичСских ΠΈ полуавтоматичСских Π²Π½Π΅ΡˆΠ½ΠΈΡ… дСфибрилляторов. Π Π°Π±ΠΎΡ‚Π° Π²ΠΊΠ»ΡŽΡ‡Π°Π΅Ρ‚ ΠΎΠ±Π·ΠΎΡ€ ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Π½ΠΈΠΌΡ‹Ρ… ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ΠΎΠ² Ρ„ΠΈΠ»ΡŒΡ‚Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠΈ, Π° Ρ‚Π°ΠΊΠΆΠ΅ ΠΏΠΎΡΠ»Π΅Π΄ΡƒΡŽΡ‰ΠΈΡ… Π°Π»Π³ΠΎΡ€ΠΈΡ‚ΠΌΠΎΠ² извлСчСния, классификации ΠΈ сТатия Ρ…Π°Ρ€Π°ΠΊΡ‚Π΅Ρ€Π½Ρ‹Ρ… ΠΏΡ€ΠΈΠ·Π½Π°ΠΊΠΎΠ² для сигнала Π­ΠšΠ“.Ventricular fibrillation is considered the most common cause of sudden cardiac arrest. The fibrillation, and ventricular tachycardia often preceding it, are cardiac rhythms that may respond to emergency electroshock therapy and return to normal sinus rhythm when diagnosed early after cardiac arrest with the restoration of adequate cardiac pumping function. However, manually checking ECG signals on the existence of a pattern of such arrhythmias is a risky and time-consuming task in stressful situations and practically impossible in the absence of a qualified medical specialist. Therefore, systems of the computer classification of arrhythmias with the function of making a decision on the necessity of electric cardioversion with the parameters of a high-voltage pulse calculated adaptively for each patient are widely used for the automatic diagnosis of such conditions. This paper discusses methods of analyzing the electrocardiographic signal taken from the electrodes of an external automatic or semi-automatic defibrillator in order to make a decision on the necessity for defibrillation, which are applicable in the embedded software of automatic and semiautomatic external defibrillators. The paper includes an overview of applicable filtering techniques as well as subsequent algorithms for extracting, classifying and compressing features for the ECG signal

    Algorithms for automated diagnosis of cardiovascular diseases based on ECG data: A comprehensive systematic review

    Get PDF
    The prevalence of cardiovascular diseases is increasing around the world. However, the technology is evolving and can be monitored with low-cost sensors anywhere at any time. This subject is being researched, and different methods can automatically identify these diseases, helping patients and healthcare professionals with the treatments. This paper presents a systematic review of disease identification, classification, and recognition with ECG sensors. The review was focused on studies published between 2017 and 2022 in different scientific databases, including PubMed Central, Springer, Elsevier, Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI), IEEE Xplore, and Frontiers. It results in the quantitative and qualitative analysis of 103 scientific papers. The study demonstrated that different datasets are available online with data related to various diseases. Several ML/DP-based models were identified in the research, where Convolutional Neural Network and Support Vector Machine were the most applied algorithms. This review can allow us to identify the techniques that can be used in a system that promotes the patient’s autonomy.N/
    corecore