Method for Prediction of Acute Hypotensive Episodes

Hypotension is type of secondary insult and it is related to poor outcome. The ability to predict adverse hypotensive events, where a patient's arterial blood pressure drops to abnormally low levels, would be of major benefit to the fields of primary and secondary health care. The aim of the paper is to present the novel method for predicting of acute hypotensive episodes, based on ECG analysis by the complex system theory approach. 45 patients (in four neurointensive care facilities throughout Europe) data were selected for the analysis. 11 patients had EUSIG-defined hypotensive events. The method includes determining of time varying biomarkers corresponding to plurality of physiological processes in patient's organism as a non-linear dynamic complex system and generating an acute hypotension prediction classifier. The calculations of biomarkers are based on complex system approach and algebraic matrix analysis of ECG parameters. The classifier is based on the comparison of biomarkers behaviour in 3D images. It is demonstrated that the presented method allows us to predict arterial hypotension events 40-50 minutes ahead with a sensitivity of 81 %, specificity 94 %. This result was obtained from prospective real-time data collection in a live clinical intensive care environment

Polikardiosignalų koherencijos savybės

A big part of heart disease diagnostics criteria is collected by registration and analysis of cardio signals that show electric heart activity disturbance (EСG) and hemodynamic and mechanic activity changing, as impedance cardiograms (IСG) and seismocardiograms (SСG). Therefore, a solution of problem of effective heart disease diagnostic is the creation of new cardiosignals analysis technologies. Previously Fourier series were applied to frequency analysis of ECG, but this method was not applied to estimation of ICG and SCG frequency characteristics. In this paper, the frequency analysis method was applied to three cardio signals, because they reflect the electrical and mechanical work of the human heart better as one ECG signal. The main aim of this work is to adapt Fourier transformation to assessing and comparing the characteristics of hereinbefore signals and coherence

Medicine and electronics : hearts and integrated circuits

Straipsnis apžvelgia, kaip mikroelektronikos pažanga per paskutiniuosius dešimtmečius pakeitė kardiologijoje naudajamus tyrimo metodus. Akcentuojami elektro­kardiogra­mos analizės metodai. Integralinių schemų tobulėjimas bei greitų ir nebrangių kompiuterių atsiradimas padėjo sukrti naujus jutiklius, naujus instrumetus ir naujas sistemas, galinčias surinkti ir apdoroti apdoroti daugelį kartų daugiau elektro­kar­diogramų informacijos, nei prieš kelis dešimtmečius rankiniu būdu apdorodavo gydytojai. Kompiuterinių tinklų išsivystymas leido įgyvendinti telekardiologijos idėją – konsultacijas vykdyti per nuotolį, į kardiologijos centrus siunčiant ne ligonius, o tik jų elektrokardiogramas. Idėja Kauno kardiologijos institute buvo pradėta vystyti prieš tris dešimtmečius, tačiau tuomet nepaplito dėl blogos ryšių kokybės. Dabar atsirado technės galimybės kurti kardiologijos telekonsultacines sistemas, turinčias galimybę dirbti dialoginiame bei paketiniame režimuose. Telekonsultacines sistemas naudinga jungti su automatinės kardiogramų analizės sistemomis, kurios taip pat jau keletą dešimtmečių kuriamos ir tobulinamos Kauno kardiologijos institute. Jungtinės sistemos padėtų kardiologiniuose centruose kaupti diagnozei ir sveikatos apsaugos administravimui reikalingą statistiką. Duomenų surinkimo srityje sukurtos daugiataškių kardiogramų surinkimo sistemos, pajėgiančios išmatuoti virš šimto derivacijų, bei didelės skiraimosios gebos elektrokardiogramų surinkimo sistemos. Naujų duomenų srautas paskatino tobulinti siganlų apdorojimo metodus. Analizuojant didelės skiriamosiso gebos kardiogramas buvo patvirtinta vadinamųjų vėlyvųjų potencialų prognostinė reikšmė. Greta Furje analizės imta taikyti spektrotemporalinė bei vilnelių analizė. [...]There is reviewed development of diagnostics of heart diseases during the last 20 years. It was proved that new methods of signal processing enable to diagnose heart diseases more precisely. [...]Kauno medicinos universiteto Kardiologijos institutasKauno technologijos universitetasTaikomosios informatikos katedraVilniaus universitetasVytauto Didžiojo universiteta