Ученые ГУАП разработали алгоритм, который поможет врачу принимать решение о состоянии сердечно-сосудистой системы человека при аритмии
Разработанный алгоритм может использоваться в качестве системы поддержки принятия врачебного решения, то есть это своеобразный «помощник» врача, который позволяет облегчить и ускорить задачу постановки диагноза в условиях экспресс-диагностики без ущерба точности и достоверности обследования. А разработанная система визуализации пространства классификации поможет врачу не только быстрее оценить состояние пациента, но и наглядно объяснять диагноз.
Автор проекта - старший преподаватель кафедры прикладной информатики ГУАП Белла Акопян. Она отмечает, что разработка призвана повысить уровень эффективности обследования.
К алгоритмам обнаружения и классификации нарушения сердечного ритма предъявляются серьезные требования. Он должен применяться в режиме реального времени, иметь достаточный резерв мощности обработки для других функций, связанных с анализом состояния сердечно-сосудистой системы. Также он должен быть малочувствительным к низким уровням шума во избежание ложных срабатываний в реальных условиях, — пояснила она.
Автор исследовала классификацию аритмии по электрокардиограмме и оценку артериального давления в условиях аритмии.
Алгоритм позволяет осуществить классификацию аритмии с высокой достоверностью. Разработана система визуализации, изображающая положение желудочкового комплекса, который описывает сердечное сокращение на ЭКГ в пространстве информативных признаков. Это позволяет наглядно представить результаты классификации в процессе исследования. Трехэтапный алгоритм предобработки сигнала ЭКГ и оценки положения опорных точек сердечных сокращений осуществляется на основе методов цифровой фильтрации. Это обеспечивает высокое качество обнаружения в условиях сигнала помехи и вне зависимости от формы желудочкового комплекса, поскольку у пациентов с аритмией он может выглядеть нетипично, — рассказала Белла Акопян.
Разработанный алгоритм тестировался на материалах открытых верифицированных баз данных многоканальных электрокардиограмм MIT-BIH Arrhythmia DB и Санкт-Петербургского Института кардиологической техники «ИНКАРТ». Кроме того, он внедрен в методиках, алгоритмах и программных средствах лаборатории физиологии биоуправления для анализа физиологических сигналов функционирования сердечно-сосудистой системы в Федеральном государственном бюджетном научном учреждении «Институт экспериментальной медицины».