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最近、心房活性(AA)を分析し、不整脈AAを検出することが非常に重要になり、このために完全な心室活動(VA)のキャンセルは前提条件です。マルチリードECGにはいくつかのVAキャンセルアルゴリズムがありましたが、シングルリード用のVAキャンセルアルゴリズムはかなりの数です。この研究では、胸部ECGをモデル化し、このモデルに基づいて、イベント同期適応フィルター(ESAF)に基づいた新しいVAキャンセルアルゴリズムを提案しました。このESAFでは、AF ECGは、参照として主要な入力およびイベント同期衝動列(ESIT)として扱われました。そして、eSITは、QRS複合体を検出することにより、心室活性と同期するために生成されました。パフォーマンスを評価するために、心房細動心電図のAA推定問題に適用されました。結果として、計算コストが低い場合でも、このESAFベースのアルゴリズムは、ABSメソッドよりも優れたパフォーマンスを示し、PCA(主成分分析)またはSVD(単一値分解)に基づくアルゴリズムに匹敵するパフォーマンスを示しました。また、二等型VASを備えた一部のAF ECGのESAFの拡張バージョンを提案しましたが、これも合理的なパフォーマンスを示しました。最終的に、提案されたアルゴリズムは、リアルタイムで実装することが可能であっても、AAを正確に推定することがわかった。アルゴリズムは、最も広く使用されている方法、つまりABS(平均化されたビート減算)メソッドを置き換えることを期待しています。
最近、心房活性(AA)を分析し、不整脈AAを検出することが非常に重要になり、このために完全な心室活動(VA)のキャンセルは前提条件です。マルチリードECGにはいくつかのVAキャンセルアルゴリズムがありましたが、シングルリード用のVAキャンセルアルゴリズムはかなりの数です。この研究では、胸部ECGをモデル化し、このモデルに基づいて、イベント同期適応フィルター(ESAF)に基づいた新しいVAキャンセルアルゴリズムを提案しました。このESAFでは、AF ECGは、参照として主要な入力およびイベント同期衝動列(ESIT)として扱われました。そして、eSITは、QRS複合体を検出することにより、心室活性と同期するために生成されました。パフォーマンスを評価するために、心房細動心電図のAA推定問題に適用されました。結果として、計算コストが低い場合でも、このESAFベースのアルゴリズムは、ABSメソッドよりも優れたパフォーマンスを示し、PCA(主成分分析)またはSVD(単一値分解)に基づくアルゴリズムに匹敵するパフォーマンスを示しました。また、二等型VASを備えた一部のAF ECGのESAFの拡張バージョンを提案しましたが、これも合理的なパフォーマンスを示しました。最終的に、提案されたアルゴリズムは、リアルタイムで実装することが可能であっても、AAを正確に推定することがわかった。アルゴリズムは、最も広く使用されている方法、つまりABS(平均化されたビート減算)メソッドを置き換えることを期待しています。
Recently, it has become very important to analyze atrial activity (AA) and to detect arrhythmic AAs and, for this, complete ventricular activity (VA) cancellation is prerequisite. There have been several VA cancellation algorithms for multi-lead ECG but VA cancellation algorithm for single-lead is quite a few. In this study, we have modeled thoracic ECG and, based on this model, proposed a novel VA cancellation algorithm based on event synchronous adaptive filter (ESAF). In this ESAF, the AF ECG was treated as a primary input and event-synchronous impulse train (ESIT) as a reference. And, ESIT was generated so to be synchronized with the ventricular activity by detecting QRS complex. To evaluate the performance, it was applied to the AA estimation problem in atrial fibrillation electrocardiograms. As results, even with low computational cost, this ESAF based algorithm showed better performance than the ABS method and comparable performance to algorithm based on PCA (principal component analysis) or SVD (singular value decomposition). We also proposed an expanded version of ESAF for some AF ECGs with bimorphic VAs and this also showed reasonable performance. Ultimately, our proposed algorithm was found to estimate AA precisely even though it is possible to implement in real-time. We expect our algorithm to replace the most widely used method, that is, the ABS (averaged beat subtraction) method.
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