Расшифровка ЭКГ. На что обратить внимание

Достоверность электрокардиограммы определяется способом математической оценки распределяемой по времени интервалов и зубцов различной периодичности.

Все изменения, выявленные на ЭКГ, записываются в виде заключения специалиста на пленке либо на отдельном бланке. Большая часть отклонений от нормы на электрокардиограмме обозначается специальными терминами и отражает о те или иные нарушения в работе сердца. Лечить сердце лучше всего в Германии. Отправиться на лечение вашему ребенку поможет компания “ПриватКлиник”, более подробная информация на сайте https://m1-privatklinik.ru/.

Так увеличенная частота сердечных сокращений, составляющая более 91 удара в минуту, свидетельствует о тахикардии, а ЧСС меньше 59 ударов в минуту – явный признак брадикардии. Эти два показателя сердечных сокращения могут проявляться, как вследствие нервных перегрузок, так и отражать существующую патологию сердца.

Определить положение сердца в грудной клетке, а также составить представление о функциях и форме его отделов позволяет ЭОС или электрическая ось сердца. Такая ось может иметь нормальное, горизонтальное, вертикальное положение или быть отклонена вправо и влево. На положение электрической оси оказывают существенное влияние следующие факторы: телосложение, возраст, пол, наличие изменений в сердечной мышце, болезни легких, пороки сердца, атеросклерозы и т.п. Кроме того у пациентов с гипертонической болезнью ЭОС часто отклонена влево или имеет горизонтальное расположение. А у больных с хроническими заболеваниями легочной системы ЭОС зачастую отклонена вправо. Люди худощавого телосложения имеют вертикальное положение сердечной оси, а люди более плотной комплекции – горизонтальное. Особенно важное значение уделяется внезапному изменению ЭОС, в таком случае сразу же назначаются дополнительные исследования.

Признаком серьезный патологий является несинусовый ритм сердца, он отражает факт того, что сердечный ритм генерируется в каком-либо второстепенном источнике потенциалов, а не в синусовом узле.

Неправильный синусовый ритм с периодами постепенного уменьшения или увеличения ЧСС свидетельствует о синусовой аритмии. Она бывает двух видов: дыхательная, а также недыхательная. Если первая является вариантом нормы, то вторая требует более детальной диагностики и отражает наличие сердечных патологий.

Выявляемое только в процессе ЭКГ такое нарушение сердечного ритма, как мерцательная аритмия, способствует тромбообразованию в полости предсердий и создает риск развития мозгового инсульта. Внеочередное сокращение сердечной мышцы, вызывающее аномальный электрический импульс называют экстрасистолия. В зависимости от своего происхождения она бывает: предсердной, атриовентрикулярной и желудочковой. Часто экстрасистолии характерны для людей с вегето-сосудистой дистонией. Нередким явлением при кардиосклерозе, миокардитах, инфаркте миокарда, кардиопатиях является синоатриальная блокада. Гипертрофия левого желудочка характеризуется утолщением или увеличением размеров левого желудочка сердца и встречается при артериальной гипертензии, пороках сердца и гипертрофической кардиомиопатии.

Прохождение ЭКГ в Москве

Электрокардиограмма (ЭКГ) – одно из самых распространенных методов исследования работы сердечной мышцы. При помощи этого функционального обследования можно выявить патологии даже на ранней стадии развития. Это значительно упрощает процесс постановки диагноза, делает лечение эффективным.

Сделать ЭКГ в Москве можно в медицинском центре «СоцМед». У нас работают опытные врачи, которые применяют в ходе обследования новое оборудование. Это гарантирует, что вы получите достоверный результат о работе сердца.

Описание услуги

Обратиться в наш медицинский центр для проведения ЭКГ можно при появлении симптомов заболеваний в области сердечно-сосудистой системы. Также это одно из обязательных обследований, которые включает в себя медкомиссия. Но даже если вы не работаете, нужно проходить ЭКГ раз в год, чтобы контролировать работу своего сердца. Это значительно снижает риск развития серьезных патологий.

У нас вы сможете пройти обследование быстро. Не нужно стоять в очереди, так как прием проводится по предварительной записи. Вы сможете пройти процедуру в выбранное вами время.

Проблемы

Существует установленная норма ЭКГ у взрослых и детей. Человек без медицинского образования не сможет понять, что показало обследование. Наши специалисты дают консультации о выявленных проблемах. При помощи этого обследования можно обнаружить ряд патологий:

• нарушение сердечного ритма;
• физические отклонения отделов сердца;
• стенокардия;
• миокардит;
• аневризма;
• экстрасистолия;
• перикардит;
• тромбоэмболия;
• прочее.

Наши специалисты могут поставить соответствующий диагноз, например, блокада левого пучка Гиса на ЭКГ. В ходе обследования врач сможет увидеть признаки перенесенного или острого инфаркта, ишемической болезни. Также он сможет диагностировать гипертрофию желудочка сердца на ЭКГ, нарушение электролитного баланса.

Спектр заболеваний в области этой системы широк. Современное оборудование позволяет провести точную диагностику. Также может быть выявлено нарушение внутрижелудочковой проходимости на ЭКГ, установить источники аномальных электросигналов и прочих патологий.

Расшифровка результата

ЭКГ представляет собой график с кривой сердечного ритма. Неподготовленный человек не сможет выявить патологии и отклонения от нормы. Поэтому наши специалисты делают расшифровку заключения ЭКГ в Москве. Наш врач имеет большой опыт работы, высокую квалификацию. На графике он сможет определить имеющиеся отклонения от нормы.

Например, он сможет увидеть признаки ранней реполяризации желудочков на ЭКГ и прочие патологии. Дав соответствующее заключение, специалист клиники «СоцМед» даст рекомендации о необходимости проведения дополнительных обследований и консультаций. Это позволит пациенту понять, как нужно действовать дальше. Если вы сомневаетесь в правильности постановки диагноза другим специалистом, можете показать нашему врачу ЭКГ. Он проведет ее расшифровку и скажет свое экспертное мнение.

Работодатели могут заключить с нами договор на проведение медкомиссий и ЭКГ. Это позволит вашим сотрудникам проходить необходимые обследования быстро. Вы получите достоверный результат об их здоровье. Это позволит избежать многих неприятностей в будущем.

Чтобы узнать стоимость ЭКГ для взрослых и детей в Москве, обратитесь к нашим консультантам по телефону горячей линии. Они ответят на интересующие вопросы, при необходимости перезвонят вам, если вы оставите контактную информацию. Доверьте свое здоровье профессионалам медицинского центра «СоцМед».

Норма экг у взрослых

Что такое электрокардиограмма, знает, наверняка, большинство из нас. Зато кому из неспециалистов под силу расшифровка экг: показатели, нормы, заключение может дать, конечно же, только врач. Однако и больному иногда интересно, какое должно быть ЭКГ, чтобы самостоятельно проверять состояние своего организма. В данной статье мы больше внимания уделим такому понятию, как норма ЭКГ у взрослых, которая заметно отличается от нормы для детей.

Общие понятия о данных ЭКГ

Для тех, кто хочет знать, как расшифровать ЭКГ самостоятельно, прежде всего скажем: данные о работе миокарда отражаются на электрокардиограмме и имеют вид чередующихся зубцов и более плоских интервалов и сегментов. Находящиеся на изоэлектрической линии зубцы напоминают кривую с отводами вверх и вниз. Они обозначаются буквами P, R, S, Q, T и записываются между зубцами Т и Р в стадии покоя линией горизонтального сегмента. При расшифровке ЭКГ сердца между TP или TQ проводится норма, которая определяет ширину, интервалы и амплитуду колебаний длины зубцов.

Показатели нормальной кардиограммы

Зная, как расшифровать ЭКГ сердца, важно интерпретировать результат исследований, придерживаясь определенной последовательности. Нужно обратить внимание вначале на:

• Ритм миокарда.
• Электрическую ось.
• Проводимость интервалов.
• Зубец T и сегменты ST.
• Анализ комплексов QRS.

Расшифровка ЭКГ с целью определения нормы сводится к данным положения зубцов. Норма ЭКГ у взрослых по сердечному ритмы определяется длительностью R-R-интервалов, т.е. расстоянием между самыми высокими зубцами. Разница между ними не должна превышать 10%. Замедленный ритм указывает на брадикардию , а учащённый – на тахикардию . Норма пульсаций – 60-80.

По расположенным между зубцами интервалам P-QRS-T судят о прохождении импульса по сердечным отделам. Как покажут результаты ЭКГ, норма интервала составляет 3-5 квадратиков или 120-200 мс.

В данных ЭКГ интервал PQ отражает проникновение к желудочкам биопотенциала через желудочковый узел напрямую к предсердию.

Комплекс QRS на ЭКГ демонстрирует возбуждение желудочков. Для его определения нужно измерить ширину комплекса между зубцами Q и S. Нормальной считается ширина в 60-100 мс.

Нормой при расшифровке ЭКГ сердца считается выраженность зубца Q, который не должен быть глубже 3 мм и продолжительностью менее 0,04.

Интервал QT говорит о продолжительности сокращения желудочков. Норма здесь составляет 390-450 мс, более длинный интервал свидетельствует об ишемии , миокардите , атеросклерозе или ревматизме, а более короткий – о гиперкальциемии.

При расшифровке нормы ЭКГ электрическая ось миокарда покажет области нарушения проводимости импульса, результаты которых рассчитываются автоматически. Для этого отслеживается высота зубцов:

• Зубец S при норме не должен превышать зубец R.
• При отклонении вправо в первом отведении, когда зубец S ниже зубца R — это говорит, что в работе правого желудочка существуют отклонения.
• Обратное отклонение влево (зубец S превышает зубец R) свидетельствует о гипертрофии левого желудочка.

О прохождении по миокарду и перегородке биопотенциала расскажет комплекс QRS. Нормальное ЭКГ сердца будет в случае, когда зубец Q либо отсутствует, либо не превышает по ширине 20-40 мс, а по глубине трети зубца R.

Сегмент ST нужно измерять между концом S и началом T зубца. На его длительность влияет частота пульса. Опираясь на результаты ЭКГ, норма сегмента имеет место быть в таких случаях: депрессия ST на ЭКГ при допустимых от изолинии отклонениях в 0,5 мм и подъём в отведениях не более 1 мм.

Чтение зубцов

• Зубец Р в норме положителен в I и II отведениях, и отрицателен в VR при ширине 120 мс. Он показывает то, как биопотенциал распределяется по предсердиям. Отрицательный T в I и II указывает на признаки гипертрофии желудочков, ишемию или инфаркт .
• Зубец Q отражает возбуждение левой части перегородки. Его норма: четверть от зубца R и 0,3 с. Превышение нормы свидетельствует о некротической патологии сердца.
• Зубец R показывает активность стенок желудочков. В норме он фиксируется во всех отведениях, а иная картина говорит о гипертрофии желудочков.
• Зубец S на ЭКГ демонстрирует возбуждение базальных слоёв и перегородок желудочков. В норме он составляет 20 мм. Важно обращать внимание на ST сегмент, который определяет состояние миокарда. Если положение сегмента колеблется, то это говорит об ишемии миокарда.
• Зубец T в I и II отведениях направлен вверх, а в VR отведениях только отрицательный. Изменение зубца т на ЭКГ говорит о следующем: высокий и острый T показывает на гиперкалемию, а длинный и плоский – на гипокалемию.

Почему показания ЭКГ могут различаться у одного пациента?

Данные ЭКГ пациента могут иногда отличаться, поэтому если вы знаете, как расшифровать экг сердца, но видите различные результаты у одного и того же пациента, не стоит преждевременно ставить диагноз. Точные результаты потребуют учёта разных факторов:

• Часто искажения вызываются техническими дефектами, например, неаккуратным склеиванием кардиограммы.
• Путаницу могут вызвать римские цифры, которые одинаковы в нормальном и перевёрнутом направлении.
• Иногда проблемы появляются в результате разрезания диаграммы и утраты первого Р зубца или последнего Т.
• Предварительная подготовка к процедуре также имеет значение.
• Работающие поблизости электроприборы воздействуют на переменный ток в сети, а это отражается в повторении зубцов.
• На нестабильности нулевой линии могут сказаться неудобное положение или волнение пациента во время сеанса.
• Иногда случается смещение или некорректное расположение электродов.

Поэтому на многоканальном электрокардиографе получаются самые верные измерения.

Именно по ним можно проверять свои знания, как расшифровать ЭКГ самостоятельно, не боясь ошибиться в постановке диагноза (лечение, конечно же, может назначить только врач).

Диагностические заключения по ЭКГ в 12 отведениях, полученной по данным EASI, по сравнению со стандартной ЭКГ в 12 отведениях у детей

Задний план: Меньшее количество электродов в более легко расположенных местах облегчило бы запись электрокардиограммы (ЭКГ). Чтобы исследовать возможность упрощения записи ЭКГ у детей, мы сравнили диагностические выводы при интерпретации стандартной ЭКГ по сравнению с ЭКГ в 12 отведениях, полученных по EASI.Наша гипотеза заключалась в том, что вариация интерпретации стандартных ЭКГ в 12 отведениях по сравнению с EASI не превышала вариацию интерпретации стандартных ЭКГ внутри ридера.

Методы: В исследование включен 221 ребенок. 2 системы отведений регистрировались одновременно. Два опытных детских кардиолога интерпретировали ЭКГ. Во-первых, читатель интерпретировал набор из 221 ЭКГ со случайно распределенными стандартными и полученными по EASI ЭКГ в 12 отведениях.Затем читатель интерпретировал дополнительный набор ЭКГ, не имея доступа к первому набору. Наконец, читатель заново интерпретировал стандартные ЭКГ 98 детей.

Результаты: Различия в интерпретации стандартных ЭКГ в 12 отведениях, полученных по данным EASI, были лишь немного больше, чем различия в интерпретации стандартных ЭКГ внутри ридера.

Выводы: Для большинства электрокардиографических диагнозов выводы ЭКГ в 12 отведениях, полученные с помощью EASI, были аналогичны выводам стандартных ЭКГ.Эти данные подтверждают предположение о том, что система отведений EASI является потенциальной альтернативой стандартной ЭКГ у детей.

сердец | Бесплатный полнотекстовый | Новый стандарт ISO/IEC для автоматизированной интерпретации ЭКГ

3. Влияние стандарта 801601-2-86 на автоматизированную интерпретацию ЭКГ

Одним из ключевых аспектов, затронутых этой работой, является обновление требований к компьютеризированному анализу сигналов ЭКГ. В этом новом стандарте были предприняты большие усилия, чтобы объединить различные требования и методы тестирования и уточнить, как их следует применять к различным типам алгоритмов анализа ЭКГ в одном стандарте.В настоящее время существуют различные наборы требований, методов тестирования и наборов тестовых данных, определенных в существующих стандартах [2,3,4,7]. Хотя объединение требований к тестированию алгоритмов, методов и наборов данных из существующих стандартов, а также добавление пояснений и обоснований может показаться простой задачей, стандарт 80601-2-86 решает давнюю проблему понимания объема и цели стандарта. различные требования к тестированию алгоритмов, а также способы их применения к различным типам оборудования ЭКГ.Каждый исторический стандарт устройств ЭКГ содержал пункты, применимые к алгоритмам анализа ЭКГ [2,3,4,7,8,10,11,12,13] вместе с соответствующими определениями типов устройств ЭКГ, к которым они применяются. К сожалению, определения больше сосредоточены на типе устройства, содержащего алгоритм, а не на предполагаемом клиническом использовании алгоритма. Более того, для производителей не было руководства относительно того, как применять эти стандарты к алгоритмам анализа ЭКГ, которые содержались в оборудовании ЭКГ, не отвечающем этим конкретным определениям устройств ЭКГ.Когда будет введен новый стандарт 80601-2-86, требования к тестированию алгоритма ЭКГ, методы тестирования и наборы данных будут применяться на основе предполагаемого использования алгоритма, а не только типа устройства ЭКГ, которое содержит алгоритм. Требования в существующем проекте состоят из двух разных пунктов, а именно: 201.12.4.1 Алгоритм тестирования для диагностики 12 отведений и 201.12.4.2 Требования к тестированию компьютеризированных алгоритмов анализа аритмии [1]. Требования в каждом из этих разделов применяются к конкретным типам оборудования ЭКГ, для которых они были первоначально определены в исторических стандартах.Кроме того, эти требования также применяются к другим алгоритмам компьютерного анализа ЭКГ, основанным на предполагаемом использовании выходных данных компьютерного анализа ЭКГ, а не на определении самого оборудования. Как правило, диагностический алгоритм 12 отведений работает на статической записи ЭКГ моментальный снимок для получения измерений, интерпретации ритма и может включать в себя интерпретирующие утверждения для проводимости и морфологические паттерны [1] для аномалий, которые могут включать широкий спектр заболеваний, таких как гипертрофическая болезнь, ишемическая болезнь, острый инфаркт миокарда, первичные и вторичные нарушения реполяризации и т. д. .Алгоритмы, предназначенные для обеспечения диагностической интерпретации ЭКГ в 12 отведениях с использованием данных, полученных из нестандартного редуцированного набора отведений, такого как система EASI [14] или из редуцированного прекардиального отведения [15], также соответствуют описанию диагностический алгоритм с 12 отведениями, даже несмотря на то, что устройства, которые могут содержать эти алгоритмы, не соответствуют определению диагностического электрокардиографа («ДИАГНОСТИЧЕСКОЕ ЭКГ ME ОБОРУДОВАНИЕ» [1]) в 80601-2-86. Напротив, алгоритмы анализа аритмии предназначены для анализировать данные в более непрерывном характере и может анализировать долгосрочные данные, такие как данные с холтеровских или патч-устройств ЭКГ, может анализировать непрерывные данные и / или данные в реальном времени, такие как данные с мониторов пациента ЭКГ, или может анализировать краткосрочные данные ЭКГ, например, от регистраторов событий ЭКГ или мобильных кардиотелеметрических устройств (MCT).Предполагаемой целью алгоритмов аритмии является обнаружение и классификация комплексов QRS и обнаружение аритмических событий [1]. Алгоритмы анализа аритмии могут также выполнять измерения ЭКГ с целью измерения тенденций или обнаружения событий, таких как эпизоды ишемии.

Выходные данные этих двух типов алгоритмов анализа ЭКГ в некоторой степени перекрываются, но они имеют разное предназначение, и, следовательно, требования, методы тестирования и наборы данных тестирования различны для каждого из этих двух типов алгоритмов.Следующее обсуждение будет сосредоточено на влиянии 80601-2-86 на тестирование производительности для диагностических алгоритмов анализа ЭКГ в 12 отведениях, которые также упоминаются в других описаниях, таких как «автоматическая интерпретация ЭКГ». Статистические показатели, ограничения тестирования и основные принципы автоматической интерпретации ЭКГ также применимы к алгоритмам анализа аритмии, но не будут обсуждаться в этой статье.

Большинство современных диагностических электрокардиографов в настоящее время имеют возможность компьютерной автоматической интерпретации ЭКГ, и к 2006 г. было подсчитано, что 100 миллионов ЭКГ интерпретировались с помощью компьютеризированных алгоритмов в Соединенных Штатах и ​​такое же количество в Европе и остальном мире. 16].Производительность этих компьютеризированных анализов ЭКГ достигла точки, когда алгоритмы могут точно выполнять рутинные измерения ЭКГ и обеспечивать полезные клинические преимущества, но также имеют хорошо изученные ограничения по сравнению с чрезмерным чтением у людей [17]. Из-за широкого использования автоматизированной компьютерной интерпретации ЭКГ и влияния, которое она может оказать на принятие клинических решений, крайне важно включить требования к тестированию производительности, которые обеспечивают как можно более полную характеристику эффективности алгоритма.Эта цель является краеугольным камнем отраслевых стандартов для электрокардиографического оборудования и поддерживается стандартом 80601-2-86. Он основан на требованиях и методах тестирования, разработанных в рамках проекта «Общие стандарты количественной электрокардиографии» (CSE) [18,19] и проекта Европейской службы тестирования на соответствие (CTS) [20]. Текущие требования к тестированию диагностических алгоритмов интерпретации ЭКГ требуют только тестирования. точность измерений амплитуды и интервальных измерений по данным CTS и CSE с использованием калибровочных, аналитических и биологических сигналов [2].Аналитические и калибровочные кривые ЭКГ CTS представляют собой смоделированные кривые, подобные ЭКГ, с рядом характеристик. Калибровочные кривые ЭКГ носят искусственный характер и предназначены для проверки как аппаратного отклика устройства, так и производительности автоматизированных измерений ЭКГ, используемых в программах автоматической диагностической интерпретации ЭКГ. Аналитические кривые ЭКГ более реалистичны с физиологической точки зрения и предназначены для измерения точности диагностических программ интерпретации ЭКГ по 12 отведениям при обнаружении и измерении особенностей ЭКГ.На рис. 1 показаны примеры калибровки CTS и аналитических сигналов. Биологические кривые состоят из небольшого набора фактических физиологических записей ЭКГ, которые были аннотированы человеком, а не считывателями. Диагностические заключения по контуру и ритму ЭКГ. Методы измерения точности были последовательно и четко определены и ранее были включены в стандарты ЭКГ [8].Однако в текущих отраслевых стандартах ЭКГ эти исторические требования для проверки точности диагностических утверждений опущены [2], что является пробелом, который устраняется в 80601-2-86. Это тестирование особенно важно с появлением новых типов алгоритмов, таких как машинное обучение, для которых имеется мало рекомендаций относительно проверки клинической точности. Проблема с дальнейшим улучшением этой ситуации заключается в том, что для дальнейшего продвижения требуются более качественные наборы тестовых данных, и в настоящее время нет новых доступных баз данных с соответствующими типами данных, включая правильно оцененные справочные аннотации, которые общедоступны для включения в отрасль. стандарт.Следовательно, улучшения, вносимые в стандарт 80601-2-86, носят ограниченный характер. Содержание стандарта 80601-2-86 сочетает в себе и согласовывает требования безопасности и производительности из старых стандартов ЭКГ. Это включает в себя требования, касающиеся технических аспектов сбора и преобразования сигналов, чтобы гарантировать, что оборудование ЭКГ будет работать безопасно и получать сигналы, которые подходят для предполагаемого использования оборудования, что может включать как интерпретацию человеком, так и/или компьютерный анализ данных. ЭКГ [21].Эти технические требования касаются необходимых характеристик производительности, чтобы гарантировать, что результирующие сигналы подходят для их предполагаемого использования, и включают такие характеристики, как фильтрация, полоса пропускания, подавление синфазного сигнала и системный шум [22]. В задачу данной статьи не входит обсуждение влияния неадекватного сбора и обработки сигнала на результаты компьютерной интерпретации ЭКГ. Предполагается, что если оборудование ЭКГ соответствует требованиям испытаний на соответствие для сбора сигналов ЭКГ, то выходные сигналы ЭКГ будут пригодны как для человека, так и для компьютерной интерпретации в зависимости от предполагаемого использования, заявленного изготовителем.Имеются убедительные данные, подтверждающие предположение о том, что компьютерные программы интерпретации ЭКГ являются важным клиническим дополнением к врачу, которое может даже усилить переоценку врачом [23, 24], но также ясно известно, что результаты всех компьютеризированных алгоритмов интерпретации ЭКГ имеют ограничения. [25] и требуют повторного чтения врачом [21,26]. Исторические требования, методы тестирования и наборы данных тестирования мало изменились за эти годы. Методы измерения автоматизированной интерпретации ЭКГ последовательно применялись на протяжении многих лет в соответствии с текущими [2] и прошлыми [8] отраслевыми стандартами.Однако данные, используемые для тестирования, могут сильно повлиять на измерение точности, и в настоящее время нет новых дополнительных баз данных, подходящих для использования в качестве отраслевого стандарта, хотя предпринимаются некоторые новые усилия [27]. Следовательно, достигнут незначительный прогресс в улучшении текущего качества тестирования производительности для алгоритмов в 80601-2-86. Работа, необходимая для создания лучших эталонных наборов данных для тестирования алгоритмов, особенно сложна, и улучшения, которые можно внести в текущее тестирование производительности, ограничены до тех пор, пока не будут доступны более качественные наборы данных для использования в контексте отраслевого стандарта.Разработчики продолжат повышать точность автоматизированных программ интерпретации ЭКГ, а отдельные производители продолжат проверять эффективность алгоритмов с помощью частных наборов данных. Кроме того, все более широкое использование алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для интерпретации ЭКГ добавит новых сложностей к проблеме понимания и характеристики безопасности и эффективности алгоритмов. Это также заставляет регулирующие органы расширять свои соображения по разработке и проверке алгоритмов для решения этих новых сложностей [28].Тем не менее из-за повсеместного присутствия программного обеспечения для автоматизированной интерпретации ЭКГ и из-за того влияния, которое оно может оказать на клиническую диагностику и принятие решений, оценка эффективности алгоритмов остается обязательным элементом отраслевых стандартов для оборудования для ЭКГ. На протяжении многих лет обсуждались ценность и достоверность некоторых требований к тестированию, которые были включены в стандарты оборудования для ЭКГ. Фактически, когда стандарт IEC 60601-2-51 был объединен со стандартом IEC 60601-2-25, две области тестирования алгоритмов не были включены в обновление, а именно (1) требования к тестированию, относящиеся к оценке диагностических Измерения ЭКГ при наличии шума и (2) составление отчетов для интерпретации диагностических утверждений по 12 отведениям [2].В то время, когда эти два стандарта были объединены, рабочая группа пришла к единому мнению, что их ценность ограничена. Тем не менее, консенсус рабочей группы JWG22 изменился на основе отзывов избирателей и теперь признает, что эти устаревшие требования к тестированию алгоритмов являются важными элементами компьютерной интерпретации ЭКГ и должны быть обязательными для улучшения требований к тестированию алгоритмов. Обзоры использования наборов данных CSE и CTS в 80601-2-86 ясно указывают на то, что эти наборы тестовых данных имеют ограничения [29], и, следовательно, производители часто используют собственные наборы данных для проверки клинической эффективности автоматической интерпретации ЭКГ.Производители должны осознавать, что измерение диагностической точности зависит от качества состава данных, и должны использовать данные, которые являются репрезентативными для предполагаемой клинической среды, и учитывать, что прогностические достоинства оценки эффективности должны быть проверены в отношении размера выборки, популяции пациентов и значения распространенности для каждой диагностической категории. В целом ожидается, что каждая диагностическая категория должна быть подтверждена достаточным количеством клинических случаев, и использование расширенных наборов данных может быть приемлемым, если оно дополняется подтверждающим анализом.Шум является обычным явлением в клинических условиях, и вариация ошибок будет увеличиваться с ухудшением качества сигнала [30], а влияние шума на точность измерения диагностических алгоритмов измерения ЭКГ является важной характеристикой для оценки [31]. Как правило, производитель должен оценить, являются ли базы данных и методы, определенные стандартом, полностью репрезентативными для тестируемого устройства, а также для его использования, и определить, когда могут потребоваться отклонения или дополнительные испытания (например,g., дополнительные данные для конкретного устройства, численное преобразование, дополнительные шаблоны шума и т. д.). Хотя методы, включенные в 80601-2-86, были первоначально разработаны для традиционных алгоритмов, основанных на правилах (т. е. тех, которые реализуют правила классификации на основе клинического консенсуса), общие концепции тестирования и отчетности могут также применяться к алгоритмам, основанным на машинном обучении. искусственного интеллекта, хотя для обеспечения надежной проверки могут потребоваться более крупные наборы данных тестирования и дополнительный анализ.

Важно отметить, что в стандарте 80601-2-86 не указаны критерии «годен-не годен» для автоматизированного анализа ЭКГ. Это, очевидно, не означает, что любая производительность приемлема; напротив, это признание того, что производительность алгоритма автоматизированного анализа ЭКГ следует оценивать в контексте предполагаемого использования устройства, чтобы гарантировать, что устройство работает достаточно хорошо в клинической практике.

4. Обсуждение

На момент подготовки этого документа первый проект комитета 80601-2-86 был опубликован и распространен для комментариев национальными организациями по стандартизации, входящими в IEC JWG22.Проект второго комитета готовится к распространению среди национальных комитетов для повторного запроса комментариев. Текущее состояние стандарта 80601-2-86 объединяет несколько существующих стандартов, применимых к оборудованию ЭКГ, в единый стандарт, который будет включать все оборудование ЭКГ, входящее в его сферу действия, а также будет содержать конкретные требования к конкретным типам оборудования ЭКГ на основе предполагаемого использования, заявленного производитель. Это будет включать требования и методы проверки соответствия для компьютеризированных алгоритмов анализа ЭКГ, которые определены в двух широких категориях, а именно: диагностические алгоритмы интерпретации ЭКГ в 12 отведениях и алгоритмы анализа аритмии.Количественная оценка производительности и наборы данных тестирования существуют уже несколько десятилетий. Целью нового стандарта 80601-2-86 является обновление обоснований и рекомендаций, содержащихся в информационных приложениях, таким образом, чтобы было более четко понятно, как применять стандарт к ряду современных компьютеризированных алгоритмов анализа ЭКГ, основанных на предполагаемое использование оборудования ЭКГ, в котором они используются.

В частности, требования к алгоритмам измерения и анализа для диагностической интерпретации ЭКГ восстанавливают некоторые исторические требования к тестированию производительности и методы тестирования на соответствие, которые ранее были исключены из текущих стандартов.Хотя ограничения наборов данных тестирования на соответствие были хорошо известны и опубликованы, они по-прежнему обеспечивают единственный метод единообразного и последовательного сравнительного анализа производительности алгоритма. Это особенно важно из-за повсеместного использования автоматизированной интерпретации ЭКГ в клиническом сообществе и важного влияния, которое она может оказать на чтение врачом.

Кроме того, глубокое влияние, которое автоматизированные программы интерпретации ЭКГ могут оказать на интерпретацию ЭКГ врачом и принятие клинических решений, было широко опубликовано экспертами в области электрокардиографии, и важность разработки и оценки эффективности этих алгоритмов с научной точностью имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы надлежащее использование компьютеризированных программ интерпретации ЭКГ хорошо изучено и приносит пользу пациентам.

В то время как стандарт 80601-2-86 применяется к подавляющему большинству устройств для ЭКГ, требования к автоматизированному анализу и интерпретации ЭКГ в основном относятся к традиционным типам устройств (например, основанный на правилах анализ ЭКГ в 12 отведениях в покое и традиционное холтеровское мониторирование). ЭКГ). Однако те же концепции могут быть применены к новым технологиям (например, алгоритмам машинного обучения/ИИ, нестандартной технологии отведений/конфигурации отведений) с использованием дополнительных наборов данных, соответствующих предполагаемому использованию устройства.Производители должны уделять особое внимание факторам, влияющим на качество и внешний вид наборов данных как для разработки алгоритмов, так и для тестирования, в частности, установлению надлежащих размеров выборки, репрезентативности популяции пациентов и распространенности/репрезентативности заболевания, чтобы точно отражать клиническую среду и предполагаемое использование для которой разработан алгоритм.

Автоматическая диагностика ЭКГ в 12 отведениях с использованием глубокой нейронной сети

Roth, G. A. et al. Глобальная, региональная и национальная смертность с разбивкой по полу и возрасту по 282 причинам смерти в 195 странах и территориях, 1980–2017 гг.: систематический анализ для исследования глобального бремени болезней, 2017 г. Ланцет 392 , 1736–1788 (2018).

Артикул Google ученый

Willems, J.L. et al. Тестирование производительности компьютерных программ ЭКГ: экспериментальное диагностическое исследование CSE. Дж. Электрокардиол. 20 (Приложение), 73–77 (1987).

ПабМед Google ученый

Schläpfer, J. & Wellens, H. J. Электрокардиограммы, интерпретированные компьютером: преимущества и ограничения. Дж. Ам. Сб. Кардиол. 70 , 1183 (2017).

Артикул Google ученый

Willems, J.L. et al. Диагностическая эффективность компьютерных программ для расшифровки электрокардиограмм. Н. англ. Дж. Мед. 325 , 1767–1773 (1991).

КАС Статья Google ученый

Шах А. П. и Рубин С.А. Ошибки компьютерной интерпретации сердечного ритма на электрокардиограмме. Дж. Электрокардиол. 40 , 385–390 (2007).

Артикул Google ученый

Эстес, Н. А. М. Компьютеризированная интерпретация ЭКГ: дополнение, а не замена. Тираж. Аритмия Электрофизиол. 6 , 2–4 (2013).

Артикул Google ученый

Крижевский А., Суцкевер И. и Хинтон Г. Э. Классификация Imagenet с помощью глубоких сверточных нейронных сетей. В Advances in Neural Information Processing Systems 1097–1105 (Curran Associates, Inc., 2012).

Хинтон Г. и др. Глубокие нейронные сети для акустического моделирования при распознавании речи: общие взгляды четырех исследовательских групп. Процесс обработки сигналов IEEE. Маг. 29 , 82–97 (2012).

ОБЪЯВЛЕНИЕ Статья Google ученый

Стед, В.W. Клинические последствия и проблемы искусственного интеллекта и глубокого обучения. JAMA 320 , 1107–1108 (2018).

Артикул Google ученый

Нейлор, К. О перспективах системы здравоохранения (глубокого) обучения. JAMA 320 , 1099–1100 (2018).

Артикул Google ученый

Хинтон Г. Глубокое обучение — технология, способная изменить здравоохранение. JAMA 320 , 1101–1102 (2018).

Артикул Google ученый

Bejnordi, B.E. et al. Диагностическая оценка алгоритмов глубокого обучения для выявления метастазов в лимфатических узлах у женщин с раком молочной железы. JAMA 318 , 2199 (2017).

Артикул Google ученый

Де Фау, Дж. и др. Клинически применимое глубокое обучение для диагностики и направления пациентов с заболеваниями сетчатки. Нац. Мед. 24 , 1342–1350 (2018).

Артикул Google ученый

Бек, Э. Дж., Гилл, В. и Де Лей, П. Р. Защита конфиденциальности и безопасности личной медицинской информации в странах с низким и средним уровнем дохода в эпоху ЦУР и больших данных. Глоб. Health Action 9 , 32089 (2016 г.).

Артикул Google ученый

Ханнун, А.Ю. и др. Обнаружение и классификация аритмий на уровне кардиолога на амбулаторных электрокардиограммах с использованием глубокой нейронной сети. Нац. Мед. 25 , 65–69 (2019).

КАС Статья Google ученый

Clifford, G.D. et al. Классификация ФП по короткой записи ЭКГ в одном отведении: PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge 2017. Comput. Кардиол. 44 , 1–4 (2017).

Google ученый

Мант, Дж.и другие. Точность диагностики мерцательной аритмии по электрокардиограмме практикующими врачами первичной медико-санитарной помощи и интерпретирующим диагностическим программным обеспечением: анализ данных исследования скрининга мерцательной аритмии у пожилых людей (SAFE). BMJ (Clin. Res. ed.) 335 , 380 (2007).

Артикул Google ученый

Veronese, G. et al. Точность врача скорой помощи в интерпретации электрокардиограмм при потенциальном инфаркте миокарда с подъемом сегмента ST: достаточно ли этого? Острая карта.Care 18 , 7–10 (2016).

Артикул Google ученый

Всемирная организация здравоохранения. Доклад о неинфекционных заболеваниях в мире, 2014 г.: достижение девяти глобальных целей в области неинфекционных заболеваний; Общая ответственность OCLC: 7003 (Всемирная организация здравоохранения, Женева, 2014 г.).

Сасси, Р. и др. PDF-ЭКГ в клинической практике: модель долгосрочного сохранения цифровых данных ЭКГ в 12 отведениях. Дж. Электрокардиол. 50 , 776–780 (2017).

Артикул Google ученый

Лайон, А., Минхоле, А., Мартинес, Дж. П., Лагуна, П. и Родригес, Б. Вычислительные методы анализа и интерпретации ЭКГ в свете их вклада в медицинские достижения. JR Soc. Интерфейс 15 , 20170821 (2018).

Артикул Google ученый

Алкмим, М.Б. и др. Улучшение доступа пациентов к специализированной медицинской помощи: Сеть телездравоохранения Минас-Жерайс, Бразилия. Бык. Всемирный орган здравоохранения. 90 , 373–378 (2012).

Артикул Google ученый

Хе, К., Чжан, X., Рен, С. и Сун, Дж. Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений. В проц. Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) 770–778 (IEEE, 2016).

Хонг С. и др. ENCASE: КЛАССИФИКАТОР ENsemble для классификации ЭКГ с использованием экспертных функций и глубоких нейронных сетей. In 2017 Computing на кардиологической конференции (IEEE, 2017).

Камалесваран Р., Махаджан Р. и Акбилгич О. Надежная глубокая сверточная нейронная сеть для классификации аномального сердечного ритма с использованием электрокардиограмм с одним отведением переменной длины. Физиологические измерения. 39 , 035006 (2018).

ОБЪЯВЛЕНИЕ Статья Google ученый

Эфрон Б. и Тибширани Р. Дж. Введение в Bootstrap (CRC Press, 1994).

McNemar, Q. Обратите внимание на ошибку выборки разницы между коррелированными пропорциями или процентами. Психометрика 12 , 153–157 (1947).

КАС Статья Google ученый

Джамбукия, С.Х., Дабхи, В. К. и Праджапати, Х. Б. Классификация сигналов ЭКГ с использованием методов машинного обучения: опрос. В проц. Международная конференция по достижениям в области вычислительной техники и приложений (ICACEA) 714–721 (IEEE, 2015 г.).

Macfarlane, P.W., Devine, B. & Clark, E. Программа анализа ЭКГ Университета Глазго (Uni-G). Вычисл. Кардиол. 32 , 451–454 (2005).

Google ученый

Смит, С.В. и др. Алгоритм глубокого обучения нейронной сети превосходит традиционный алгоритм интерпретации электрокардиограмм отделения неотложной помощи. Дж. Электрокардиол. 52 , 88–95 (2019).

Артикул Google ученый

Кубански Д., Цыгански Д., Антман Э. М. и Фельдман С. Л. Нейросетевая система для обнаружения мерцательной аритмии на амбулаторных электрокардиограммах. Дж. Кардиовасц. Электрофизиол. 5 , 602–608 (1994).

КАС Статья Google ученый

Tripathy, R. K., Bhattacharyya, A. & Pachori, R. B. Новый подход к обнаружению инфаркта миокарда по сигналам ЭКГ от нескольких электродов. IEEE Sens. J. 19 , 4509–4517 (2019).

ОБЪЯВЛЕНИЕ Статья Google ученый

Рубин Дж., Парванех С., Рахман, А., Конрой, Б. и Бабаизаде, С. Плотно связанные сверточные сети и анализ качества сигнала для обнаружения мерцательной аритмии с использованием коротких записей ЭКГ в одном отведении. стр. 1–4 (Вычисления в кардиологии (CinC), Ренн, 2017 г.). https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8331569.

Acharya, U. R. et al. Применение глубокой сверточной нейронной сети для автоматизированного обнаружения инфаркта миокарда по сигналам ЭКГ. Инф. науч. 415–416 , 190–198 (2017).

Артикул Google ученый

Шашикумар, С. П., Шах, А. Дж., Клиффорд, Г. Д. и Немати, С. Обнаружение пароксизмальной фибрилляции предсердий с использованием двунаправленных рекуррентных нейронных сетей на основе внимания. В проц. 24-я Международная конференция ACM SIGKDD по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных , KDD ’18 , Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США, (редакторы Guo, Y. & Farooq, F.) 715–723 (ACM, 2018).

Раххал М.А. и др. Подход глубокого обучения для активной классификации сигналов электрокардиограммы. Инф. наук 345 , 340–354 (2016).

Артикул Google ученый

Goldberger, A.L. et al. PhysioBank, PhysioToolkit и PhysioNet: компоненты нового исследовательского ресурса для сложных физиологических сигналов. Тираж 101 , E215–E220 (2000 г.).

КАС пабмед Google ученый

Гото С.и другие. Искусственный интеллект для прогнозирования потребности в срочной реваскуляризации на основе электрокардиографии в 12 отведениях у неотложных пациентов. PLoS ONE 14 , e0210103 (2019).

КАС Статья Google ученый

Rautaharju, PM, Surawicz, B. & Gettes, LS AHA/ACCF/HRS Рекомендации по стандартизации и интерпретации электрокардиограммы: Часть IV: Сегмент ST, зубцы T и U и интервал QT Научное заявление От Комитета по электрокардиографии и аритмиям Американской кардиологической ассоциации, Совета по клинической кардиологии; Фонд Американского колледжа кардиологов; и Общество сердечного ритма, одобренное Международным обществом компьютеризированной электрокардиологии. Дж. Ам. Сб. Кардиол. 53 , 982–991 (2009).

Артикул Google ученый

Луо, С. и Джонстон, П. Обзор фильтрации электрокардиограммы. Дж. Электрокардиол. 43 , 486–496 (2010).

Артикул Google ученый

Насименто Б.Р., Брант Л.К.С., Марино Б.С.А., Пассалья Л.Г. и Рибейро А.Л. П. Внедрение систем лечения инфаркта миокарда в странах с низким/средним уровнем дохода. Сердце 105 , 20 (2019).

Артикул Google ученый

Macfarlane, P. et al. Методика интерпретации ЭКГ в программе Глазго. Методы Инф. Мед. 29 , 354–361 (1990).

КАС Статья Google ученый

Макфарлейн, П.W. & Latif, S. Автоматизированное последовательное сравнение ЭКГ на основе Миннесотского кода. Дж. Электрокардиол. 29 , 29–34 (1996).

Артикул Google ученый

Принеас, Р. Дж., Кроу, С. и Чжан, З. М. Руководство Миннесотского кодекса по электрокардиографическим данным (Springer Science & Business Media, 2009).

Велозу А., Мейра В. мл. и Заки М. Дж. Ленивая ассоциативная классификация.В проц. 6-я Международная конференция по интеллектуальному анализу данных (ICDM) 645–654 (Компьютерное общество IEEE, 2006 г.).

Коэн, Дж. Коэффициент согласия для номинальных шкал. Учеб. Психологические измерения. 20 , 37–46 (1960).

Артикул Google ученый

Клигфилд, П. и др. Рекомендации по стандартизации и интерпретации электрокардиограммы. Дж. Ам. Сб.Кардиол. 49 , 1109 (2007).

Артикул Google ученый

Хе К., Чжан С., Рен С. и Сун Дж. Отображение идентичности в глубоких остаточных сетях. В Computer Vision — ECCV 2016 (ред. Лейбе, Б. и др.) 630–645 (Springer International Publishing, 2016).

Иоффе С. и Сегеди К. Пакетная нормализация: ускорение глубокого обучения сети за счет уменьшения внутреннего ковариатного сдвига.В проц. 32-я Международная конференция по машинному обучению (редакторы Бах, Ф. и Блей, Д.) 448–456 (JMLR.org, PMLR, 2015).

Сривастава Н., Хинтон Г. Э., Крижевский А., Суцкевер И. и Салахутдинов Р. Выпадение: простой способ предотвращения переобучения нейронных сетей. Дж. Маха. Учить. Рез. 15 , 1929–1958 (2014).

MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

Хатчисон, Д.и другие. Оценка операций объединения в сверточных архитектурах для распознавания объектов. В искусственных нейронных сетях — ICANN 2010 Vol. 6354 (под редакцией Диамантарас, К. и др.) 92–101 (Springer, Берлин, 2010 г.).

Кингма, Д. П. и Ба, Дж. Адам: метод стохастической оптимизации. В проц. 3-я Международная конференция по представительствам в обучении (ICLR) (под ред. Bengio, Y. & LeCun, Y.) (Conference Track Proceedings, Сан-Диего, Калифорния, США, 2015 г.). http://архив.орг/абс/1412.6980.

Хе, К., Чжан, X., Рен, С. и Сун, Дж. Углубленное изучение выпрямителей: превосходящие человеческие возможности по классификации imagenet. В проц. Международная конференция IEEE по компьютерному зрению 1026–1034 (2015 г.).

Saito, T. & Rehmsmeier, M. График точности-отзыва более информативен, чем график ROC, при оценке бинарных классификаторов на несбалансированных наборах данных. PLoS ONE 10 , e0118432 (2015).

Артикул Google ученый

Телемедицинская служба ЭКГ по 12 отведениям на основе облачных вычислений | BMC Medical Informatics and Decision Making

Клинически используемая ЭКГ в 12 отведениях

Электрокардиография в 12 отведениях (ЭКГ) является одним из наиболее часто применяемых диагностических инструментов в клинической кардиологии. ЭКГ-прибор с 12 отведениями записывает электрическую активность сердца при фронтальной и горизонтальной проекциях путем прикрепления 10 электродов к поверхностям конечностей и грудной клетки и, таким образом, генерирует 12 групп сигналов, называемых ЭКГ с 12 отведениями.Традиционно прибор ЭКГ с 12 отведениями хранит данные кривой ЭКГ в форматах, определенных поставщиком, данные ЭКГ сжимаются или шифруются с помощью алгоритмов, зависящих от поставщика, в приборе, а затем создает распечатку отчета об ЭКГ в 12 отведениях. В последнее время приборы для ЭКГ оснащаются компьютеризированными программами для просмотра ЭКГ конкретных производителей, которые можно использовать только на настольных компьютерах. На Тайване большинство больниц используют бумажную ЭКГ, что связано с расходами на инструменты для ЭКГ и просмотрщиками ЭКГ, специфичными для конкретных поставщиков, а также с проблемами управления записями ЭКГ в 12 отведениях, хранящимися в разных системах, предоставляемых различными производителями ЭКГ в 12 отведениях. .

От бумажной ЭКГ к компьютеризированной ЭКГ

В 2002 г. международная академическая организация Open-ECG способствовала разработке компьютеризированной ЭКГ в 12 отведениях, предоставив исследователям технические справочники по форматам данных ЭКГ в 12 отведениях, включая Международную организацию Стандартизация (ISO) одобрила Стандартный протокол связи – ЭКГ (SCP-ECG), Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) предложило ЭКГ на основе расширяемого языка разметки (XML-ECG), а Национальная ассоциация производителей электротехники (NEMA) рекомендовала цифровые изображения и коммуникации в медицине на основе ЭКГ (DICOM-ECG) [1–4].Однако некоторые производители ЭКГ не полностью принимают стандарты открытого протокола. Вместо этого они разрабатывают форматы данных ЭКГ для конкретных поставщиков и правила кодирования кривых ЭКГ. Следовательно, форматы данных ЭКГ в 12 отведениях неоднородны и зависят от поставщика в клинической практике. С помощью OPEN-ECG больницы могут разработать электронную диагностику ЭКГ по 12 отведениям вместо бумажной ЭКГ, извлекая данные формы волны из нескольких инструментов ЭКГ [5, 6].

Интеграция разнородных ЭКГ в 12 отведениях

Когда больница закупает различные устройства ЭКГ от разных производителей, не только клиницисты сталкиваются с огромными трудностями при поиске записей ЭКГ, но и специалисты по информационным технологиям (ИТ) также испытывают большие трудности при управлении информационными системами ЭКГ из-за разнородных форматов данных ЭКГ и несовместимой информационной базы данных ЭКГ, предоставляемой производителями ЭКГ с 12 отведениями.Чтобы предоставить врачам и ИТ-специалистам более простое управление ЭКГ за счет унификации разнородных форматов данных ЭКГ, исследователи преобразовали используемые в клинической практике SCP-ЭКГ и XML-ЭКГ в DICOM-ЭКГ, которые можно интегрировать в системы архивирования и передачи изображений (PACS) с медицинскими изображениями. 7].

Телемедицина с ЭКГ в 12 отведениях и повсеместное здравоохранение

Разработка медицинских приложений на основе мобильных компьютеров имеет решающее значение, поскольку она повышает качество медицинских услуг [8, 9]. European M-Health Alliance (EuMHA) — некоммерческая организация, созданная в Финляндии в 2010 году.Целями EuMHA являются продвижение современных информационных технологий в области здравоохранения и повышение качества медицинских услуг с помощью различных приложений и продуктов мобильного здравоохранения [10]. На сегодняшний день успешно разработано несколько мобильных продуктов для ЭКГ с одним или тремя отведениями для удаленного мониторинга сердечного ритма [11, 12]. Пионерский телемедицинский проект ЭКГ «Расширенная персональная, интеллектуальная и мобильная система для раннего выявления и интерпретации сердечных синдромов (EPI-MEDICS)» был создан для замены традиционных стационарных кардиологических услуг на персонализированные и внебольничные. на базе кардиологических телемедицинских услуг [13, 14].В этом европейском проекте устройство ЭКГ собственной разработки, персональный монитор электрокардиограммы (PEM), имеет следующие функции: (а) синтез ЭКГ в 12 отведениях из измеренной ЭКГ в 3 отведениях, (б) хранение серийных ЭКГ в стандартном SCP -формат ЭКГ, (c) хранение личной медицинской карты (PHR) в формате XML, (d) содержащая интерпретацию ЭКГ на основе искусственного интеллекта и (e) передача ЭКГ с PHR удаленным поставщикам медицинских услуг через глобальную систему мобильной связи (GSM) . Это устройство значительно помогло повысить качество услуг кардиологической телемедицины, поскольку удаленные кардиологи могут предложить своевременную диагностику и назначение лечения пациентам с заболеваниями сердца.Кроме того, интеграция серийных SCP-ЭКГ позволяет кардиологам получать доступ к прошлым и текущим записям ЭКГ пациентов, а также к PHR, что значительно облегчает процесс диагностики и лечения с более полными ссылками на медицинские записи пациентов [15, 16]. ].

Однако клинически используемые инструменты ЭКГ с 12 отведениями могут использоваться только в больнице и, следовательно, они не создают отчеты ЭКГ за пределами больницы. Из-за большой вариативности инструментов ЭКГ в 12 отведениях и навыков интерпретации медицинских специалистов остается проблемой предоставление быстрых и точных отчетов ЭКГ в 12 отведениях при поддержке принятия решений старшими кардиологами [17].На самом деле, большинство телемедицинских устройств ЭКГ с 12 отведениями не имеют возможности интеграции с клинически используемыми приборами ЭКГ с 12 отведениями, которые генерируют отчеты и Больничную информационную систему (HIS), содержащую информацию о лекарствах пациентов и отчеты о лабораторных тестах. Чтобы обеспечить передачу ЭКГ в 12 отведениях, больница должна приобрести дополнительную телемедицинскую станцию ​​ЭКГ для приема ЭКГ, передаваемых от машин скорой помощи, и кардиолог должен присутствовать на станции для интерпретации переданных отчетов ЭКГ. Тем не менее, не всегда старший кардиолог остается в стационаре.Когда пациенту требуется неотложная помощь, а медицинскому персоналу необходимо проконсультироваться с кардиологом, который физически находится вдали от больницы, существующая телемедицинская система ЭКГ с 12 отведениями не может предоставить этому кардиологу исторические записи ЭКГ пациентов, результаты лабораторных анализов или медицинские записи. Следовательно, медицинские услуги сильно скомпрометированы.

Чтобы решить вышеупомянутые проблемы, мы разработали серию исследований в 2009 и 2010 годах, как показано на рисунке 1. В этих исследованиях мы улучшили традиционную телемедицину ЭКГ в 12 отведениях за счет использования мобильных компьютеров [6, 7, 18].В этих исследованиях удаленные кардиологи могут повсеместно использовать свои сотовые телефоны, оснащенные мобильной базой данных, для подключения к базе данных больниц и доступа к электронным отчетам пациентов об ЭКГ и записям о лекарствах, хранящимся в HIS, чтобы они могли своевременно оказать помощь медицинскому персоналу. врачи отделения неотложной помощи (ED) на месте для проведения наиболее подходящего вмешательства. Клинически используемый прибор ЭКГ с 12 отведениями также трансформируется в портативное устройство, которое можно установить в машине скорой помощи. Техник скорой медицинской помощи (EMT) в машине скорой помощи может использовать мобильный телефон, оснащенный модулями беспроводной связи Wi-Fi и 3G, для доставки ЭКГ в больницу и мобильные телефоны старших кардиологов за пределами участка в режиме реального времени.Следует отметить, что переданный отчет ЭКГ из машины скорой помощи затем интегрируется в систему PACS и HIS, так что выездной кардиолог может быстро провести догоспитальную диагностику с достаточным количеством ссылок и сократить время «от двери до баллона», что означает время, прошедшее с момента прибытия пациента в больницу и заканчивающееся пересечением катетером заблокированной коронарной артерии. Телемедицина ЭКГ в 12 отведениях на основе мобильных компьютеров по сравнению с традиционной телемедициной ЭКГ имеет большие преимущества, поскольку она мобильна и проста в использовании.Что еще более важно, эта система обеспечивает быструю передачу данных между устройствами, находящимися вне и внутри больницы, и позволяет старшему кардиологу за пределами учреждения повсеместно получать доступ к отчетам ЭКГ по 12 отведениям и предлагать своевременную поддержку при принятии решений.

Рисунок 1

Применение телемедицины ЭКГ в 12 отведениях в клинической практике. Поскольку клинически используемый инструмент для создания отчетов ЭКГ в формате XML интегрирован в PACS, врачи больницы могут интерпретировать ЭКГ через PACS и HIS.Догоспитальная диагностика ЭКГ по 12 отведениям может быть выполнена в результате доставки отчетов ЭКГ между приборами ЭКГ в машине скорой помощи и в больнице. Кроме того, кардиологи вне офиса могут проводить повсеместную дистанционную диагностику через соединение с базой данных ЭКГ через свои мобильные телефоны.

На основании недавнего исследования, проведенного в 2011 г. [19, 20], в телемедицине с ЭКГ в 12 отведениях возникают три основные проблемы, в том числе (1) как можно передать ЭКГ пациента в 12 отведениях, измеренную в движущейся машине скорой помощи или полученную дома, в госпитализация с быстрой и эффективной догоспитальной диагностикой ? (2) Как медицинский персонал в сельской местности может использовать открытую общедоступную телекардиологическую систему для консультаций с опытными кардиологами в режиме реального времени для улучшения лечения в экстренных ситуациях? (3) Как создать открытую платформу для проведения крупномасштабных клинических испытаний ЭКГ в 12 отведениях? Кроме того, совместимость ЭКГ с 12 отведениями имеет решающее значение для экстренной телемедицины, особенно если пациента с острым инфарктом миокарда направляют из одной больницы в другую.Когда кардиолог может интерпретировать как текущую, так и прошлую ЭКГ из предыдущей больницы через общую медицинскую систему, количество повторных обследований ЭКГ может быть сокращено, а план лечения пациента может быть установлен надлежащим и эффективным образом. Однако совместимость ЭКГ в 12 отведениях трудно установить из-за разнородных форматов данных HIS и ЭКГ [21].

Текущие задачи телемедицины по ЭКГ в 12 отведениях включают не только улучшение услуг одной клиники, но и укрепление сотрудничества между клиниками, например интерпретацию ЭКГ между больницами.Перспективным методом развития межбольничной телемедицины ЭКГ в 12 отведениях является использование технологии облачных вычислений, предоставляющей больницам общую платформу с легкодоступными вычислительными ресурсами и пространством для хранения данных по запросу через Интернет, а также недорогую модель оплаты по факту использования без длительных затрат времени. -срочное обязательство.

Облачные вычисления, всеобъемлющие вычисления и телемедицина

Облачные вычисления относятся к службе доставки программных приложений через веб-доступ между различными компьютерами с разнородным O.С. [22]. Облачные провайдеры, владеющие крупными центрами обработки данных, состоящими из большого количества компьютеров с подключением к Интернету, предоставляют пользователям среду хранения данных и разработки программного обеспечения с абстрактным управлением вычислительными ресурсами в центрах обработки данных. Пользовательские приложения в облаке могут быть зарегистрированы как общедоступные услуги. Физическое лицо или организация могут подписаться на облачные службы для использования приложений через веб-доступ без установки какого-либо оборудования или программного обеспечения на локальных компьютерах.Многие приложения, такие как веб-хостинг, архивирование данных, крупномасштабное моделирование и социальные сети, могут извлечь выгоду из его функций, включая легкодоступные вычислительные ресурсы и пространство для хранения по запросу, работу в сети и высокопроизводительные вычисления. Недавние исследования показали, что облачные вычисления могут улучшить медицинские услуги и принести пользу биомедицинским исследованиям. Например, в 2010 году Пьетт и его коллеги создали службу Voice over IP (VoIP) на основе облачных вычислений для управления самообслуживанием пациентов с диабетом [23].Пациенты, подписавшиеся на облачный сервис, получали VoIP-звонки с предварительно записанными голосовыми сообщениями в качестве напоминаний о самопомощи. В этом исследовании участники получили лучший гликемический контроль, чем пациенты, не подписавшиеся на услугу. Преимущества этой медицинской службы на основе облачных вычислений заключаются в экономической эффективности, и ее можно легко расширить по всему миру. Недавние исследования также показали, что облачные вычисления могут облегчить исследовательские сообщества биомедицинской информатики, которым нужны крупномасштабные общие данные и вычислительные инструменты.Fusaro и его коллеги (2011) использовали высокопроизводительные вычисления Amazon Web Service для облегчения геномных исследований [24]. Было и другое исследование, предлагающее концептуальную основу для улучшения медицинских услуг за счет сотрудничества облачных вычислений и мобильных вычислений. Например, Нкоси и его коллеги (2010) предложили платформу на основе облачных вычислений для улучшения несовершенных мобильных устройств, используемых для медицинских услуг, включая вычислительную мощность, память и энергопотребление [25]. В этом исследовании мобильные устройства использовались для получения физиологических сигналов, которые обрабатывались огромными вычислительными ресурсами.Чтобы уменьшить нагрузку и избежать потери мощности мобильных устройств, полученные физиологические сигналы были перенаправлены в облачный сервис, выполняющий обработку сигналов. Затем мобильные устройства автоматически получали результаты, если облачный сервис заканчивал работу по массовым вычислениям обработки сигналов. Эта технология может принести пользу пациентам, живущим дома, чьи физиологические сигналы необходимо постоянно контролировать, поскольку их мобильные телефоны могут передавать их физиологические сигналы в облачный сервис, отвечающий за обработку сигналов, а удаленные врачи могут получать доступ к результатам через Интернет с рабочего стола. компьютер или мобильный телефон.Промышленный проект службы удаленного ухода на дому на основе облачных вычислений создается IBM, несколькими европейскими академическими, исследовательскими организациями и больницами. В этом проекте жизненно важные сигналы пациента можно отслеживать дома, а записи о лекарствах пациентов хранятся в централизованной облачной базе данных. Врач может использовать облачную платформу для диагностики пациентов на дому, пациенты могут получить доступ к своим медицинским записям через этот облачный сервис, а администраторы аптек могут отслеживать и контролировать использование лекарств [26].

Цели данного исследования

Это исследование направлено на разработку эффективной модели телемедицины ЭКГ в 12 отведениях для решения проблем телемедицины ЭКГ в 12 отведениях, описанных в разд. телемедицины с ЭКГ в 12 отведениях и всеобъемлющего здоровья. Цели этого исследования заключаются в следующем: (а) облегчить межбольничную телеконсультацию по ЭКГ в 12 отведениях, (б) отработать догоспитальную диагностику и (в) повысить совместимость записей ЭКГ в 12 отведениях среди городских больницах и сельских поликлиниках без дорогостоящей установки дополнительного телемедицинского оборудования ЭКГ в 12 отведениях.. Уменьшение количества ложных тревог является важной проблемой самообслуживания, тогда как одной из наиболее важных причин ложных тревог в области кардиологии является смещение электродов в записях ЭКГ, что является основным исследованием, которое необходимо выполнить для раннего и повсеместного выявления сердечно-сосудистых заболеваний. В этом контексте мы представляем и оцениваем новый метод идентификации инверсий электродов для систем трехмерной регистрации ЭКГ на основе Mason-Likar, которые особенно удобны для самообслуживания и позволяют достичь, как сообщалось ранее, высокой компьютеризированной точности обнаружения ишемии. Методы . Мы математически моделируем эффект шести парных перестановок электродов LA, RA, LL и C2 на три отведения ЭКГ I, II и V2. Затем наш подход заключается в проведении серийных сравнений вновь записанной трехмерной ЭКГ и шести полученных ЭКГ, имитирующих перестановку электродов, со стандартной эталонной ЭКГ в 12 отведениях с помощью программного обеспечения CAVIAR. Далее мы используем метод подсчета очков для сравнения этих результатов анализа, а затем применяем модель дерева решений для извлечения наиболее релевантных измерений в обучающей выборке из 121 пациента, зарегистрированных в отделении интенсивной терапии. Результаты . Сравнение семи наборов результатов серийного анализа из обучающего набора привело к определению составных критериев, включающих четыре измерения изменений пространственной ориентации QRS и T и обеспечивающих точность идентификации реверсирования 100%. Почти такие же результаты с чувствительностью 99,99% и специфичностью 100% были получены в двух наборах тестов у 90 пациентов, состоящих из 2098 и 2036 репрезентативных сокращений ЭКГ, соответственно, зарегистрированных во время надувания баллона ЧТКА, процедуры, имитирующей ишемию, и до ЧТКА. для контроля. Заключение . Персонализированное автоматическое обнаружение взаимозаменяемых кабелей электродов ЭКГ может достигать почти максимальной точности 100% при самообслуживании и может выполняться практически в режиме реального времени.

1. Введение

По данным Всемирной организации здравоохранения, ишемическая болезнь сердца по-прежнему является ведущей причиной смерти в мире [1], а электрокардиограмма, которую можно легко записать в любом месте, в любое время и с минимальными затратами , остается основным источником информации для раннего выявления ишемии или инфаркта миокарда [2].Настоятельно рекомендуется догоспитальная ЭКГ для сокращения времени диагностики и лечения, а также рекомендуется выполнять серийные компьютерные записи ЭКГ для улучшения обнаружения динамических изменений ЭКГ [2]. С развитием стратегий pHealth и mHealth были предложены различные решения для интеллектуальных устройств ЭКГ для повсеместного обнаружения сердечных событий с первых симптомов. Спроектированная и разработанная нами в начале 2000-х годов [3] система персонального самообслуживания позволяет любому гражданину по требованию регистрировать высококачественные ЭКГ с помощью портативного устройства, называемого ПЭМ для персонального ЭКГ-монитора, которое снабжено самоадаптирующимся встроенным интеллектуальные функции, поддержка управления мобильными медицинскими записями на смарт-карте, встроенный веб-сервер и беспроводная связь.Решение EPI-MEDICS, расшифровывающееся как «Расширенная персональная, интеллектуальная и мобильная система для раннего обнаружения и интерпретации сердечных синдромов», предоставляет интеллектуальные и всепроникающие вычислительные услуги для надежного обнаружения опасной для жизни ишемии миокарда и аритмии, а также управления сигналами тревоги. 4]. Всего четыре активных электрода, которые легко устанавливаются на грудную клетку самими пациентами, необходимы для получения пространственно-временной информации об электрической активности сердца, необходимой и достаточной для точного выявления ишемии [5, 6].Это электроды LA (левая рука), RA (правая рука) и LL (левая нога) или LF (левая ступня), также называемые L, R и F, которые помещаются в положение Мейсона-Ликара, а прекардиальный C2, что соответствует псевдоортогональной 3D ЭКГ (I, II, V2). Мы продемонстрировали, что диагностическая точность 98% с 98% чувствительностью и специфичностью может быть получена для обнаружения ишемии с использованием этих трех стандартных отведений ЭКГ, что на 23% превышает эффективность стандартных критериев ЭКГ [6].

Основная проблема, которую необходимо решить в настоящее время в области самообслуживания, заключается в снижении количества ложных срабатываний, которые могут быть вызваны перепутыванием кабелей электродов ЭКГ.О влиянии смещения кабелей электродов на точность диагностики и важности их автоматического обнаружения сообщалось в основном даже для ЭКГ, записанных в больнице [7–11]. Все эти авторы подчеркивают растущее число медицинских ошибок, которые являются причиной смерти, в частности, в США, причем одной из распространенных причин является перепутывание кабеля ЭКГ. Неправильная конфигурация электродов может симулировать нарушения ритма или проводимости, ишемию или инфаркт миокарда [11]. Бонд и др.продемонстрировали, что клинический диагноз нарушается у 17–24% пациентов, а диагноз ИМпST не ставится у 11% [9]. Нильсон и др. обнаружили, что частота инверсий ЭКГ в отделении неотложной помощи была в два раза выше, чем в больнице [10]. Они также показали, что чаще всего перепутаны кабели электродов правой и левой руки. Были опубликованы различные методы обнаружения. Хеден и др. разработал искусственную нейронную сеть для распознавания реверсивного отведения правой/левой руки, которое, как известно, легче всего обнаружить.Они получают высокую специфичность около 99,9% и чувствительность 98,7% [12]. Kors и van Herpen получили аналогичные результаты для реверсий RA-LA и RA-LL, используя корреляцию между записанными и реконструированными отведениями ЭКГ, но только с чувствительностью 17,9% для взаимообмена LA-LL [13]. Хан и др. показали, что один и тот же алгоритм, основанный на классификаторе дерева решений, может использоваться для обычного размещения электродов и электродов Мейсона-Ликара [14]. Они получили чувствительность 91,3% и 72,8% соответственно для реверсий LA-RA и RA-LL со специфичностью 97.9% и 97,5% для обычных ЭКГ по сравнению с чувствительностью 88,9% и 75,9% и специфичностью 96,5% и 98,5% для ЭКГ Mason-Likar. Используя машину линейных опорных векторов, эти авторы обнаружили чувствительность и специфичность 56,5% и 99,9% для обнаружения семи взаимодействий прекардиальных кабелей (V1-V2, V1-V3, V2-V3, V3-V4, V4-V5, V4-V6). , и V5-V6), и соответственно 93,8% и 99,9% для взаимозамен кабелей конечностей, но они не учитывали взаимозамену LA-LL, которая, по их мнению, требует серийных ЭКГ [15].Джекова и др. рассматривали в своем исследовании на основе корреляции между отведениями, четырех инверсий LA, RA и LL (RA-LA, LL-RA, по часовой стрелке и против часовой стрелки) и 15 парных прекардиальных отведений [16]. Их результаты в трех наборах тестов варьируются от 91,7% до 97,6% чувствительности и от 99,2% до 99,7% специфичности для обменов RA-LA и LL-RA. Мы не нашли исследований, включающих реверсирование между отведениями от конечностей и прекардиальными отведениями.

Целью данной статьи является представление нового метода, способного автоматически обнаруживать возможную инверсию электродов при записи ЭКГ, предназначенную, в случае возникновения изменений записанной ЭКГ по сравнению с ранее записанной эталонной ЭКГ, которая хранится в личном устройстве, чтобы в режиме реального времени рекомендовать пользователю устройства проверить, нет ли какой-либо взаимозаменяемости кабеля электрода для обнаруженной пары электродов.Концепция решения EPI-MEDICS действительно заключается в том, чтобы хранить в устройстве ЭКГ как стандартную ЭКГ в 12 отведениях, так и трехмерную эталонную ЭКГ, записанную с интервалом в несколько минут или часов, с которой будет сравниваться любая новая ЭКГ для выявление серийных изменений ЭКГ в соответствии с рекомендациями международных кардиологических обществ. Эталонные ЭКГ должны быть утверждены врачом.

В этой статье мы математически моделируем все шесть возможных парных инверсий электродов на трехмерных ЭКГ, включая обмены между отведениями от конечностей и прекардиальными отведениями, с задачей найти в обучающем наборе мощные критерии обнаружения для ситуаций самопомощи, которые затем оцениваются в двух независимых наборах тестов.

2. Материалы и методы

2.1. Исследуемая популяция

Были рассмотрены три набора данных. Набор для обучения состоит из 170 пар ЭКГ в покое длительностью 10 с, стандартной ЭКГ в 12 отведениях и 3D-ЭКГ, записанных у 121 пациента, поступившего в отделение интенсивной терапии Лионской сердечно-сосудистой больницы, Франция. Все пары были зарегистрированы в один и тот же день, за исключением одной пары, которая регистрировалась с интервалом в 6 дней. Разница во времени получения 169 пар ЭКГ составляет в среднем 40 мин 28 с со стандартным отклонением 30 мин 50 с (мин: 2 мин 9 с, макс: 1 час 16 мин 29 с).97 пар ЭКГ были записаны одним техником, а остальные 73 пары – другим техником. 121 пациент, состоящий из 83 мужчин и 38 женщин, в среднем в возрасте 61 года со стандартным отклонением 15 лет (минимум: 18, максимум: 87), был госпитализирован по поводу ишемической болезни сердца и/или аритмии. ЭКГ в 12 отведениях были получены с помощью устаревшего электрокардиографа, а 3D-ЭКГ — с помощью нашего устройства PEM, обе с частотой дискретизации 500 выборок/с и разрешением по амплитуде 5  мк В.От каждого пациента было получено письменное информированное согласие.

Два тестовых набора, соответственно обозначенные как C и I, представляют собой непрерывные записи ЭКГ в 12 отведениях, выполненные у 90 пациентов с коронарными заболеваниями, перенесших плановую чрескожную транслюминальную коронарную ангиопластику (ЧТКА) в Медицинском центре района Чарльстон, Западная Вирджиния. ЭКГ были записаны во время раздувания баллона, имитирующего ишемию миокарда (тестовая серия I), и перед ЧТКА в лаборатории катетеризации для контроля (тестовая серия C) в рамках исследований STAFF, одобренных Наблюдательным советом.Информированное согласие было получено от каждого субъекта. Мы уже описывали эту базу данных [5, 6], которая включает четыре места раздувания баллона: левая передняя нисходящая коронарная артерия (LAD) у 31 пациента, левая огибающая коронарная артерия (LCX) у 15 пациентов, левая главная коронарная артерия (LM) у 2 пациентов. пациентов и правую коронарную артерию (ПКА) у 42 пациентов. Продолжительность контрольных записей составляла 5–10 минут, а средняя продолжительность надувания баллона составляла 4 минуты 28 секунд (стандартное отклонение: 1 минута 15 секунд), в результате чего было получено более 2000 записей ЭКГ продолжительностью 10 секунд на набор тестов.

2.2. Моделирование переполюсовки кабелей электродов

Мы математически смоделировали все шесть возможных парных перестановок четырех рассматриваемых электродов: LA, RA, LL и C2 (для V2), используя стандартные уравнения, определяющие отведения ЭКГ, в соответствии с треугольником Эйнтховена ( Фигура 1). Назовем I, II, III и V2 исходными записанными отведениями, а I, II, III и V2 модифицированными отведениями ЭКГ после применения указанной перестановки пар кабелей электродов. Обозначим также VL, VR, VF, VC и VW униполярные потенциалы исследуемых электродов LA, RA, LL, C2 и центрального вывода Вильсона WT для упрощения записи.Эти потенциалы определяются следующим образом:

2.2.1. Перестановка электродов LA и RA

2.2.2. Перестановка электродов LA и LL

2.2.3. Перестановка электродов RA и LL

2.2.4. Перестановка электродов LA и C2

2.2.5. Перестановка электродов RA и C2

Заменив VC на и на , получим:

2.2.6. Перестановка электродов LL и C2

2.3. Анализ ЭКГ

Мы рассуждаем следующим образом: каждый раз, когда при самообслуживании записывается трехмерная ЭКГ, все симуляции потенциального реверсирования должны выполняться практически в реальном времени.Если 3D-ЭКГ была записана правильно, последовательные изменения ЭКГ между смоделированными 3D-ЭКГ и стандартной эталонной ЭКГ, называемые Δ s , должны быть больше, чем изменения ЭКГ между записанной 3D-ЭКГ и стандартной эталонной ЭКГ, называемые . Таким образом, мы выполняем последовательный анализ ЭКГ между стандартной эталонной ЭКГ в 12 отведениях каждого пациента и семью трехмерными ЭКГ, записанной и трехмерной ЭКГ, которые получены путем применения математических преобразований, определенных в разделе 2.2, и, соответственно, моделирования шести парных кабелей электродов. инверсии для каждого из трех наборов данных.

Для обучающей выборки было выполнено 7 × 170 сравнений ЭКГ. Стандартные ЭКГ в 12 отведениях были предварительно обработаны с вычислением срединных сокращений и выделением волн ЭКГ с помощью специального программного обеспечения производителя системы регистрации ЭКГ, а трехмерные ЭКГ были предварительно обработаны, и типичный удар был очерчен с помощью программы Lyon [17]. который встроен в устройства PEM. Два записывающих устройства, совместимые со стандартным протоколом связи SCP-ЭКГ, данные сигналов ЭКГ, метаданные и результаты анализа, а именно типизация ударов, очерчивание волн и данные глобальных измерений, были получены в виде файлов SCP-ЭКГ [18, 19].Таким образом, был проведен последовательный анализ между референтными медианными комплексами стандартной ЭКГ в 12 отведениях и типичными комплексами трехмерных ЭКГ.

Что касается тестовых наборов C и I, непрерывный контроль и записи во время надувания были разделены на последовательные последовательности ЭКГ продолжительностью 10 с, которые затем были предварительно обработаны и проанализированы программой Lyon и закодированы в формате SCP-ECG. Затем для каждого пациента выполняли последовательный анализ между типичными сокращениями из контрольной записи, которая была выбрана в качестве эталонной, и всеми другими типичными сокращениями из контрольной записи и из записи, полученной во время баллона. инфляция.Таким образом, в общей сложности было выполнено 2036 серийных сравнений сердечных сокращений на тестовом наборе C (контрольные записи) и 2098 на тестовом наборе I (записи, выполненные во время надувания и показывающие изменения ишемии, вызванные ангиопластикой) для 90 пациентов. Эта последовательная обработка была снова повторена для шести симуляций реверсирования.

Серийный анализ ЭКГ был выполнен с помощью нашей программы CAVIAR [5, 6], которая теперь доступна в режиме онлайн по следующему адресу: http://fr-ecg.univ-lyon1.fr/ [20]. Программное обеспечение CAVIAR выполняет оптимальное пространственно-временное сравнение двух медианных или типичных сокращений ЭКГ.В этом исследовании мы проанализировали только три отведения I, II и V2 для всех ЭКГ наших исследуемых групп, чтобы сравнить одни и те же отведения стандартной ЭКГ и 3D-ЭКГ. Для серийной обработки ЭКГ мы используем –V2/2 в качестве третьей оси, чтобы получить почти ортонормированную систему представления электрической активности сердца.

2.4. Критерии обнаружения переполюсовки кабелей электродов Определение

Определение критериев обнаружения перепутывания кабелей электродов было основано на анализе серии серийных измерений CAVIAR и различий между значениями Δ с , полученными при сравнении 3D-ЭКГ, имитирующих заданную реверсирование с эталонными ЭКГ и значениями Δ r , найденными с записанными 3D ЭКГ, в обучающей выборке.Была рассчитана ранговая оценка классификации наблюдений «ЭКГ с реверсом» по сравнению с «записанными ЭКГ». Затем была применена модель дерева решений дихотомии для извлечения наиболее эффективных измерений.

2.5. Статистический анализ

Чувствительность, представляющая процент правильного обнаружения перепутывания кабелей электродов, вычисляется в тестовом наборе I путем сравнения значений со значениями для каждого из шести симуляций обмена. Действительно, исследование чувствительности предполагает неправильную регистрацию рассматриваемых ЭКГ, что мы моделируем, применяя шесть различных реверсивных преобразований.Затем, повторно применяя те же преобразования отведений к этим ЭКГ, мы получаем исходные, записанные ЭКГ, которые должны быть правильно получены в нашем исследовательском материале, поскольку они были проверены кардиологом во время записи. Функции реверсирования кабеля, которые мы описываем в этой статье, математически определяются как инволюции. Специфичность определяется в тестовом наборе C путем сравнения значений со значениями, а затем путем вычисления процента серийных сравнений, для которых критерии обнаружения реверсирования классифицируют исходные записанные ЭКГ как правильные.

3. Результаты

Четыре измерения CAVIAR оказались наиболее релевантными для обнаружения парных переполюсовок электродов в обучающем наборе. Эти серийные измерения между стандартной эталонной ЭКГ и 3D ЭКГ представляют собой изменения ориентации волн QRS (OCQ) и реполяризации (OCR), изменения ориентации начальной части QRS (OCI) и угловое отклонение предпочтительной плоскости QRS. терминальная часть QRS (TPPAD). Изменения ориентации (ОС) измеряются пространственным угловым отклонением центра тяжести рассматриваемой волны или части волны.Начальная и конечная части QRS соответствуют примерно первой и последней 30  мс волны QRS. Их определение ранее сообщалось в [21, 22]. Следующие критерии:

Если для данной симуляции реверсирования пары электродов Δs > Δr для любого из измерений OCQ, OCI, OCR или TPPAD, то гипотеза реверсирования данной пары кабелей электродов на полученной 3D-ЭКГ отклонено

Результаты со 100% чувствительностью и 100% специфичностью для 6 × 170 = 1020 серийных сравнений, которые были выполнены от пациента к пациенту в обучающей выборке.

На этапе тестирования почти те же 100% результатов общей точности получаются при применении ранее определенных критериев. Специфичность составляет 100% для 12 216 (= 2036 × 6) результатов сравнения между ударами смоделированных инверсий для контрольной группы записей (C). Чувствительность составляет 99,99% для 12 588 (=2098 × 6) смоделированных результатов сравнения разворотов, полученных в группе инфляции (I). Только у одного LA-LL инверсия электродов не обнаружена. Чувствительность составила 100 % для остальных пяти парных замен кабелей электродов.

Таблица 1 суммирует относительный вклад каждого выбранного измерения для каждой из шести моделей перестановки электродов. Эти результаты показывают, что OCQ и OCI являются наиболее важными для всех инверсий, и что TPPAD в основном способствует обнаружению взаимозаменяемых кабелей электродов LA и LL.

5 9 6 98.7 9061 Измерение / электрод Реверс Набор обучения () Набор тестов 1-контроль () Тестовый набор 2-во время инфляции () OCQ OCI OCR TPPAD OCQ OCI OCR TPPAD OCQ OCI OCR TPPAD LA-RA 94.1 95,3 85,3 79,4 100,0 98,6 94,9 91,3 98,5 97,1 77,2 80,0 LA-LL 74,7 76,5 75,9 80661 80.6 96.4 94.9.6 95.7 95.7 93.4 75.4 81.6 81.6 66.2 84.9 RA-LL 91.2 96.5 87,1 72,9 99,0 98,0 97,2 88,6 95,4 96,2 83,9 71,5 LA-С2 92,9 92,9 91,8 92,4 98.7 98.3 98.9 9061 98.9 95.9 95.0 95.6 95.9 84.9 88.39 91.2 97.6 91.8 90,6 97,8 98,6 98,0 95,6 85,3 94,0 86,1 87,8 LL-С2 96,5 93,5 91,2 78,2 97,6 95,4 95,4 94,6 90,9 91,9 77,5 84,4 4. Обсуждение Наше исследование вновь демонстрирует актуальность персонализированной медицины, уполномоченное пациентом специальные алгоритмы анализа данных, направленные на повышение точности диагностики и выявление технических ошибок.Все шесть возможных парных переполюсовок кабелей электродов были обнаружены нашим подходом с точностью почти 100 %, что обеспечивает наилучшие зарегистрированные результаты. Были задействованы только четыре измерения, относящиеся к зубцам QRS и T. Они могут быть вычислены менее чем за 0,04 с на последовательное сравнение. Например, общее время обработки для сравнения 2098 типичных сокращений из набора данных I с соответствующими контрольными эталонными сокращениями составляет 77 с на стандартном ПК 3 ГГц с 4 ГБ памяти и 25 с для 170 × 4 = 680 сравнений 170 исходных 3D-ЭКГ из обучающего набора и 170 × 3 3D-ЭКГ, имитирующих смещение кабеля исследуемого электрода C2.Таким образом, такое обнаружение замены кабеля электрода может выполняться практически в режиме реального времени, что позволяет значительно снизить количество ложных срабатываний. Кроме того, представленный метод позволяет в случае обнаружения реверса указать самостоятельному пользователю ЭКГ-устройства, какие смещения электродных кабелей необходимо проверить. Единственная 10-секундная ЭКГ, для которой смоделированное перепутывание кабелей электродов LA-LL не было обнаружено нашим методом, представляет собой набор данных I последовательности ЭКГ, записанной через 5 мин 20 с после надувания баллона в проксимальном отделе правой коронарной артерии пациента.Были обнаружены все другие смоделированные инверсии LA-LL всех предыдущих и последующих 10-секундных последовательностей ЭКГ из этого набора данных I пациента. Неправильно классифицированная последовательность ЭКГ была чрезвычайно зашумлена, и визуальный аспект картины QRS выделяет изменения, которые имитируют перепутывание кабелей электродов LA-LL, как показано на рисунке 2. Однако такая ошибка не является вредной в случае, если есть ишемические изменения, которые все равно будет обнаружен. Мы убеждены, что эффективность, которую мы получили в этом исследовании по сравнению с ранее опубликованными результатами по той же теме, в основном является результатом использования серийного анализа ЭКГ, который, кроме того, настоятельно рекомендуется международными кардиологическими обществами даже для опытных кардиологов. .Наш метод все еще нуждается в оценке на других крупных базах данных, чтобы оценить его устойчивость и надежность. Но, к сожалению, аннотированные и хорошо задокументированные базы данных серийных ЭКГ пока недоступны, хотя необходимы только стандартные ЭКГ в 12 или 3 отведениях (I, II, V2). Что касается инверсии LA–LL, которая обычно считается наиболее трудной для обнаружения [13, 15], мы можем видеть в таблице 1 важность углового отклонения TPPAD от главной плоскости терминальной части QRS, для его обнаружение.Этот параметр дает самый высокий процент правильных классификаций для этой инверсии, когда мы сравниваем ЭКГ Мейсона-Ликара со стандартной ЭКГ в обучающей выборке и во время надувания баллона, когда мы сравниваем ЭКГ, которая изменена изменениями, подобными эффектам ишемии, с эталонная ЭКГ. Кроме того, изменения ориентации фазы реполяризации (OCR) в основном способствуют выявлению инверсий между прекардиальным и периферическим электродами, что является интересным результатом, поскольку мы не нашли исследований, рассматривающих этот вид реполяризации, для которых мы предоставляем в этой статье неопубликованные новые формулы моделирования.Изменения пространственной ориентации начала QRS (OCI) кажутся наиболее мощным измерением, но, тем не менее, глобальные изменения ориентации всей петли QRS (OCQ) дополняют друг друга. На рис. 3 показан пример представления CAVIAR с выделением этих типов изменений ЭКГ для двух пациентов из обучающей выборки, зарегистрированных при их поступлении в отделение интенсивной терапии (рис. 4) для аритмии (пациент (а)) и коронарных заболеваний (пациент (б). )). Мы можем видеть, рис. 3, что пространственные петли QRS и T стандартной эталонной ЭКГ в 12 отведениях и 3D ЭКГ, записанной с помощью PEM, очень хорошо накладываются друг на друга в их предпочтительном пространстве (U, V, W), определяемом инерцией оси пространственных волн.Таким образом, мы можем визуализировать в 3D пространственно-временные изменения, когда мы накладываем записанную стандартную ЭКГ и смоделированную ФЭМ ЭКГ, когда происходит реверсирование кабеля электрода. На этом рисунке показано, что вся петля QRS изменяется в случае инверсии LA-RA (OCQ варьируется от 7° до 98°) и инверсии RA-LL (различия OCQ и OCI составляют 32° и 76°), и что в основном конец QRS изменен на инверсию LA-LL (TPPAD изменяется от 9° до 68°). В дополнение к изменениям комплекса QRS волна реполяризации также значительно изменяется при обмене кабелями между С2 и отведениями от конечностей.Изменения OCR между Δ r и Δ с составляют 46° (LA–C2), 129° (RA–C2) и 72° (LL–C2). 5. Выводы Перепутывание кабелей электродов ЭКГ, которое является одной из основных причин ложных тревог при самообслуживании, может быть автоматически обнаружено почти в реальном времени с высокой надежностью для записи ЭКГ в 3-х отведениях на основе I, II , V2, регистрирующая система, предоставляющая всю необходимую пространственно-временную информацию для компьютерной диагностики ишемии и аритмии, простая и удобная в использовании, особенно при расположении конечностных электродов в положениях Мейсона-Ликара.Представленный в этой статье новый метод, основанный на персонализированном сравнительном пространственно-временном анализе ЭКГ по отношению к эталонной ЭКГ пациента с помощью программного обеспечения CAVIAR, достиг 99,99% чувствительности и 100% специфичности в соответствующих наборах тестов. Все шесть возможных парных взаимозамен кабелей четырех активных электродов могут быть идентифицированы путем сравнения результатов серийного анализа, полученных для исходной, последней записанной ЭКГ, и с результатами, полученными для этой же ЭКГ после применения к каждому отведению математических преобразований, имитирующих шесть различных разворотов кабеля электрода.В настоящем исследовании рассматривались даже обмены между конечностными и прекардиальными электродами, а также между LA и LL электродами, которые обычно не изучаются, поскольку известно, что их трудно оценить. Для записанной и шести смоделированных ЭКГ необходимо вычислить только четыре измерения изменения пространственной ориентации зубцов QRS и T, а также начала и конца зубца QRS, что может быть выполнено менее чем за 0,25 с. Расчет основан на определении центра тяжести и преимущественного пространства пространственных QRS и T-петлей, а также начальной и конечной частей QRS.В заключение, используя предлагаемый индивидуальный подход к пациенту, персонализированное автоматическое обнаружение перепутывания кабелей электродов может значительно снизить количество ложных тревог на основе ЭКГ при самообслуживании. Доступность данных Записи ЭКГ обучающего набора данных, использованного в этом исследовании, можно получить у авторов по запросу. Эти ЭКГ были собраны в рамках европейского проекта EPI-MEDICS [4]. Ранее опубликованные наборы данных C и I были использованы для проверки результатов этого исследования.Эти предшествующие исследования цитируются в тексте в качестве ссылок [5, 6]. Эти наборы данных являются частью базы данных STAFF III, которая теперь доступна по адресу doi:10.13026/C20P4H или https://physionet.org/physiobank/database/staffiii/. Конфликт интересов Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в связи с публикацией данной статьи. Вклад авторов Джоселин Фейн инициировала, разработала и провела все исследование и методы. Пол Рубель представил уравнения моделирования переворотов электродных тросов.Статья была написана Джоселин Фейн и проверена Полом Рубелем. %PDF-1.5 % 259 0 объект > эндообъект внешняя ссылка 259 77 0000000016 00000 н 0000002875 00000 н 0000003027 00000 н 0000003063 00000 н 0000003613 00000 н 0000003725 00000 н 0000003993 00000 н 0000004670 00000 н 0000005442 00000 н 0000005912 00000 н 0000006454 00000 н 0000006542 00000 н 0000006805 00000 н 0000006842 00000 н 0000007011 00000 н 0000007653 00000 н 0000007767 00000 н 0000008276 00000 н 0000008664 00000 н 0000009523 00000 н 0000010217 00000 н 0000010655 00000 н 0000011080 00000 н 0000011387 00000 н 0000011414 00000 н 0000012176 00000 н 0000012309 00000 н 0000012575 00000 н 0000013203 00000 н 0000013468 00000 н 0000014287 00000 н 0000014431 00000 н 0000015131 00000 н 0000015158 00000 н 0000015929 00000 н 0000016656 00000 н 0000017184 00000 н 0000017585 00000 н 0000017850 00000 н 0000018264 00000 н 0000019079 00000 н 0000019513 00000 н 0000022163 00000 н 0000022233 00000 н 0000022346 00000 н 0000042407 00000 н 0000042687 00000 н 0000043264 00000 н 0000043334 00000 н 0000062959 00000 н 0000063225 00000 н 0000076956 00000 н 0000077128 00000 н 0000077390 00000 н 0000085773 00000 н 0000089831 00000 н 0000089918 00000 н 0000089988 00000 н 00000 00000 н 0000095629 00000 н 0000095906 00000 н 0000096301 00000 н 0000100434 00000 н 0000108363 00000 н 0000125977 00000 н 0000133646 00000 н 0000134006 00000 н 0000134363 00000 н 0000134746 00000 н 0000134773 00000 н 0000135139 00000 н 0000135280 00000 н 0000138960 00000 н 0000139231 00000 н 0000139580 00000 н 0000139895 00000 н 0000001836 00000 н трейлер ]/предыдущая 370826>> startxref 0 %%EOF 335 0 объект >поток хб«`б«? À Как пользоваться аппаратом ЭКГ ВведениеЭлектрокардиограмма (ЭКГ) может помочь в наблюдении за широким спектром случаев, таких как неотложные состояния, при анестезии и у пациентов в критическом состоянии.Несмотря на то, что это ценный диагностический инструмент в ветеринарной практике, многие медсестры опасаются использования аппарата ЭКГ либо из-за неопределенности или незнакомости с аппаратом, либо из-за неуверенности в том, на что обращать внимание при его использовании. В этой практической и иллюстрированной статье даются пояснения по использованию аппарата и приводятся примеры распространенных ритмов и аритмий, встречающихся на практике. Электрокардиограмма (ЭКГ) является полезным диагностическим инструментом в ветеринарной практике для оценки частоты сердечных сокращений и ритма, но, по некоторым данным, ветеринарные медсестры неохотно используют аппарат, ссылаясь на две различные проблемы.Во-первых, знать, как правильно настроить и использовать машину, а во-вторых, знать, на что обращать внимание, когда она работает. В этой практической статье будут рассмотрены обе эти проблемы, а также предложены случаи, в которых может быть полезен мониторинг ЭКГ. Сердечная мышца требует электрического стимула, чтобы начать сокращение. На рис. 1 показано, как специализированные клетки синоатриального (СА) узла запускают процесс проведения, запуская импульс, который распространяется по предсердиям, деполяризуя (сокращая) мышцу по мере ее прохождения.Импульс проходит через атриовентрикулярный (АВ) узел к желудочкам по сети волокон Гиса-Пуркинье. Когда импульс проходит через сеть Гиса-Пуркинье, желудочки деполяризуются. Эта деполяризация является катализатором систолического и одновременного действия насыщенной кислородом крови, прокачиваемой через аорту, и деоксигенированной крови через легочную артерию. Наконец, когда сердечная мышца расслабляется, ЭКГ регистрирует реполяризацию (расслабление), поскольку мышца готовится к следующему сокращению.Результатом этого процесса должен стать синусовый комплекс, показанный на рис. 2 . В таблице 1 представлено пошаговое руководство по каждой части комплекса P-QRS-T. Рисунок 1. Иллюстрирует проводящую систему и путь, по которому проходит каждый импульс. Результатом этого процесса должен стать синусовый комплекс, состоящий из зубца P-QRS-T, как показано на рис. 2. Рис. 2. Синусовый комплекс. Обратите внимание, что каждый комплекс должен состоять из зубца P, за которым следует зубец QRS-T. Таблица 1. Объяснение каждой части синусового комплекса, соответствующей электрической активности в сердце. Секция комплекса Событие Р-волна Узел SA начинает процесс деполяризации. Импульс распространяется справа налево по предсердиям, сокращая предсердия скоординированным образом. Когда все предсердия деполяризованы, электрическая разность возвращается к исходному уровню 90 661. Интервал P – R АВ-узел медленно проводит импульс от предсердий к желудочкам, чтобы обеспечить скоординированное сокращение желудочков.Ни одна мышца не деполяризована, поэтому базовая линия остается плоской Зубец Q Деполяризация межжелудочковой перегородки. R-волна Большая мышечная масса желудочков деполяризуется через сеть волокон Гиса-Пуркинье S-волна Остальные базальные отделы желудочков деполяризованы. Т-волна Реполяризация желудочков.Морфология зубца Т может сильно варьироваться от пациента к пациенту и, как правило, не имеет диагностической ценности в медицине мелких животных Как пользоваться машиной Кабели и электроды Существует множество различных марок и моделей аппаратов ЭКГ, что усложняет их использование. Некоторые машины имеют три кабеля для электродов, обычно красного, желтого и зеленого цвета. Другие имеют четыре кабеля, как правило, красный, желтый, зеленый и черный.Некоторые машины даже имеют пять кабелей, включая белый кабель и электрод. Американские машины имеют совершенно другую цветовую гамму, поэтому за разъяснениями лучше обратиться к руководству пользователя. Однако существует стандартизированный протокол размещения электродов, которому можно следовать независимо от того, сколько электродов имеется. Правильное размещение электрода ЭКГ Электроды должны быть размещены: Красный = правая передняя конечность, расположенная за локтем Желтый = левая передняя конечность, расположенная за локтем Зеленый = левая задняя конечность, расположенная перед коленным суставом Черный поводок = правая задняя конечность, расположенная впереди коленного сустава. При наличии пятого электрода его можно прикрепить в любом месте грудной клетки. Чтобы свести к минимуму артефакты, проложите кабель в том же направлении, что и другие кабели. Для улучшения контакта на пациента следует нанести проводящий гель или спирт. Терминология может еще больше запутать дело, поэтому содержит иллюстрированное руководство. Вставка 1. Терминология оборудования для электрокардиограммы (ЭКГ) с определением Машина Конфигурация и функциональность аппарата ЭКГ варьируются от базовых аппаратов до сложных моделей высшего класса.Если вы не знаете, как пользоваться тренировочной машиной, обратитесь к руководству пользователя и попрактикуйтесь в ее использовании как можно чаще. На рис. 3 показан пример аппарата ЭКГ с выделенным рядом основных параметров. Рис. 3. На этом рисунке показаны некоторые опции, доступные на аппаратах для электрокардиограммы (ЭКГ). Стандартные настройки аппарата ЭКГ Большинство аппаратов ЭКГ имеют экран дисплея, и можно выбирать различные виды. Отведение II должно быть видно, так как это стандартное отведение, используемое для интерпретации.Если одновременно можно просмотреть только одно отведение, прокрутите список, чтобы выбрать отведение II. Некоторые машины позволяют отображать отведения I, II и III одновременно. Доступны и другие отведения, но они обычно используются для более сложной интерпретации ЭКГ. Чувствительность — в качестве отправной точки выберите 10 мВ и при необходимости отрегулируйте. Чем больше число, тем крупнее будут комплексы. Скорость бумаги — 25 мм/сек — нормальная скорость бумаги.50 мм/сек увеличивает скорость бумаги, поэтому полезно видеть разнесенные комплексы. Автоматические или ручные настройки — автоматические настройки хороши для мониторинга, поскольку они отображаются только на экране, а не распечатываются. Если требуется распечатка кривой, необходимо будет выбрать ручной вариант с помощью кнопки режима или меню, а также нажать кнопку «Выполнить» или кнопку «Печать». Некоторые машины также имеют функцию анализа, которая может потребоваться ветеринару (VS). Переключатель фильтра — если есть кнопка фильтра, может быть полезно включить ее, чтобы погасить помехи. Однако следует проявлять осторожность, потому что это может ослабить всю электрическую активность, и поэтому зубцы P (особенно у кошек) будет труднее интерпретировать. См. для примеров артефактов. Вставка 2. Примеры артефактов Пациент В идеале пациент должен быть спокоен и находиться в тихой комнате для записи ЭКГ.Пациент должен лежать на правом боку на непроводящей поверхности, например, на ветлечебнице. Разместите электроды, как указано выше, и используйте хирургический спирт или гель для улучшения проводимости. Хирургический спирт легко воспламеняется, поэтому его следует использовать только в том случае, если пациенту не будет проводиться дефибрилляция. Если у пациента дыхательная недостаточность, ЭКГ следует снимать в положении лежа на груди. На рис. 4 показано расположение по золотому стандарту, и на этом рисунке обратите внимание на то, как кабели отходят от пациента, чтобы дыхание не мешало трассировке.Кроме того, конечности слегка расставлены, чтобы свести к минимуму мышечный тремор или артефакт движения. Рис. 4. Пациент лежит на правом боку на мягкой кровати. Кабели не соприкасаются и не пересекают грудную клетку, что сводит к минимуму помехи. Случаи, в которых может быть полезна ЭКГ ЭКГ используется для измерения частоты сердечных сокращений и ритма, поэтому любой пациент в критическом состоянии, подвергающийся анестезии, с коллапсом в анамнезе или с аускультативными отклонениями получит пользу от мониторинга ЭКГ.Преимущество прикрепления ЭКГ заключается в том, что проблемы можно быстро выявить и принять соответствующие меры. Предлагаемые случаи, в которых следует прикрепить ЭКГ, указаны в . Вставка 3. Рекомендации по мониторингу ЭКГ Если ЭКГ-мониторинг обычно не используется для анестезиологического мониторинга, есть некоторые особые хирургические случаи, которые было бы полезно контролировать из-за патологического процесса или эффекта повышенного тонуса блуждающего нерва.Примеры этого типа операций включают коррекцию заворота желудка, операции на глазах или надпочечниках, а также случаи сепсиса, желудочно-кишечных заболеваний, заболеваний селезенки или обструкции верхних дыхательных путей. Обратите внимание, что этот список не является исчерпывающим. Кривая ЭКГ Синусовые ритмы и общие аномалии Угрожающие жизни ритмы обычно бывают очень быстрыми или очень медленными, поэтому определение частоты сердечных сокращений является важным первым шагом. Некоторые устройства автоматически записывают частоту сердечных сокращений, однако быстрый метод расчета частоты сердечных сокращений заключается в измерении 6-секундного интервала (15 см при скорости бумаги 25 мм/сек или 30 см при скорости бумаги 50 мм/сек). , подсчитайте количество комплексов QRS за этот период и умножьте на 10, чтобы получить количество ударов в минуту ( Willis, 2010 ). Синусовый ритм Синусовые комплексы индивидуальны для каждого пациента, поэтому после определения частоты важно оценить, имеет ли каждый комплекс P-QRS для каждого комплекса (, рисунки 5 и 6 ). Рис. 5. Собака — ритм синусовый. Обратите внимание на устойчивые и повторяющиеся зубцы P-QRS-T. Рисунок 6. Кошка — ритм синусовый. Поскольку кошачьи сердца меньше, кривая на экране ЭКГ будет меньше. Синусовая тахикардия — правильный быстрый ритм с зубцом Р на каждый комплекс QRS.Часто наблюдается у возбудимых или находящихся в состоянии стресса пациентов и очень часто встречается у кошек (, рис. 7, ). Рисунок 7. Пример синусовой тахикардии. Синусовая брадикардия — это правильный медленный ритм с зубцом Р на каждый комплекс QRS. Это часто наблюдается у отдыхающих собак, а также у спортивных или рабочих собак ( Рисунок 8 ). Рисунок 8. Пример синусовой брадикардии. Синусовая аритмия — распространенная аритмия, наблюдаемая в практике мелких животных.Он всегда имеет зубец P, за которым следует нормальный комплекс QRS, но частота сердечных сокращений может варьироваться. Он связан с тонусом блуждающего нерва и часто соответствует дыханию, особенно у собак. Это нормальное явление у собак, но редкое у кошек ( Рисунок 9 ). Рисунок 9. Пример синусовой аритмии. Все комплексы имеют зубец P-QRS, но есть более длинные паузы (выделено стрелкой). Атриовентрикулярная (АВ) блокада второй степени — в зависимости от собственной частоты сердечных сокращений АВ блокада второй степени может быть или не быть клинически значимой ( Dennis, 2010 ).Часто наблюдается при брадикардии у здоровых собак (, рис. 10, ). Рисунок 10. Пример атриовентрикулярной блокады второй степени. Выделены непроведенные зубцы P, которые демонстрируют возбуждение узла SA и деполяризацию предсердий, но желудочки не реагируют. Желудочковые преждевременные комплексы (ЖЭС) — ЖЭС часто встречаются у собак и кошек ( Martin, 2007 ) и могут быть вызваны различными сердечными и несердечными причинами.Они могут различаться по морфологии и размеру, как показано ниже на рисунках 11 – 13 . Общие вопросы, которые следует учитывать, — это частота их возникновения, частота сердечных сокращений и процесс заболевания. Рис. 11. Кривая 7 ЭКГ — ЖЭК у собаки. Рис. 12. ЭКГ-кривая 8 – ЖЭК у собаки. Рисунок 13. ВПК у кошки. Аритмии, требующие внимания Аритмии, которые должны вызывать тревогу, обычно либо быстрые, либо медленные. Однако следует повторить, что если есть какие-либо опасения, следует немедленно проконсультироваться с VS.Тяжелые аритмии могут привести к нарушению гемодинамики, а менее тяжелые аритмии могут быть индикатором более тяжелых аритмий или внезапной смерти ( Dennis, 2010 ). Срочные аритмии Желудочковые тахикардии — эти аритмии нестабильны, потому что они либо слишком быстры для правильного и организованного сокращения желудочков, либо возникают из множества различных очагов внутри желудочков. Комплексы могут иметь однородный или многообразный вид, но обычно бывают широкими и причудливыми ( Рисунок 14 ). Рисунок 14. Пример желудочковой тахикардии Предсердные аритмии — они обычно связаны со структурным заболеванием сердца и гемодинамически нестабильны при очень быстром ритме ( Рисунок 15 ) ( Ware, 2007 ). Рисунок 15. Пример мерцательной аритмии. Атриовентрикулярная блокада — АВ-блокада высокой степени (2-й или 3-й степени) может быть потенциально опасной для жизни, поскольку она может быть гемодинамически и электрически нестабильной ( Рисунок 16 ). Рисунок 16. Пример атриовентрикулярной блокады 3-й степени. Обратите внимание, что зубцы P не связаны с желудочковыми комплексами. Основная частота сердечных сокращений на этой трассе составляет 12 ударов в минуту. Угрожающие жизни аритмии Существуют три вида аритмии, угрожающие жизни и требующие неотложного внимания. Все показанные ниже аритмии ( Рисунки 17 – 19 ) потребуют немедленной сердечно-легочной реанимации (СЛР) и электрической дефибрилляции.См. для алгоритма СЛР. Вставка 4. Алгоритм СЛР Рис. 17. Фибрилляция желудочков. Возникает из различных очагов внутри желудочка и вызывает небольшой сердечный выброс. Нормальные формы сигналов не видны, а комплексы различаются по размеру и форме. Обычно это наблюдается с высокой скоростью и часто может развиться из желудочковой тахикардии. Рис. 18. Брадиаритмия без пульса. Несмотря на этот медленный след на экране, пульс не будет различим. Рис. 19.Остановка желудочков или асистолия. Комплексы QRS не видны, хотя иногда можно идентифицировать нормальные зубцы P. Контрольный список Если вас беспокоит аритмия или конкретный пациент, может быть полезно иметь наготове контрольный список. Таблица 2 представляет собой рекомендуемый контрольный список с вопросами, которые, возможно, необходимо решить или обсудить с VS. Таблица 2. Предлагаемый контрольный список Вопрос Обоснование Действие Какова частота сердечных сокращений? Может ли пациент быть гемодинамически или электрически нестабильным? Угрожающие жизни аритмии обычно являются результатом тахикардии или брадикардии Обратитесь к ветеринару (VS) Проверьте кровяное давление Какие наркотики использовались? Лекарства могут обладать проаритмогенными свойствами Проконсультируйтесь с VS См. карту больницы/запись анестезиолога Какое основное заболевание? Сердечные миоциты нуждаются в постоянном кровоснабжении, стабильном составе интерстициальной жидкости, постоянном иннервировании и структурной целостности Проконсультируйтесь с VS, чтобы узнать, может ли быть нарушена сердечная функция Что происходит с пациентом? Боль и повышенный тонус блуждающего нерва могут влиять на частоту и ритм сердечных сокращений Поговорите с ВС Соблюдайте процедуру Получает ли пациент достаточное количество кислорода? Гипоксия может вызывать аритмии Поговорите с VS Не поражены ли легкие заболеванием? Какова частота и ритм дыхания? Проверьте подачу кислорода Проверьте эндотрахеальную трубку Заключение Использование ЭКГ может быть полезным для всех пациентов, подвергающихся анестезии, а рутинные процедуры дадут персоналу время, чтобы освоиться с аппаратом и предпочтительными настройками.Неотложные состояния, пациенты в критическом состоянии и пациенты с высоким риском должны контролироваться с помощью ЭКГ, чтобы обеспечить своевременное лечение аритмий. Роль ЭКГ должна заключаться в дополнении методов мониторинга, которые уже используют ветеринарные медсестры, таких как регистрация частоты и качества пульса, частоты дыхания и усилия. Ключевые моменты Аппараты электрокардиограммы (ЭКГ) играют важную роль в наблюдении за пациентами и могут быть полезным инструментом для диагностики. Рекомендации по использованию ЭКГ: неотложные состояния, анестезия, послеоперационные случаи, токсичность, электролитные нарушения, при подозрении на аритмию или для оценки эффективности сердечных препаратов. Знакомство с аппаратом ЭКГ поможет укрепить уверенность в его использовании и интерпретации. Обратитесь за советом к ветеринарному хирургу (VS), если вас беспокоит запись ЭКГ. No related posts.