Cardiac frequency study during ventricular fibrillation using R peak location slope

• Autorzy: Abdelliche Fayçal , Talbi Mohamed Lamine , Lashab Mohamed

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2024.11.07

Warianty tytułu

PL

Badanie częstotliwości serca podczas migotania komór przy użyciu nachylenia położenia szczytu R

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The present paper introduces a new method for cardiac frequency estimation directly from the positions of R peaks, this work aims to present and interpret a novel method based on the slope of the curve that reproduces the positions of the R peaks versus their respective indices, which is used to assess differences in RR time series dynamics in patients during ventricular fibrillation. The goal of this technique is to evaluate the cardiac frequency during normal and ventricular fibrillation beats through a visual inspection of the change in the heart rate. The main purpose is to verify the relationship between the slope and the change in the cardiac beat type. The greatest advantage of the proposed method is to recognize the time of the onset of the ventricular fibrillation by simply referring to the change in the slope. Therefore, it is necessary to start with a QRS complexes detection algorithm to find the position of R peaks. The evaluation of this technique is performed using the Creighton University ventricular tachyarrhythmia standard database (CUDB).

PL

W niniejszej pracy przedstawiono nową metodę szacowania częstości akcji serca bezpośrednio z pozycji pików R. Celem tej pracy jest przedstawienie i interpretacja nowatorskiej metody opartej na nachyleniu krzywej odtwarzającej położenie pików R w funkcji ich odpowiednich wskaźników, co służy do oceny różnic w dynamice szeregów czasowych RR u pacjentów z migotaniem komór. Celem tej techniki jest ocena częstości akcji serca podczas uderzeń normalnych i migotania komór poprzez wizualną kontrolę zmian częstości akcji serca. Głównym celem jest sprawdzenie związku pomiędzy nachyleniem a zmianą typu rytmu serca. Największą zaletą proponowanej metody jest rozpoznanie czasu wystąpienia migotania komór poprzez proste odniesienie się do zmiany nachylenia. Dlatego konieczne jest rozpoczęcie od algorytmu wykrywania zespołów QRS, aby znaleźć położenie pików R. Ocenę tej techniki przeprowadza się z wykorzystaniem standardowej bazy danych tachyarytmii komorowej Uniwersytetu Creighton (CUDB).

Słowa kluczowe

EN

electrocardiogram; R peak detection; ventricular fibrillation; slope; cardiac frequency; heart rate

PL

elektrokardiogram; wykrywanie szczytu R; migotanie komór; nachylenie; częstość akcji serca

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2024
• Tom: R. 100, nr 11
• Strony: 32--35
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Abdelliche Fayçal

• Laboratoire Génie Electrique Polytech' Constantine (LGEPC), Ecole Nationale Polytechnique de Constantine, Algeria

• https://orcid.org/0000-0001-5458-7757

autor

Talbi Mohamed Lamine

• ETA Laboratory, Faculty of Sciences and Technology, University of Bordj Bou Arreridj, Algeria

• https://orcid.org/0000-0002-1292-7087

autor

Lashab Mohamed

• Department of Electronics, University of Oum El Bouagui, Algeria

• https://orcid.org/0000-0003-2599-3304

Bibliografia

• [1] Bensegueni S., A new method for electrocardiogram features extraction using slope change coefficients, Intl Journal of Electronics and Telecommunications, 2023, Vol. 69 (1), 33-39.
• [2] Gołgowski M., Osowski S., Classical versus deep learning methods for anomaly detection in ECG using wavelet transformation, Electrical Review No. 6/2021, Przeglad Elektrotechniczny Nr. 6/2021.
• [3] Kaur L., Singh V., Ventricular fibrillation detection using empirical mode decomposition and approximate entropy, International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering, 2013, 3(5), 260-268.
• [4] Bai B., Wang Y., Ventricular fibrillation detection using empirical mode decomposition, Proc. IEEE 5th International conference on Bioinformatics and Biomed Engineering, 2011, 1-4.
• [5] Amann A., Tratnig R., Unterkofler K., Detecting ventricular fibrillation by time-delay methods, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2007, 54, 174-177.
• [6] Seong K.W., Dae Na S., Park Y.S., Park H.J., Kim M.N., Cho J.H., Lee J.H., Implementation of automatic external defibrillator using real time ventricular fibrillation detecting algorithm based on time domain analysis, Computer Assisted Surgery, 2017, 1-7.
• [7] Rospierski M., Segura M., Guzzo M., Zavalla E., Sisterna C., Laciar E., Ventricular fibrillation detection algorithm implemented in a cell-phone platform, Congreso Argentino de Sistemas Embebidos, 2 al 4 de marzo de UTN-FRBA, Buenos Aires, Argentina, 2011.
• [8] Pan J., Tompkins W.J., A real-time QRS detection algorithm, IEEE Trans. Biomed. Eng., 1985, 32(3), 230-236.
• [9] Nolle F.M., Badura F.K., Catlett J.M., Bowser R.W., Sketch M.H., CREI-GARD: A new concept in computerized arrhythmia monitoring systems, Computers in Cardiology, 1986, 13, 515- 518.
• [10] Goldberger A.L., Amaral L.A.N., Glass L., Hausdorff J.M., Ivanov P.Ch., Mark R.G., Mietus J.E., Moody G.B., Peng C-K., Stanley H.E., Physiobank, Physiotoolkit, and Physionet components of a new research resource for complex physiologic signals, Circulation, 2000, 101, 215-220.
• [11] Abdelliche F., Charef A., R-Peak detection using a complex fractional wavelet, 6th International Conference on Electrical and Electronics Engineering, 2009, 5-8 November, Bursa, Turkey.
• [12] Acharya U.R., Joseph K.P., Kannathal N, Lim C.M., Suri J.S., Heart rate variability: a review, Med Bio Eng Comput, 2006, 44:1031–1051.
• [13] Abdelliche F., Charef A., Fractional wavelet for R-wave detection in ECG signal, Critical Reviews in Biomedical Engineering, 2008, 36(2), 79-91.
• [14] Bober, W. (2013). An introduction to numerical and analytical methods with MATLAB for engineers and scientists, CRC Press, Inc., 2013.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2025).