PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Electrical activity with ECG analysis for Body Surface Potential Mapping

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Aktywność elektryczna z analizą EKG do mapowania potencjału powierzchni ciała
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The article presents tests of electrical activity with ECG analysis for mapping body surface potential. Diagnostic tests involve placing available standard electrodes on the patient's body over specific anatomical skin areas. The main idea of the solution is to combine body surface potential mapping with electric impedance tomography imaging. This solution can provide a greater amount of medical data for analysis, whereby a larger number of cardiopulmonary disorders can be detected using specialized algorithms.
PL
Artykuł przedstawia badaia aktywności elektrycznej z analizą EKG do mapowania potencjału powierzchni ciała. Testy diagnostyczne polegają one na umieszczeniu dostępnych standardowych elektrod na ciele pacjenta na ściśle określonych anatomicznych obszarach skóry. Główną ideą rozwiązania jest połączenie mapowania potencjału powierzchni ciała z elektrycznym obrazowaniem tomografii impedancyjnej. Takie rozwiązanie może dostarczyć większą ilość danych medycznych do analizym gdzieza pomocą specjalistycznych algorytmów można będzie wykrywać większą ilość zaburzeń sercowo-płucnych.
Rocznik
Strony
144--147
Opis fizyczny
Bibliogr. 34 poz., rys.
Twórcy
  • University of Economics and Innovation, Projektowa 4, Lublin, Poland/ Research & Development Centre Netrix S.A.
Bibliografia
  • [1] Woś M., Rymarczyk T., Bartosik M., Kozlowski E., Nita P., Combining body surface potential mapping with ECG analysis, 2019 Applications of Electromagnetics in Modern Engineering and Medicine, PTZE 2019, 2019, 258-262
  • [2] Kania M., Maniewski R., Zaczek R., Kobylecka M., Zbierć A.,. Królicki L., Opolski G., High-Resolution Body Surface Potential Mapping in Exercise Assessment of Ischemic Heart Disease, Annals of Biomedical Engineering, 47 (2019), No. 5, 2019, 1300–1313.
  • [3] Lefebvre C., Hoekstra J., Early detection and diagnosis of acute myocardial infarction: the potential for improved care with next-generation, user-friendly electrocardio-graphic body surface mapping. Am J Emerg Med, 25 (2007), 1063-72.
  • [4] Rmling S., Dakshayan K., Situs inversus. International Journal of Research in Medical Sciences, 3 (2017), No. 1, 307-309.
  • [5] Celik N., Manivannan N., A. Strudwick, and W. Balachandran, Graphene-enabled electrodes for electrocardiogram monitoring,Nanomaterials, 6 (2016), No. 9.
  • [6] Adler A. and Lionheart W., Uses and abuses of EIDORS: An extensible software base for EIT, Phys. Meas., 27 (2006), 25– 42.
  • [7] Banasiak R., Wajman R., Jaworski T., Fiderek P., Fidos H., Nowakowski J., Study on two-phase flow regime visualization and identification using 3D electrical capacitance tomography and fuzzy-logic classification, International Journal of Multiphase Flow, 58 (2014), 1-14.
  • [8] Beck M. S., Byars M., Dyakowski T., Waterfall R., He R., Wang S. J., Yang W. Q., Principles and Industrial Applications of Electrical Capacitance Tomography, Measurement and Control, September, 30 (1997), No. 7.
  • [9] Borcea L, Electrical impedance tomography, Inverse Problems, 18 (2002), 99–136.
  • [10] Chaniecki K., Romanowski A., Nowakowski J., Niedostatkiewicz M., Application of twin-plane ECT sensor for identification of the internal imperfections inside concrete beams Grudzien, IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference, 2016, 7520512.
  • [11] Garbaa H., Jackowska-Strumiłło L., Grudzień K., and Romanowski A., Application of electrical capacitance tomography and artificial neural networks to rapid estimation of cylindrical shape parameters of industrial flow structure, Arch. Electr. Eng., 65 (2016), No. 4, 657–669.
  • [12] Grudzien K., Romanowski A., Chaniecki Z., Niedostatkiewicz M., Sankowski D., Description of the silo flow and bulk solid pulsation detection using ECT, Flow Measurement and Instrumentation, 21 (2010), No. 3, 198-206.
  • [13] Holder D., Introduction to biomedical electrical impedance tomography Electrical Impedance Tomography Methods, History and Applications, Bristol, Institute of Physics, 2005.
  • [14] Kryszyn J., Smolik W., Toolbox for 3d modelling and image reconstruction in electrical capacitance tomography, Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska (IAPGOŚ) , 7 (2017), No. 1, 137-145.
  • [15] Majchrowicz M., Kapusta P., Jackowska-Strumiłło L., Sankowski D., Acceleration of image reconstruction process in the electrical capacitance tomography 3d in heterogeneous, multi-gpu system, Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska (IAPGOŚ) , 7 (2017), No. 1, 37-41.
  • [16] Romanowski A., Big Data-Driven Contextual Processing Methods for Electrical Capacitance Tomography, in IEEE Transactions on Industrial Informatics, 15 (2019), No. 3, 1609- 1618.
  • [17] Rymarczyk T, Kłosowski G. Innovative methods of neural reconstruction for tomographic images in maintenance of tank industrial reactors. Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability, 21 (2019); No. 2, 261–267
  • [18] Rymarczyk, T.; Kozłowski, E.; Kłosowski, G.; Niderla, K. Logistic Regression for Machine Learning in Process Tomography, Sensors, 19 (2019), 3400.
  • [19] Rymarczyk T., Characterization of the shape of unknown objects by inverse numerical methods, Przegląd Elektrotechniczny, 88 (2012), No 7b, 138-140
  • [20] Rymarczyk T., Adamkiewicz P., Polakowski K., Sikora J., Effective ultrasound and radio tomography imaging algorithm for two-dimensional problems, Przegląd Elektrotechniczny, 94 (2018), No 6, 62-69
  • [21] Smolik W., Kryszyn J., Olszewski T., Szabatin R., Methods of small capacitance measurement in electrical capacitance tomography, Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska (IAPGOŚ) , 7 (2017), No. 1, 105-110;
  • [22] Chen B., Abascal J., Soleimani M., Electrical Resistance Tomography for Visualization of Moving Objects Using a Spatiotemporal Total Variation Regularization Algorithm, 18 (2018), Sensors 2018, 1704
  • [23] Mosorov V., Grudzień K., Sankowski D., Flow velocity measurement methods using electrical capacitance tomography, Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska (IAPGOŚ), 7 (2017), No.1 ,30-36
  • [24] Kowalska A., Banasiak R., Romanowski A., Sankowski D., Article 3D-Printed Multilayer Sensor Structure for Electrical Capacitance Tomography, 19 (2019), Sensors, 3416
  • [25] Dušek J., Hladký D., Mikulka J., Electrical Impedance Tomography Methods and Algorithms Processed with a GPU, In PIERS Proceedings, 2017, 1710-1714.
  • [26] Goetzke-Pala A., Hoła J., Influence of burnt clay brick salinity on moisture content evaluated by non-destructive electric methods. Archives of Civil and Mechanical Engineering., 16 (2016), No. 1, 101-111.
  • [27] Korzeniewska E., Szczesny A., Parasitic parameters of thin film structures created on flexible substrates in PVD process , Microelectronic Engineering, 193 (2018), 62-64.
  • [28] Rymarczyk T., Szumowski K., Adamkiewicz P., Tchórzewski P., Sikora J., Moisture Wall Inspection Using Electrical Tomography Measurements, Przegląd Elektrotechniczny, 94 (2018), No 94, 97-100
  • [29] Rymarczyk T., Tchórzewski P., Sikora J.: Implementation of Electrical Impedance Tomography for Analysis of Building Moisture Conditions, Compel The international journal for computation and mathematics in electrical and electronic engineering, 37 (2018), No. 5, 1837-1861
  • [30] Szczęsny A., Korzeniewska E., Selection of the method for the earthing resistance measurement, Przegląd Elektrotechniczny, 94 (2018), No. 12, 178-181.
  • [31] Valis D., Mazurkiewicz D., Application of selected Levy processes for degradation modelling of long range mine belt using real-time data, Archives of Civil and Mechanical Engineering, 18 (2018) , No. 4, 1430-1440.
  • [32] Kozłowski E., Mazurkiewicz D., Żabiński T., Prucnal S., Sęp J., Assessment model of cutting tool condition for real-time supervision system, Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability, 21 (2019); No 4, 679–685
  • [33] Li X, Li J, He D, Qu Y. Gear pitting fault diagnosis using raw acoustic emission signal based on deep learning. Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability, 21 (2019), No. 3, 403–410
  • [34] Vališ D, Hasilová K., Forbelská M, Vintr Z, Reliability modelling and analysis of water distribution network based on backpropagation recursive processes with real field data, Measurement 149 (2020), 107026
Uwagi
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-e0b20be0-6957-4d8f-8734-c8e8c3947111
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.