Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 7

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  myocardial infarction
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Medical history highlights that myocardial infarction is one of the leading factors of death in human beings. Angina pectoris is a prominent vital sign of myocardial infarction. Medical reports suggest that experiencing chest pain during heart attacks causes changes in facial muscles, resulting in variations in patterns of facial expression. This work intends to develop an automatic facial expression detection to identify the severity of chest pain as a vital sign of MI, using an algorithmic approach that is implemented with a state-of-the-art convolutional neural network (CNN). The advanced object detection lightweight CNN models are as follows: Single Shot Detector Mobile Net V2, and Single Shot Detector Inception V2, which were utilized for designing the vital signs MI model from the 500 Red Blue Green Color images private dataset. The authors developed cardiac emergency health monitoring care using an Edge Artificial Intelligence (“Edge AI”) using NVIDIA’s Jetson Nano embedded GPU platform. The proposed model is mainly focused on the factors of low cost and less power consumption for onboard real-time detection of vital signs of myocardial infarction. The evaluated metrics achieve a mean Average Precision of 85.18%, Average Recall of 88.32%, and 6.85 frames per second for the generated detections.
EN
Myocardial infarction (MI), usually referred as heart attack, takes place when blood circulation stops to specific portion of the heart resulting permanent damage to the heart muscles. It is an important task to identify the occurrence of MI from the ECG recordings efficiently. Most of the detection procedures include advanced signal processing methods, more ECG features and composite classifiers, making the overall procedure complex. This paper aims at automated identification of MI using modified Stockwell transform (MST) based time-frequency analysis and a phase information distribution pattern method. The morphologi-cal, pathological and temporal alterations in ECG waveforms resulting from the onset of MI are noticed in the phase distribution pattern of the ECG signal. Two discriminating features, utterly reflecting these alterations, are recognized for 12 leads of the MI affected ECG signal. Prior informations regarding the pathological characteristics of the specific disease are required for the correct detection of MI using few numbers of ECG leads. Thus, in this paper 12 lead ECG signals have been considered for identification of MI. The two-class classification problem with MI class and healthy individual class is performed using the threshold based classification regulation. Both healthy control and MI affected ECG signals are collected from the PTB diagnostic ECG database. The accuracy, sensitivity and specificity are found to be 99.93%, 99.97% and 99.30% for detection of MI. The proposed method has got the superiority in terms of simplicity of features, small feature dimension and simpler classification rule ensuring faster, accurate and easier MI detection.
PL
Choroby układu krążenia stanowią główną przyczynę zgonów dorosłej populacji na świecie. Choroba niedokrwienna serca, której najpoważniejszą kliniczną prezentacją jest ostry zawał mięśnia sercowego, przyczynia się do ponad 7 milionów zgonów rocznie. W krajach europejskich na zawał serca umiera co szósty mężczyzna i co siódma kobieta. Według aktualnego raportu Państwowego Zakładu Higieny dotyczącego sytuacji zdrowotnej ludności Polski, w 2010 roku z powodu chorób układu krążenia zmarło w Polsce ponad 17 tysięcy osób – 10% to zgony spowodowane zawałem serca. Z danych Ogólnopolskiego Rejestru Ostrych Zespołów Wieńcowych wynika, że rocznie w Polsce dochodzi do 140 tysięcy hospitalizacji spowodowanych ostrym zespołem wieńcowym.
PL
Wstęp. Wczesne rozpoznanie oraz zastosowanie terapii reperfuzyjnej mają istotne znaczenie w rokowaniu u pacjentów z zawałem serca z uniesieniem odcinka ST (STEMI - ST Segment Elevation Myocardial Infraction). Pierwotna angioplastyka wieńcowa (pPCI - Primary Percutaneous Coronary Intervention) jest obecnie najlepszą metodą leczenia. Większość pacjentów z zawałem serca jest przyjmowanych do szpitali rejonowych i musi być transportowana do ośrodków kardiologii interwencyjnej (OKI), co powoduje znaczne wydłużenie czasu do rozpoczęcia leczenia. Kwalifikacja zaburzenia w oparciu o teletransmisję EKG (tele-EKG), a następnie bezpośredni transport chorego do OKI mogą to opóźnienie zmniejszyć. Cel. Celem pracy jest ocena porównawcza czasu rozpoczęcia leczenia interwencyjnego z wykorzystaniem teletransmisji EKG i bezpośredniego transportu pacjentów z zawałem STEMI do OKI oraz w przypadku przyjęcia pacjentów do szpitali rejonowych. Metody. Pacjentów z podejrzeniem zawału serca poddano ocenie lekarskiej w miejscu zdarzenia. Wykonywano także 12 odprowadzeniowy zapis EKG, który natychmiast transmitowano do OKI przez telefon komórkowy. W oparciu o typowe objawy podmiotowe oraz zapis EKG kardiolog interwencyjny decydował o bezpośrednim transporcie chorego do OKI, z pominięciem dyżurnego szpitala rejonowego. Analizowano czas wystąpienia objawów zawału, pierwszego kontaktu z lekarzem, przybycia do szpitala oraz rozpoczęcia zabiegu pPCI. Odpowiednie przedziały czasowe porównywano z grupą kontrolną, którą stanowili chorzy ze STEMI, transportowani do ośrodka kardiologii interwencyjnej ze szpitali rejonowych w celu wykonania pPCI. Grupę kontrolną dobrano pod względem miejsca zamieszkania. Jako czas pierwszego kontaktu w grupie badanej przyjmowano godzinę transmisji EKG, zaś w grupie kontrolnej - zanotowany czas przybycia karetki do pacjenta. Czas od pierwszego kontaktu do przybycia do ośrodka, w przypadku grupy kontrolnej, zawierał czas transportu do szpitala rejonowego, czas oceny w izbie przyjęć i czas transportu do OKI. Wyniki. Transmisję EKG wykonano u 113 pacjentów. W 74 przypadkach (65,5%) stwierdzono cechy STEMI. Pacjenci ci zostali bezpośrednio przetransportowani do ośrodka. Średnia odległość transportowania wyniosła w grupie badanej 25,3±27,4 km. We wszystkich przypadkach w OKI potwierdzono rozpoznanie zawału STEMI oraz wykonano zabieg koronarografii. Pierwotną angioplastykę wykonano u 72 pacjentów (97,3%). Średni czas od początku zawału do pierwszego kontaktu z lekarzem wyniósł 189,3±162 min w grupie badanej i 154,4±131 min w grupie kontrolnej (p = 0,06), zaś od przybycia do szpitala do rozpoczęcia PCI odpowiednio 27,7±18 min i 30,8±14 min (p=0,13). Istotnie statystycznie skrócił się czas od pierwszego kontaktu do przybycia do OKI 43,8±25 min w grupie badanej i 81,7±63 min w grupie kontrolnej (p<0,001), jak również od pierwszego kontaktu do rozpoczęcia leczenia inwazyjnego 71,6±32 i 112,6±64 min (p<0,001). Wnioski. Teletransmisja 12-odprowadzeniowego EKG jest użytecznym narzędziem do wczesnego rozpoznawania zawału serca z uniesieniem odcinka ST (STEMI). W połączeniu z bezpośrednim transportem pacjenta do ośrodka kardiologii inwazyjnej pozwala na istotne zmniejszenie opóźnienia rozpoczęcia terapii reperfuzyjnej w porównaniu ze strategią transportu pacjenta uwzględniającą przyjęcie do szpitala rejonowego.
EN
Background. Early diagnosis and reperfusion is crucial for outcome in patients with ST elevation myocardial infarction (STEMI). Primary PCI is the best therapy, but majority of patients are admitted to hospitals without PCI facilities. Rerouting patients to PCI center may cause unacceptable delays. Wireless prehospital 12-lead electrocardiographic transmission and direct transfer to interventional centre may reduce treatment delay. Aim. The goal of this study was assessment of delays in patients with prehospital ECG transmission and direct transport to PCI centre compared to patients initially admitted to referring hospitals. Methods. STEMI suspected patients were included into the study. Prehospital clinical diagnosis was established by ambulance physician. Prehospital ECG was transmitted by wireless technology to invasive hospital. Based of typical symptoms of STEMI interventional cardiologist in the PCI center decided on direct transfer for primary PCI. Time intervals for symptoms onset, first medical contact, hospital arrival and primary PCI, were evaluated. Corresponding intervals were compared with controls from database of our previous study on transfer STEMI patients for primary PCI via referring hospitals. Controls were matched according to the place of living. As a first medical contact we regarded time of ECG transmission in study group and time of ambulance on-scene arrival in control group. In control group interval "first medical contact-invasive center" includes time the transfer and evaluation in ER (emergency room) of referring hospital and transfer to PCI hospital. Results: ECG transmission was performed in 113 patients. 74 (65.5%) were STEMI patients and directed to the PCI center. Average distance of transfer was 25,3±27,4 km. In all patients diagnosis of STEMI was confirmed and all patients underwent coronarography. Primary PCI was performed in 72 patients (97,3%). The average time delay from symptoms onset to the first medical contact was equal 189,3±63 min in the study group and 154,4±131 min. in control group (p=0,06). Time from hospital arrival to PCI (door-to-needle) was 27,7±18 min in study group and 30,8±14 min. in control group (p=0,13). In the study group time intervals "first medical contact-invasive center" (43,8±25 min vs. 81,7±63, p<0,001) and "first medical contact-PCI" (71,6±32 min vs. 112,6±64 min p<0,001) were significantly shorter . Conclusion. Wireless 12-lead ECG transmission is useful tool in early diagnosis of STEMI. Application of prehospital ECG transmission with direct transfer to PCI hospital result in reduction in the treatment delay compared to strategy with initial admission to referring hospital.
5
Content available remote High-resolution multichannel measurement and analysis of cardiac repolarization
EN
Time and spatial inhomogeneity of the repolarization phase is considered to be an important, noninvasive indication of sudden cardiac death in patients after myocardial infarction. Analysis of spatial variability of the repolarization phase was carried out on signals recorded with the 64-channel system for measurement of high-resolution ECG. The lead position on the torso, according to the University of Amsterdam lead system, was used. A new parameter, called the T-wave shape index and the distribution function method, as a method sensitive to shape variations, were applied to examine spatial variability of the T-wave shape in HR ECG maps. A group of 14 healthy volunteers and a group of 12 patients after myocardial infarction were studied. The diversity of spatial distributions of the parameters connected to the shape of the T-wave is clearly noticeable in the group of patients after myocardial infarction. The similarity of spatial distributions of proposed parameters in the group of healthy subjects is observed. The obtained results confirm the hypothesis that the spatial heterogeneity of the repolarization phase increases after myocardial infarction.
EN
The purpose of presented work is to create a project and computer implementation of complex decision support system used in an important medical field, which is cardiology. This system is applied to support physical diagnosis concern different kinds of myocardial infraction. The system - called NEUROGEN v.01, is a kind of hybrid system, which is a combination of Genetic Algorithm (GA) and Neural Network (NN). The idea of this specific combination is that GA is used as a evolutionary method of learning of NN. In accordance with this special task, the NN is a three-layer feedforward network with eight numbers of input neurons, six numbers of hidden and five number of output neurons. The number of neurons in each layer was appointed on the base of data of the task. In this work, the purpose was to look for the optimal values of the parameters of algorithm, which are: crossover probability, mutation probability, the number of individuals in population, the number of generations of the algorithm and λ - parameter of function of activation which characterize neurons in NN. An extra task is to check if the beginning population has any influence on effectiveness of the system. In this paper there will be presented the way of rising of NEUROGEN v.01 and achieved results.
PL
Celem niniejszej pracy było oszacowanie wpływu miejsca wystąpienia zawału mięśnia sercowego na efektywność wykrywania pacjentów zagrożonych częstoskurczem komorowym na podstawie analizy EKG o wysokiej rozdzielczości. Wyniki analiz wysokorozdzielczego EKG w dziedzinie czasu i częstości byty rozpatrywane pod względem umiejscowienia zawału mięśnia sercowego w ścianie przedniej lub dolnej. Poniższa praca potwierdza wpływ lokalizacji zawału mięśnia sercowego na efektywność oceny zagrożenia częstoskurczem komorowym za pomocą wysoko-rozdzielczej analizy EKG.
EN
The purpose of this study was to evaluate the influence of the location of myocardial infarction (MI) on the effectiveness of the high resolution ECG analysis in discriminating patients prone to ventricular tachycardia (VT). The results of the high resolution ECG analysis in time and frequency domain were compared in respect of the anterior (AMI) and inferior (IMI) myocardial infarction. The presented study confirms the influence of the MI localization on the effectiveness of VT prediction by the high-resolution ECG analysis. This influence was less obvious for the AR and WT analyses due to high frequency resolution of these methods.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.