Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Stereotactic management of arrhythmia – radiosurgery in treatment of ventricular tachycardia (SMART-VT) – clinical trial protocol and study rationale

100%

Miszczyk M. , Jadczyk T. , Tomasik B. , Latusek T. , Bednarek J. , Kurzelowski R. , Gołba K. , Wojakowski W. , Wita K. , Dolla Ł. , Grządziel A. , Blamek S.

OncoReview

|

2020

|

tom 10

|

nr 4

123-129

EN

Patients with ventricular tachycardia are usually treated with antiarrhythmic drugs and ablation if the arrhythmia substrate is available for invasive treatment. Despite high efficiency of this treatment there is a significant group of patients who do not benefit from available treatment methods, either because they cannot be applied or do not allow for durable control of the disease. For that reason a novel treatment method, STereotactic Arrhythmia Radioablation (STAR) has been proposed and its safety and efficiency is extensively studied throughout the world. The method is based on irradiation of the arrhythmia substrate identified with electrophysiological examination with high-precision image-guided radiosurgical methods usually used for ablation of malignant tumors. Here we present the protocol of the first Polish study on STAR in patients with intractable ventricular tachycardia (STARVT, NCT04642963), designed to test the safety of the method. Secondary endpoints include measures of the treatment efficiency.

2

A study of the chaotic nature of ventricular late potentials in post-MI patients

86%

Escalona O. J. , Mitchell R. H.

Biocybernetics and Biomedical Engineering

|

1998

|

tom Vol. 18, no. 3-4

39-53

EN

Late potential (LP) analysis in the signal-averaged ECG is a useful clinical tool in the detection of patients at risk after myocardial infarction (MI). The presence of abnormal LP activity has been correlated with inducible ventricular tachycardia (VT) at programmed electrical stimulation in post-MI patients. A novel and reliable approach that quantifies the chaotic-like nature of LP activity in the time domain was investigated. By establishing the basin of attraction of the LP attractor in the microvoltage, 3-dimensional space, and then computing the fractal dimension (...) of the attractor's trajectory, the strangeness of the dynamical behaviour of late potentials was quantified. The parameter [...] was evaluated in a control group of 45 healthy subjects and in 20 post-MI patients who were VT inducibles. The results indicated that values of [ ...] characterized post-MI patients that are at risk, and may be considered as having chaotic-like late potential activity.

PL

W artykule przedstawiono nową metodę analizy późnych potencjałów w uśrednionym EKG pacjentów ryzyka (po zawale) opartą na badaniu chaotycznego charakteru występowania tych potencjałów. Występowanie nienormalnej aktywności późnych potencjałów skorelowano z wywoływanym migotaniem (częstoskurczem) komór za pomocą elektrycznej stymulacji pacjentów po zawale. Zbadano nowy, pewny sposób określania zbliżonego do chaotycznego charakteru aktywności późnych potencjałów w zadanym przedziale czasu. Poprzez ustalenie obszaru przyciągania odpowiedniego parametru określającego późny potencjał w przestrzeni 3D i następnie obliczając wymiar fraktalny (...] atraktora wyznaczono stopień nieokreśloności zachowywania się późnych potencjałów. Parametr (..] był wyznaczany w grupie 45 zdrowych pacjentów oraz w grupie 20 pacjentów po zawale elektrycznie stymulowanych. Wyniki pokazały, że wielkości (...] charakteryzowały pozawałowych pacjentów ryzyka o zbliżonym do chaotycznego charakterze aktywności późnych potencjałów.

3

Wpływ lokalizacji zawału mięśnia serca na wyniki analizy sygnału EKG o wysokiej rozdzielczości

86%

Mroczka T. , Maniewski R. , Lewandowski P. , Fereniec M. , Meste O. , Rix H. , Spioch-Mroczka M. , Steinbach K.

Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna

|

2002

|

tom Vol. 8, nr 3

67-77

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.

4

A review of shockable arrhythmia detection of ECG signals using machine and deep learning techniques

58%

Kavya L. , Karuna Y. , Saritha S. , Prakash A. J. , Patro K. K. , Sahoo S. P. , Tadeusiewicz R. , Pławiak P.

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

|

2024

|

tom Vol. 34, no. 3

485--511

EN

An electrocardiogram (ECG) is an essential medical tool for analyzing the functioning of the heart. An arrhythmia is a deviation in the shape of the ECG signal from the normal sinus rhythm. Long-term arrhythmias are the primary sources of cardiac disorders. Shockable arrhythmias, a type of life-threatening arrhythmia in cardiac patients, are characterized by disorganized or chaotic electrical activity in the heart’s lower chambers (ventricles), disrupting blood flow throughout the body. This condition may lead to sudden cardiac arrest in most patients. Therefore, detecting and classifying shockable arrhythmias is crucial for prompt defibrillation. In this work, various machine and deep learning algorithms from the literature are analyzed and summarized, which is helpful in automatic classification of shockable arrhythmias. Additionally, the advantages of these methods are compared with existing traditional unsupervised methods. The importance of digital signal processing techniques based on feature extraction, feature selection, and optimization is also discussed at various stages. Finally, available databases, the performance of automated algorithms, limitations, and the scope for future research are analyzed. This review encourages researchers’ interest in this challenging topic and provides a broad overview of its latest developments.