نوآوری های اخیر در پردازش سیگنال به طور چشمگیری بهبود دقت و اطمینان از طبقه بندی آریتمی قلبی است، این پیشرفت ها پزشکان را قادر می سازد تا ریتم های قلب نامنظم را با دقت بیشتر تشخیص دهند، مداخلات قبلی، برنامه های درمان شخصی تر و نتایج بلند مدت بهتر برای بیماران مبتلا به شرایط قلبی را فراهم کنند.

درک Cardiac Arrhythmias

آریتمی کارنیاc اختلالات سیستم الکتریکی قلب است که باعث ریتم های قلب غیر طبیعی می شود - خیلی سریع، خیلی سریع، یا نامنظم. آنها از ضربان های بی ضرر به شرایط تهدید کننده زندگی مانند تاکیکاردی پیچیده یا فیبریت دقیق، تشخیص دقیق و طبقه بندی آریتمی برای مدیریت مناسب ضروری هستند، چه شامل تکنیک های پردازش دارو، یا دستگاه های پردازش سیگنال های صوتی پیچیده باشد (برچسبانه) و سیگنال های صوتی دقیق باقی می ماند.

روش پردازش سیگنال های سنتی

برای دهه ها، پزشکان و محققان به تکنیک های پردازش سیگنال کلاسیک برای تجزیه و تحلیل سیگنال های ECG متکی هستند. چهارایر نشان می دهد که یک نمایش دامنه فرکانسی از سیگنال سیگنال، مفید برای شناسایی برخی از آریتمی ها اما محدود در هنگام برخورد با سیگنال های غیر بارداری، تجزیه و تحلیل Wavelet با ارائه محلی سازی زمان پیشرفته، بهبود یافته است، و آن را برای تشخیص رویدادهای گذرا مانند انقباضات زودرس، اغلب با استفاده از محدودیت های پیچیده تر از آن مناسب تر می کند.

پیشرفت های اخیر در پردازش سیگنال

دهه گذشته یک تغییر پارادایم در پردازش سیگنال ECG دیده است، که توسط همگرایی محاسبات قدرتمند، مجموعه داده های بزرگ و یادگیری ماشین هدایت می شود. تکنیک های فیلترینگ سازگار با تغییر شرایط سر و صدا، به طور قابل توجهی بهبود کیفیت سیگنال غیر خطی مانند اندازه گیری آنتروپی و تجزیه و تحلیل های شکستی پیچیدگی تنوع ضربان قلب را که روش های به طور خاص، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، به طور مستقیم یادگیری داده های پردازش شده را از حداقل سیستم های پردازش شده و یا تجزیه و یا تجزیه و تحلیل مستقیم از حداقل سیستم های پردازش شده است.

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

مدل های یادگیری ماشین مانند ماشین آلات پشتیبان، جنگل های تصادفی و تقویت گرادیان با موفقیت برای ویژگی های دستی استخراج شده از سیگنال های ECG، یادگیری عمیق - به ویژه شبکه های عصبی هم پیوسته (CNNs) و شبکه های عصبی مکرر (RNH) - عملکرد برتر را با یادگیری خودکار ویژگی های سلسله مراتبی از فرم های موج خام نشان داده است.

کاهش نویز و افزایش سیگنال

سیگنال های ECG به طور بدنامی مستعد نویز از انقباضات عضلانی، حرکت الکترود، مداخله خط برق و تکنیک های فیلتر پیشرفته مانند برش آستانه موجی، تجزیه حالت تجربی، و فیلترهای عدم انطباق به طور موثر این مصنوعات را حذف می کنند در حالی که حفظ جزئیات حیاتی مورفولوژیک کار اخیر ترکیب یادگیری عمیق با فیلترهای سنتی برای دستیابی به نسبت تمیز کننده های صوتی و ظریف است که به طور مستقیم در شرایط تشخیص سیگنال های بالینی منفی کار می کنند.

کاهش کیفیت و مهندسی

فراتر از یادگیری ویژگی های اتوماتیک، محققان همچنان به اصلاح ویژگی های دستی که اطلاعات مربوط به بالینی را جذب می کنند، ویژگی های زمان- دامنه شامل فواصل RR، طول QRS و معیارهای تنوع ضربان قلب است.ویژگی های متنوع سازی دامنه قدرت تجزیه و تحلیل فرکانس بسیار پایین (VLF)، فرکانس پایین (LF)، و فرکانس بالا (HF) که منعکس کننده فعالیت های عصبی خودکارویک است، ویژگی های کاهش دهنده کاهش حجم بالا (تحلیل های کاهش یافته، و تجزیه و تجزیه و تحلیل قطعات تقسیم قدرت).

تاثیر بر روی روش بالینی

ادغام پردازش سیگنال پیشرفته به جریان های کاری بالینی مزایای ملموسی دارد. دستگاه های پوشیدنی مانند ساعت های هوشمند و پچ ها در حال حاضر شامل الگوریتم های تشخیص آریتمی در زمان واقعی هستند که می توانند به کاربران هشدار دهند که فیبراسیون یا سایر اختلالات بیمارستان مانند مطالعه قلب اپل و Huawei Heart نشان داده اند که دستگاه های مصرف کننده می توانند به طور موثر آریتمی را در جمعیت های بزرگ شناسایی کنند، که منجر به بررسی دقیق داده های هشدار دهنده از راه دور می شوند، همچنین می توانند از طریق سیستم های هشدار دهنده های هشدار دهنده استفاده کنند.

علاوه بر این، مانیتورهای قابل حمل ECG مجهز به پردازش سیگنال پیشرفته، تشخیص های نقطه از مراقبت در اتاق های اورژانس، آمبولانس ها و تنظیمات منبع کم را قادر می سازد، به عنوان مثال، یک دستگاه ECG تک سرب با یادگیری عمیق دستگاه می تواند انواع مختلف آریتمی را در عرض چند ثانیه طبقه بندی کند و اطلاعات قابل اجرا را برای پاسخ دهندگان اول فراهم کند.

مسیر های آینده

هدف تحقیقات مداوم، فشار دادن مرزهای دقت، عملکرد زمان واقعی و تعمیم است.یک جهت امیدوار کننده ترکیب چندین روش سیگنال است - ترکیب ECG با فتوplethysmography (PPG)، حفظ حریم خصوصی توپیستاردوگرافی، یا کاردیوشناسی ضعیف - برای ایجاد سیستم های تشخیص آریتمی قوی تر - منطقه دیگر توسعه مدل های AI قابل توضیح است که نه تنها طبقه بندی می کند مناطق یادگیری بیمار، بلکه اجازه می دهد تا داده های حساس را حفظ کند، در حالی که داده های فدرال سازی را تقویت می کند.

رویکردهای پزشکی شخصی نیز در افق قرار دارند.با ترکیب ویژگی های خاص بیمار مانند سن، پیچیدگی ها و سابقه دارو به مدل طبقه بندی، الگوریتم ها می توانند با تغییرات فیزیولوژیکی فردی سازگار شوند که به روز رسانی بر اساس ECG پایه هر بیمار ممکن است تشخیص های کاذب را کاهش دهد. علاوه بر این، پیشرفت های سخت افزاری مانند تراشه های نورمورفیک می تواند عملکرد فوق العاده کم قدرت پیچیده ای از دستگاه های کاشت را در هنگام افزایش عملکرد بالا در زندگی، در حالی که عملکرد بالا را افزایش می دهد، فراهم کند.

نتیجه گیری

پیشرفت در پردازش سیگنال، به ویژه ادغام فیلترینگ تطبیقی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، به طور قابل توجهی بهبود رتبه بندی آریتمی قلب را افزایش داده است، این تکنیک ها بر بسیاری از محدودیت های روش های کلاسیک غلبه می کنند، تشخیص دقیق تر و واقعی در هر دو تنظیمات بالینی و مصرف کننده را فراهم می کند، همانطور که تحقیقات ادامه می دهد، ما می توانیم حتی الگوریتم های پیچیده تر قلبی را که منابع داده های متعدد را ترکیب می کنند، تولید های قابل توضیح می دهند و بیماران را سازگار می کنند و بهبود می کنند و بهبود می دهند و در نهایت مراقبت های فردی را بهبود می دهند.