4. Zpracování a zobrazování EKG signálu

4.4. Automatizovaná analýza EKG záznamu

Mezi moderní trendy v konstrukci EKG přístrojů a jejich obslužných programů patří i snahy o automatické vyhodnocení záznamu.

Tyto metody můžeme rozdělit na:

  1. Analytické přístupy, které využívají algoritmů pro detekci významných parametrů EKG záznamu. Tyto algoritmy využívají např. průměrování srdečních cyklů pro odstranění artefaktů a následně transformují signál (např. za použití Fourierovy transformace, nebo vlnkové transformace) s cílem umožnit detekci sledovaných parametrů. Detegované parametry pak srovnávají s normativními hodnotami, podobně jako to činí lékař při popisu EKG.
  2. Metody založené na strojovém učení, které využívají heuristických postupů, založených na matematické statistice (např. Bayesovské systémy, pracující s podmíněnou pravděpodobností, ev. systémy založené na neuronových sítích).

Obě kategorie systémů se snaží v zaznamenaném signálu identifikovat prvky normálního EKG, ev. patologické útvary a na základě identifikovaných rysů poskytnout orientační popis křivky. Největší význam má takové automatické vyhodnocení u Holterova monitorování, kdy nám umožní soustředit se pouze na suspektní části záznamu a ušetří nám tak prohlížení mnoha hodin normálního záznamu. Vždy je ale třeba si pamatovat, že takový strojový popis je pouze orientační informací a definitivní stanovení diagnózy je úkolem (a právní odpovědností) lékaře.