WDROŻENIE SYSTEMU POZYSKIWANIA EKG OPARTEGO NA SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W CELU WYKRYWANIA NIEPRAWIDŁOWOŚCI SERCA
Achraf Benba
achraf.benba@um5s.net.maMohammed V University in Rabat, Ecole Nationale Supérieure d'Arts et Métiers, Electronic Systems Sensors and Nanobiotechnologies (Maroko)
https://orcid.org/0000-0001-7939-0790
Fatima Zahra El Attaoui
Mohammed V University in Rabat, Ecole Nationale Supérieure d'Arts et Métiers, Electronic Systems Sensors and Nanobiotechnologies (Maroko)
http://orcid.org/0009-0001-0196-0500
Sara Sandabad
Ecole Normale Supérieure de l'Enseignement Technique de Mohammadia, Electrical Engineering and Intelligent Systems, Hassan II University of Casablanca (Maroko)
http://orcid.org/0000-0002-0813-6178
Abstrakt
Elektrokardiogram (EKG) to powszechny test, który mierzy aktywność elektryczną serca. W zapisie EKG można zauważyć kilka nieprawidłowości serca, w tym arytmie, które są jedną z głównych przyczyn śmiertelności sercowej na całym świecie. Celem społeczności naukowej jest dokładna i zautomatyzowana analiza układu sercowo-naczyniowego, zwłaszcza biorąc pod uwagę dojrzałość technologii sztucznej inteligencji i jej wkład w obszar zdrowia. Celem tych wysiłków jest stworzenie systemu akwizycji i wykorzystanie sztucznej inteligencji do klasyfikacji odczytów EKG. System ten składa się z dwóch części: pierwsza to akwizycja sygnału za pomocą modułu EKG AD8232; uzyskany sygnał jest pojedynczą pochodną, która została wzmocniona i przefiltrowana. Druga sekcja to klasyfikacja identyfikacji chorób serca; sugerowany model to głęboka konwolucyjna sieć neuronowa z 12 warstwami, która była w stanie sklasyfikować pięć typów uderzeń serca z bazy danych arytmii MIT-BIH. Wyniki były zachęcające i zbudowano system wbudowany.
Słowa kluczowe:
elektrokardiogram, arytmie, sztuczna inteligencja, konwolucyjna sieć neuronowaBibliografia
AD8232 DS. Single-Lead, Heart Rate Monitor Front End. Analog Device, 2013.
Google Scholar
Ahsan M. M., Siddique Z.: Machine learning-based heart disease diagnosis: A systematic literature review. Artificial Intelligence in Medicine 29, 2022, 102289 [http://doi.org/10.1016/j.artmed.2022.102289].
DOI: https://doi.org/10.1016/j.artmed.2022.102289
Google Scholar
Atal D. K., Singh M.: Arrhythmia classification with ECG signals based on the optimization-enabled deep convolutional neural network. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 196, 2020, 105607 [http://doi.org/10.1016/j.cmpb.2020.105607].
DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2020.105607
Google Scholar
Day T. G. et al.: Artificial intelligence, fetal echocardiography, and congenital heart disease. Prenatal Diagnosis 41(6), 2021, 733–742 [http://doi.org/10.1002/pd.5892].
DOI: https://doi.org/10.1002/pd.5892
Google Scholar
Farinha J. M. et al.: Frequent premature atrial contractions as a signalling marker of atrial cardiomyopathy, incident atrial fibrillation and stroke. Cardiovascular research, 2022, cvac054 [http://doi.org/10.1093/cvr/cvac054].
DOI: https://doi.org/10.1093/cvr/cvac054
Google Scholar
Giudicessi J. R. et al.: Artificial intelligence–enabled assessment of the heart rate corrected QT interval using a mobile electrocardiogram device. Circulation 143(13), 2021, 1274–1286 [http://doi.org/10.1161/circulationaha.120.050231].
DOI: https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.120.050231
Google Scholar
Han C. et al.: QRS complexes and T waves localization in multi-lead ECG signals based on deep learning and electrophysiology knowledge. Expert Systems with Applications 199, 2022, 117187 [http://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117187].
DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117187
Google Scholar
Hassan S. U. et al.: Classification of cardiac arrhythmia using a convolutional neural network and bi-directional long short-term memory. Digital Health 8, 2022 [http://doi.org/10.1177/20552076221102766].
DOI: https://doi.org/10.1177/20552076221102766
Google Scholar
Higuchi K. et al.: How to use bipolar and unipolar electrograms for selecting successful ablation sites of ventricular premature contractions. Heart Rhythm 19(7), 2022, 1067–1073 [http://doi.org/10.1016/j.hrthm.2021.12.035].
DOI: https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2021.12.035
Google Scholar
Karri M., Annavarapu C. S.: A real-time embedded system to detect QRS-complex and arrhythmia classification using LSTM through hybridized features. Expert Systems with Applications 214, 2023, 119221 [http://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.119221].
DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.119221
Google Scholar
Kwon J. M. et al.: Artificial intelligence assessment for early detection of heart failure with preserved ejection fraction based on electrocardiographic features. European Heart Journal-Digital Health 2(1), 2021, 106–116 [http://doi.org/10.1093/ehjdh/ztaa015].
DOI: https://doi.org/10.1093/ehjdh/ztaa015
Google Scholar
Li T., Zhou M.: ECG classification using wavelet packet entropy and random forests. Entropy 18(8), 2016, 285 [http://doi.org/10.3390/e18080285].
DOI: https://doi.org/10.3390/e18080285
Google Scholar
Moody G. B., Mark R. G.: The impact of the MIT-BIH arrhythmia database. IEEE engineering in medicine and biology magazine 20(3), 2001, 45–50 [http://doi.org/10.1109/51.932724].
DOI: https://doi.org/10.1109/51.932724
Google Scholar
Rahman M. A. et al.: Remote monitoring of heart rate and ECG signal using ESP32. 4th International Conference on Advanced Electronic Materials, Computers and Software Engineering (AEMCSE), 2021, 604–610 [http://doi.org/10.1109/AEMCSE51986.2021.00127].
DOI: https://doi.org/10.1109/AEMCSE51986.2021.00127
Google Scholar
Reis C. Q., Robar J. L.: Evaluation of the feasibility of cardiac gating for SBRT of ventricular tachycardia based on real‐time ECG signal acquisition. Journal of Applied Clinical Medical Physics, 2022, e13814 [http://doi.org/10.1002/acm2.13814].
DOI: https://doi.org/10.1002/acm2.13814
Google Scholar
Ribeiro J. M. et al.: Artificial intelligence and transcatheter interventions for structural heart disease: a glance at the (near) future. Trends in cardiovascular medicine 32(3), 2022, 153–159 [http://doi.org/10.1016/j.tcm.2021.02.002].
DOI: https://doi.org/10.1016/j.tcm.2021.02.002
Google Scholar
Vamseekrishna A. et al.: Low-Cost ECG-Based Heart Monitoring System with Ubidots Platform. Embracing Machines and Humanity Through Cognitive Computing and IoT, 2023 [http://doi.org/10.1007/978-981-19-4522-9_6].
DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-19-4522-9_6
Google Scholar
Vinther M. et al.: A randomized trial of His pacing versus biventricular pacing in symptomatic HF patients with left bundle branch block (His-alternative). Clinical Electrophysiology 7(11), 2021, 1422–1432 [http://doi.org/10.1016/j.jacep.2021.04.003].
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacep.2021.04.003
Google Scholar
Zhu K. et al.: The physiologic mechanisms of paced QRS narrowing during left bundle branch pacing in right bundle branch block patients. Frontiers in Cardiovascular Medicine 9, 2022 [http://doi.org/10.3389/fcvm.2022.835493].
DOI: https://doi.org/10.3389/fcvm.2022.835493
Google Scholar
Autorzy
Achraf Benbaachraf.benba@um5s.net.ma
Mohammed V University in Rabat, Ecole Nationale Supérieure d'Arts et Métiers, Electronic Systems Sensors and Nanobiotechnologies Maroko
https://orcid.org/0000-0001-7939-0790
Autorzy
Fatima Zahra El AttaouiMohammed V University in Rabat, Ecole Nationale Supérieure d'Arts et Métiers, Electronic Systems Sensors and Nanobiotechnologies Maroko
http://orcid.org/0009-0001-0196-0500
Autorzy
Sara SandabadEcole Normale Supérieure de l'Enseignement Technique de Mohammadia, Electrical Engineering and Intelligent Systems, Hassan II University of Casablanca Maroko
http://orcid.org/0000-0002-0813-6178
Statystyki
Abstract views: 258PDF downloads: 277
Licencja
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.
Inne teksty tego samego autora
- Achraf Benba, Abdelilah Kerchaoui, AUTOMATYCZNE WYKRYWANIE CHOROBY ALZHEIMERA W OPARCIU O SZTUCZNĄ INTELIGENCJĘ , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 13 Nr 1 (2023)
- Oumaima Majdoubi, Achraf Benba, Ahmed Hammouch, KLASYFIKACJA CHOROBY PARKINSONA I INNYCH ZABURZEŃ NEUROLOGICZNYCH Z WYKORZYSTANIEM EKSTRAKCJI CECH GŁOSOWYCH I TECHNIK REDUKCJI , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 13 Nr 3 (2023)
- Oumaima Majdoubi, Achraf Benba, Ahmed Hammouch, KOMPLEKSOWE METODY UCZENIA MASZYNOWEGO I UCZENIA GŁĘBOKIEGO DO KLASYFIKACJI CHOROBY PARKINSONA I OCENY JEJ NASILENIA , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 13 Nr 4 (2023)
- Achraf Benba, Mouna Akki, Sara Sandabad, ZASTOSOWANIE UCZENIA MASZYNOWEGO NA CZUJNIKACH SMARTFONÓW DO WYKRYWANIA UPADKÓW W CZASIE RZECZYWISTYM , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 13 Nr 2 (2023)