Разработка новых алгоритмов автоматического распознавания опасных нарушений сердечного ритма по поверхностной и инвазивной электрокардиограмме
Номер гранта: | 18-29-02036 |
Область научного знания: | нет данных |
Тип конкурса: | («мк»)(мк) конкурс на лучшие научные проекты междисциплинарных фундаментальных исследований |
Год выполнения: | 2018г. |
Руководитель: | Юлдашев ЗафарМухамедович |
Статус заявки: | поддержана |
Аннотация к заявке:
Работа направлена на решение актуальной междисциплинарной задачи автоматического анализа ЭКГ для диагностики опасных аритмий: фибрилляции и трепетания предсердий и желудочков. Эта задача чрезвычайно важна для создания современных медицинских диагностических приборов и систем. В существующих системах качество диагностических алгоритмов автоматического анализа опасных аритмий по ЭКГ оказывается хуже, чем при визуальном анализе сигнала. Целью данного проекта является разработка новых высокоэффективных методов и алгоритмов автоматического анализа опасных аритмий по поверхностной ЭКГ и внутрисердечной электрограмме на основе достижений биомедицинской радиоэлектроники, распознавания образов и математического анализа сигналов в частотной, временной и частотно-временной областях. Достижение этой цели основывается на результатах фундаментальных и прикладных исследований, ранее поддержанных в рамках грантов РФФИ № 12-01-00583-а, 13-01-00540-а, № 15-07-01790-а, № 16-01-00159-а, № 16-07-00599-а, № 16-17-00060 и в рамках государственных контрактов № 02.522.11.2020 и № 16.522.12.2016, № 14.578.21.0122. Предполагается разработка методов и алгоритмов для надежного обнаружения и классификации опасных нарушений ритма: эпизодов фибрилляции и трепетания предсердий, предсердных тахикардий и частой экстрасистолии, а также желудочковых тахиаритмий, включая желудочковую тахикардию по типу «пируэт». Автоматический анализ будет основан на спектрально-временном описании сигналов, многомерном анализе диагностически значимых признаков и разработке логических и структурных решающих функций. Новизна исследования заключается в совместном анализе как поверхностных, так и внутрисердечных отведений ЭКГ и в обнаружении специального класса предикторов опасных аритмий. Внедрение результатов исследования в здравоохранение и медицинскую промышленность повысит качество лечения больных и эффективность работы кардиомониторов, наружных и имплантированных электрокардиостимуляторов и кардиовертеров-дефибрилляторов.