Automatisierte Erkennung paroxysmaler Arrhythmien aus Millionen Herzschlaegen
Einsatz von 1D-Convolutional-Neural-Networks, die Hunderte Stunden von EKG-Aufzeichnungen der Fahrt durchsuchen, um asymptomatische Episoden paroxysmalen Vorhofflimmerns aufzudecken.
Entropiebasierte Analyse der R-R-Unregelmaessigkeit
Die Berechnung der Sample-Entropie ueber die Intervalle zwischen den Herzschlaegen trennt echtes chaotisches Vorhofflimmern von gutartiger Sinusarrhythmie und ektopen Schlaegen.
- Ueber 98,7 % Sensitivitaet und 99,2 % Spezifitaet bei der Erkennung von Vorhofflimmern.
- Automatisierte Erkennung fehlender P-Wellen und unregelmaessiger f-Wellen.
- Erstellung zertifizierter klinischer PDF-Berichte, die an Kardiologen exportiert werden koennen.
- Verringerung des Risikos unbemerkter ischaemischer Schlaganfaelle durch fruehzeitigen therapeutischen Hinweis.
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