False Alarms in Intensive Care Unit Monitors: Detection of Life-threatening Arrhythmias using Elementary Algebra, Descriptive Statistics and Fuzzy Logic
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68081731%3A_____%2F15%3A00456397" target="_blank" >RIV/68081731:_____/15:00456397 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/00216305:26220/15:PU118886
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
False Alarms in Intensive Care Unit Monitors: Detection of Life-threatening Arrhythmias using Elementary Algebra, Descriptive Statistics and Fuzzy Logic
Popis výsledku v původním jazyce
Aims: A false alarm ratio of up to 86 percent has been reported in Intensive Care Unit (ICU) monitors. Such a high value can lead to reduced staff attention and patient deprivation. We present a method for detection of specific arrhythmias ? asystole, extreme bradycardia, extreme tachycardia, ventricular tachycardia and ventricular flutter / fibrillation ? in accordance with the ?2015 Physionet/CinC Challenge. Data: The method was trained with the use of 750 records and tested on 500 records from ICUs provided by Physionet. Method: Invalid data segments are detected in each of the channels. Next, QRS complexes and RR intervals are found in all signals using a different QRS detection approach according to the signal source. The RR series obtained are tested for regular heart activity; if this fails, an arrhythmia-specific test is processed. Tests for individual arrhythmias are based on examination of QRS temporal distribution, comparison of heart rate (HR) with known limits, and observa
Název v anglickém jazyce
False Alarms in Intensive Care Unit Monitors: Detection of Life-threatening Arrhythmias using Elementary Algebra, Descriptive Statistics and Fuzzy Logic
Popis výsledku anglicky
Aims: A false alarm ratio of up to 86 percent has been reported in Intensive Care Unit (ICU) monitors. Such a high value can lead to reduced staff attention and patient deprivation. We present a method for detection of specific arrhythmias ? asystole, extreme bradycardia, extreme tachycardia, ventricular tachycardia and ventricular flutter / fibrillation ? in accordance with the ?2015 Physionet/CinC Challenge. Data: The method was trained with the use of 750 records and tested on 500 records from ICUs provided by Physionet. Method: Invalid data segments are detected in each of the channels. Next, QRS complexes and RR intervals are found in all signals using a different QRS detection approach according to the signal source. The RR series obtained are tested for regular heart activity; if this fails, an arrhythmia-specific test is processed. Tests for individual arrhythmias are based on examination of QRS temporal distribution, comparison of heart rate (HR) with known limits, and observa
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2015
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Computing in Cardiology 2015. Vol. 42
ISBN
978-1-5090-0685-4
ISSN
2325-8861
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
281-284
Název nakladatele
Computing in Cardiology
Místo vydání
Cambridge
Místo konání akce
Nice
Datum konání akce
6. 9. 2015
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—