Evaluation von Detektionsalgorithmen für automatische implantierbare Defibrillatoren
- Das von AICDs abgeleitete EKG wird durch Detektionsalgorithmen klassifiziert. Wichtig ist dabei die Differenzierung von ventrikulären und nicht ventrikulären Rhythmen. Diese kann u.a. mit Hilfe eines separat abgeleiteten Vorhof-EKGs oder der EKG-Morphologie vorgenommen werden. Es wurde eine Simulation erstellt, welche auf eine EKG-Datenbank zurückgreift. Bei den morphologischen Algorithmen schneiden die betrachteten klassischen Algorithmen schlechter als die waveletbasierten Algorithem ab, diese werden aber von einem einfacheren Algorithmus übertroffen. Das selbstentwickelte optimale Koeffizientenkriterium erzielt die besten Ergebnisse. Im Rahmen der Simulation zeigten sich Schwachpunkte von Zweikammeralgorithmen bei der Detektion von SVTs. Bei den morphologischen Algorithmen ist das schwache Abschneiden der klassischen Algorithmen auf das unvollständige Erfassen der EKG-Morphologie zurückzuführen. Die waveletbasierten Algorithmen erfassen die Morphologie vollständiger.
Author: | Hans-Joachim KaupGND |
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URN: | urn:nbn:de:hbz:294-13214 |
Referee: | Jürgen WernerGND, Hans Joachim TrampischORCiDGND |
Document Type: | Doctoral Thesis |
Language: | German |
Date of Publication (online): | 2005/06/06 |
Date of first Publication: | 2005/06/06 |
Publishing Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek |
Granting Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Medizinische Fakultät |
Date of final exam: | 2005/05/24 |
Creating Corporation: | Medizinische Fakultät |
GND-Keyword: | Implantierbarer Kardioverter-Defibrillator; Algorithmus; Wavelet-Analyse; Tachykardie; Elektrokardiogramm |
Institutes/Facilities: | Lehrstuhl für Biomedizintechnik |
Dewey Decimal Classification: | Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Medizin, Gesundheit |
faculties: | Medizinische Fakultät |
Licence (German): | Keine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht |