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.

Metadaten
Author:	Hans-Joachim Kaup GND
URN:	urn:nbn:de:hbz:294-13214
Referee:	Jürgen Werner GND, Hans Joachim Trampisch ORCiD GND
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

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