Введение

Машинное обучение произвело фурор в медицинском сообществе и отрасли здравоохранения. Искусственный интеллект (ИИ) доказал свою полезность во многих областях, от радиологии и гастроэнтерологии до гистологии и хирургии.

Фронтир теперь коснулся и Электрокардиографии (ЭКГ).

С помощью инструмента аннотирования вы можете аннотировать различные волны на диаграммах электрокардиограммы и обучать модели машинного обучения распознавать закономерности в данных.

Первые платформы с открытым исходным кодом были разработаны для создания моделей на основе данных ЭКГ, например. Аннотация ЭКГ на основе глубокого обучения. В этом примере автор автоматизировал процесс аннотирования пиков кривых ЭКГ с помощью рекуррентной нейронной сети в Keras.

Несмотря на то, что модель не была на 100% производительной (она изо всех сил пытается правильно настроить ввод/вывод). Кажется, он хорошо работает с базой данных QT PhysioNet. Авторы упоминают, что в некоторых случаях он терпит неудачу, чего никогда не видел.

Потенциальное будущее развитие машинного обучения будет состоять в дополнении самих ЭКГ или создании синтетических данных.

3 основных компонента ЭКГ: зубец P, представляющий деполяризацию предсердий; комплекс QRS представляет собой деполяризацию желудочков; и зубец Т, который представляет собой реполяризацию желудочков. Источник: Википедия

Еще один пример того, как глубокое обучение и машинное обучение полезны в кривых ЭКГ, можно найти в руководстве MathWorks Waveform Segmentation.

Используя сеть с долговременной кратковременной памятью (LSTM), MathWorks добилась впечатляющих результатов, как видно из приведенной ниже матрицы путаницы:

Если вы хотите начать самостоятельно, вы можете найти множество наборов данных ЭКГ с открытым исходным кодом, например. набор данных QT из PhysioNet.

Почему аннотации ЭКГ важны в медицинских исследованиях?

Аннотация ЭКГ является важным аспектом медицинских исследований и диагностики, включая идентификацию и интерпретацию различных особенностей волны ЭКГ. Он играет решающую роль в точной диагностике и лечении сердечных заболеваний и аномалий, позволяя обнаруживать широкий спектр сердечных заболеваний, включая аритмии, ишемию и гипертрофию.

Благодаря тщательному анализу формы волны ЭКГ специалисты могут выявлять любые нарушения электрической активности сердца, точно определяя основную причину симптомов пациента. Информация, полученная из аннотаций ЭКГ, предоставляет жизненно важные показатели здоровья сердца, включая частоту сердечных сокращений, ритм и электрическую активность.

Регулярный мониторинг ЭКГ имеет неоценимое значение при лечении пациентов с хроническими заболеваниями сердца, такими как мерцательная аритмия или сердечная недостаточность. Здесь аннотация ЭКГ помогает специалистам выявить изменения сердечного ритма или другие отклонения, которые могут указывать на необходимость корректировки лечения или дальнейшего диагностического тестирования. Благодаря регулярному мониторингу ЭКГ и комментированию врачи могут оказывать персонализированную помощь, адаптируя вмешательства к уникальным потребностям каждого пациента.

Как машинное обучение может поддерживать аннотации ЭКГ?

Машинное обучение обладает значительным потенциалом в поддержке и автоматизации анализа кривых ЭКГ, предоставляя врачам мощный инструмент для повышения точности и эффективности интерпретации ЭКГ.

Используя алгоритмы машинного обучения, можно автоматически анализировать и аннотировать кривые ЭКГ, помогая клиницистам быстрее и с большей точностью выявлять и диагностировать заболевания и аномалии сердца.

Одним из основных преимуществ машинного обучения при анализе ЭКГ является возможность обработки огромных объемов данных пациентов. Анализируя большие наборы данных, алгоритмы машинного обучения могут выявлять закономерности и корреляции, которые людям может быть трудно или невозможно обнаружить. Это может помочь в идентификации сложных аритмий или других малозаметных изменений формы волны ЭКГ, которые могут указывать на основные заболевания сердца.

Кроме того, алгоритмы машинного обучения могут помочь в обнаружении аномалий или изменений формы волны ЭКГ с течением времени, облегчая раннее выявление хронических заболеваний сердца. Сравнивая кривые ЭКГ в разные моменты времени, алгоритмы машинного обучения могут обнаруживать изменения частоты сердечных сокращений, ритма или других характеристик, которые могут указывать на необходимость корректировки лечения или дальнейшего диагностического тестирования.

Наконец, модели машинного обучения можно научить распознавать закономерности в кривых ЭКГ, которые могут указывать на определенные состояния или аномалии сердца. Например, алгоритм можно обучить для выявления закономерностей, указывающих на повышенный риск сердечного приступа или другого острого сердечного приступа. Анализируя кривые ЭКГ и предупреждая врачей об этих паттернах, он может помочь в раннем выявлении и лечении этих состояний, потенциально спасая жизни.

Сегодня мы рассмотрим три инструмента:

Инструмент записи аннотаций ЭКГ

Encord — это автоматизированная и совместная платформа аннотирования для медицинских компаний, занимающихся аннотациями ЭКГ, аннотациями DICOM/NIfTI, аннотациями видео и управлением наборами данных. Это лучший вариант для команд, которые:

  • Нужны автоматические, полуавтоматические или с помощью ИИ аннотации к изображениям и видео.
  • Аннотирование всех онтологий.
  • Работа с другими медицинскими модальностями, такими как DICOM и NIfTI.
  • Требуется единое место для простого управления аннотаторами, отслеживания производительности и создания рабочих процессов обеспечения/контроля качества.

Преимущества и основные функции:

  • Ориентированные на варианты использования аннотации — от собственных аннотаций DICOM и NIfTI для медицинской визуализации до инструмента аннотации ЭКГ для кривых ЭКГ.
  • Позволяет добавлять аннотации точек и временных интервалов.
  • Поддерживает онтологию Bioportal, такую ​​как интервалы PR и QT.
  • Интегрированные сервисы маркировки данных.
  • Интегрированный рабочий процесс MLOps для групп компьютерного зрения и машинного обучения.
  • Простота совместной работы, управление аннотаторами и рабочие процессы контроля качества — для отслеживания производительности аннотаторов и повышения качества этикеток.
  • Надежные функции безопасности — контрольные журналы этикеток, шифрование, соответствие требованиям FDA, CE и HIPAA.
  • Расширенный доступ к Python SDK и API (+ простой экспорт в форматы JSON и COCO).

Подходит для команд, которые:

  • Вы отказываетесь от внутреннего решения или инструмента с открытым исходным кодом и нуждаетесь в надежной, безопасной и совместной платформе для масштабирования своих рабочих процессов аннотаций.
  • Не нашли платформу аннотаций, которая могла бы действительно поддерживать их вариант использования так, как им хотелось бы (например, создание сложных вложенных онтологий или рендеринг кривых ЭКГ).
  • Команда, которая хочет создать искусственные нейронные сети для отрасли здравоохранения. Кардиологические стартапы, ориентированные на ИИ, или зрелые компании, желающие расширить свои методы машинного обучения, должны рассмотреть инструмент Encord.

Цены: модель бесплатной пробной версии, а затем простая цена для каждого пользователя.

Средство просмотра ЭКГ OHIF

Программу OHIF ECG Viewer можно найти на Github Radical Imaging.

Инструмент обеспечивает оптимизированный процесс аннотирования и собственный рендеринг изображений с возможностью выполнения измерений всех соответствующих онтологий. Аннотации легко экспортировать или создать отчет для последующего изучения. Инструмент не поддерживает какое-либо управление наборами данных или совместную работу, что может быть проблемой для более опытных и зрелых команд. Для начинающего кардиолога это отличный инструмент, который дает основу для сравнения с другими инструментами.

Преимущества и основные функции:

  • Лидер в области программного обеспечения с открытым исходным кодом.
  • Визуализирует кривую ЭКГ в исходном виде.
  • Легко (и бесплатно) начать маркировку изображений.
  • Отлично подходит для ручной аннотации ЭКГ.

Подходит для:команд, которые только начинают.

Цены: бесплатно.

КриваяЭКГ

Инструмент WaveformECG — это веб-инструмент для управления и анализа данных ЭКГ.

Инструмент обеспечивает оптимизированный процесс аннотирования и собственный рендеринг изображений с возможностью выполнения измерений всех соответствующих онтологий. Аннотации легко экспортировать или создать отчет для последующего изучения. Инструмент не поддерживает какое-либо управление наборами данных или совместную работу, что может быть проблемой для более опытных и зрелых команд. Поэтому, если вы новичок в подходе глубокого обучения к аннотациям ЭКГ, инструмент WaveformECG может быть полезен, но если вы ищете более продвинутые искусственные нейронные сети или глубокие нейронные сети, это может быть не лучшее место.

Преимущества и основные функции:

  • Позволяет добавлять аннотации и цитаты к точкам и временным интервалам.
  • Поддерживает онтологию и метрики биопортала.
  • Аннотации сохраняются вместе с осциллограммами, готовыми для анализа данных.
  • Визуализирует кривую ЭКГ в исходном виде.
  • Поддерживает прокрутку каждой кривой ЭКГ.

Подходит для: исследователей и студентов.

Цена: бесплатно.

Заключение

Вот оно! 3 лучших инструмента аннотации ЭКГ для машинного обучения в 2023 году.

Мы очень рады видеть, как в машинном обучении расширяются границы кривых ЭКГ, и гордимся тем, что являемся частью этого пути вместе с нашими клиентами. Если вы хотите дополнить сами ЭКГ или создать синтетические данные, свяжитесь с нами, и мы можем предоставить вам информацию и помочь с этим!

У вас есть данные о кривых ЭКГ, и вы хотите приступить к созданию моделей машинного обучения? Вы находитесь в правильном месте.

Мы готовы — мы хотим полуавтоматически пометить наш набор данных.
Вы можете начать работу с Encord Annotate здесь.

Мы ищем услуги по маркировке. — Вот, пожалуйста 🤝

Просто почитал… Что еще нужно знать о аннотации ЭКГ? — Да и да! Подробнее 📚 здесь

Хотите быть в курсе?

  • Подпишитесь на нас в Twitter и Linkedin, чтобы узнать больше о компьютерном зрении, обучающих данных и глубоком обучении.
  • Присоединяйтесь к сообществу Slack, чтобы общаться и общаться.

Первоначально опубликовано на https://encord.com.