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Das primäre Ziel unserer Studie ist es, die Genauigkeit der Q-Wellen im EKG zu verbessern, um abnormale EKG-Signalmuster frühzeitig zu erkennen. Die akkurate Q-Wellenauswertung ist ein signifikanter Faktor der zum Segmentieren des Herzschwingungssignals für die Früherkennung einer Koronararterienerkrankung (KHK) herangezogen wird. Durch die frühzeitige Identifizierung des abnormalen EKG-Signalsegments (z. B. verursacht durch Afib, vorzeitige Kontraktion oder anderen Bewegungsartefakte) können wir den KHK-Erkennungsalgorithmus entsprechend konditionieren.
Zu diesem Zweck haben wir eine neuartige und effiziente Methode entwickelt, um EKG-Signaleigenschaften wie P-Welle, QRS-Komplex, T-Welle und vorzeitige ventrikuläre Kontraktionen aufzudecken. Im Gegensatz zu den konventionellen maschinellen Lernansätzen („Black-Box“-Ansatz) ist unsere Methode transparent und die Ergebnisse können von Experten auf diesem Gebiet intuitiv interpretiert werden. Wir sind der Überzeugung, dass unsere Methoden neu und innovativ sind, und daher einen wirkungsvollen Beitrag zur Verbesserung der EKG-Verarbeitungsmethoden leisten können. Nach Abschluss unserer Studie werden wir voraussichtlich im späten Frühjahr / Frühsommer 2023 eine weitere wissenschaftliche Publikation einreichen.