„Trumpalaikių paroksizminio prieširdžių virpėjimo epizodų atpažinimas“ Daktaro disertacija

Autorius, institucija: Andrius Petrėnas, Kauno technologijos universitetas

Mokslinis vadovas – prof. dr. Vaidotas MAROZAS (Kauno technologijos universitetas, technologijos mokslai, elektros ir elektronikos inžinerija – 01T).

Mokslo sritis, kryptis: Technologijos mokslai, Elektros ir elektronikos inžinerija – 01T

Su disertacija galima susipažinti ir Kauno technologijos universiteto bibliotekoje  (K. Donelaičio g. 20, Kaunas)

Elektros ir elektronikos inžinerijos mokslo krypties daktaro disertacijos gynimo taryba:

prof. dr. Algimantas Valinevičius (Kauno technologijos universitetas, technologijos mokslai, elektros ir elektronikos inžinerija – 01T) – pirmininkas,
doc. dr. Elena Jasiūnienė (Kauno technologijos universitetas, technologijos mokslai, elektros ir elektronikos inžinerija – 01T),
prof. dr. Algimantas Kriščiukaitis (Lietuvos sveikatos mokslų universitetas, biomedicinos mokslai, biofizika – 02B),
dr. Raimondas Kubilius (Lietuvos sveikatos mokslų universitetas, biomedicinos mokslai, medicina – 06B),
prof. dr. Pablo Laguna (Saragosos universitetas, technologijos mokslai, elektros ir elektronikos inžinerija – 01T).

Anotacija:

Disertacijoje sprendžiama klinikiniu požiūriu aktuali mokslinė ir technologinė problema – pirminių trumpalaikių paroksizminio prieširdžių virpėjimo (PV) aritmijos epizodų atpažinimas ambulatorinės širdies veiklos stebėsenos sistemoje. PV yra progresuojanti liga, t.y. pirminiai PV epizodai yra reti, trumpi ir nutrūkstantys savaime, todėl terapijos priemonių efektyvumas labai priklauso nuo to, kokioje aritmijos vystymosi stadijoje PV yra diagnozuojamas. Esamos technologijos leidžia atpažinti užsitęsusį PV, tačiau vis dar neišspręstas trumpų, savaime nutrunkančių ir dažnai asimptominių PV epizodų savalaikio atpažinimo klausimas. Sprendžiant šią problemą buvo pasiūlyti du didelio patikimumo paroksizminio PV atpažinimo algoritmai. Vienas iš jų skirtas analizuoti trukmių tarp gretimų skilvelių susitraukimų sekoms, todėl toks algoritmas tinkamas įvairiems signalams, iš kurių galima išgauti širdies ritmo informaciją. Širdies ritmą analizuojantis algoritmas naudoja minimalų aritmetinių operacijų skaičių, todėl ypač tinkamas diegti į mažai energijos naudojančius prietaisus. Antrasis PV atpažinimo algoritmas skirtas tik elektrokardiografinių signalų analizei, tačiau dėl širdies ritmą ir signalo morfologiją apibūdinančių parametrų, algoritmas geba patikimai atpažinti ypač trumpus (< 30 s) PV epizodus.  Dėl didelio jautrumo, antrasis algoritmas gali būti taikomas norint diagnozuoti PV padidintos rizikos pacientams, pavyzdžiui, patyrusiems smegenų insultą ar miokardo infarktą.