Classification of interatrial conduction blocks and left atrial enlargement based on P waves of the 12-lead ECG

  • Forschungsthema:Herzmodellierung
  • Typ:Bachelorarbeit
  • Datum:Ab September 2021
  • Betreuer:

    M.Sc. Claudia Nagel

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Motivation
Bei einem interatrial conduction block (IACB) sind elektrische Ausbreitungspfade zwischen dem rechten und dem linken Vorhof blockiert. Diese pathologischen Ausbreitungsmuster der Depolarisationswelle auf dem Herzgewebe spiegeln sich in den P-Wellen des 12-Kanal Elektrokardiogramms (EKG) wieder. Left atrial enlargement (LAE) bezeichnet die Vergrößerung des linken Vorhofs. Auch hier sind die P-Wellen im 12-Kanal EKG charakteristisch verändert. Beide Pathologien sind Risikomarker für Vorhofflimmern - eine supraventrikuläre Tachykardie, die bei ca. 2,2% der Bevölkerung auftritt. Eine nicht-invasive und automatisierte Klassifikation dieser Pathologien basierend auf dem EKG mit Machine Learning Tools könnte zu einer verbesserten Risikostratifikation und einer optimierten Therapieplanung für die Behandlung von Vorhofflimmern beitragen.

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Aufgabenstellung
Basierend auf elektrophysiologischen Simulationen für left atrial enlargement und interatrial conduction blocks soll eine Klassifikation mit den P-Wellen des 12-Kanal EKGs vorgenommen werden. Dazu soll zunächst eine große Anzahl an IACB EKGs simuliert werden. Anschließend werden verschiedene Machine Learning Algorithmen für die Klassifikation getestet und die Ergebnisse miteinander verglichen. Die auf simulierten Daten entwickelten Algorithmen sollen schließlich auf klinische Daten angewandt werden.

Hinweise

  • Programmierkenntnisse in Matlab sind vorausgesetzt
  • Grundkenntnisse der Herzphysiologie sind von Vorteil

Die Gewichtung der einzelnen Elemente kann individuell an Ihre Vorstellungen angepasst werden.