A survey of algorithms for ischemia detection in ECG recordings

Ischemia is most commonly defined as a clinical syndrome due to an insufficient flow of blood to a muscle. Ischemic heart disease means that the heart, as a muscle, is not receiving the needed flow of blood. Ischemic heart disease is the leading cause of death in the world. In Europe, cardiovascular diseases cause 40% of all deaths at the age of 75 years. Ischemia is responsible for more than 60% of deaths in adults with coronary heart disease. Preventive and permanent activities of patient’s regular control of the heart and blood vessels based on electrocardiographic can significantly reduce this negative statistic and contribute to human health. An ECG signal analysis is one of the basic procedures in the diagnosis and treatment of heart disease. Within the standard ECG recordings the waves morphology, changes in heart rhythm and irregularities in time intervals between certain phenomena can be detected. Proper diagnostics often require signal analysis over a relatively long-time interval, therefore automatic detection can be of great help to the medical personnel. Furthermore, an automatic detection provides the possibility of building a system for remote monitoring of the patient's health status, as well as undertaking particular actions on an alarming situation. The manner of detecting all anomalies of the ECG signal is based on certain types of algorithms that accurately detect the patient's health condition and vary according to their purpose, accuracy, sensitivity, and predictability. Therefore, this tesina aims at describing and comparing different types of algorithms for the detection of ischemic disease of patients.

L'ischemia è comunemente definita come una sindrome clinica dovuta a una disfunzione nel cuore che non può fornire una quantità di ossigeno necessaria per l’organismo e um metabolismo equilibrato dei tessuti periferici. La cardiopatia ischemica è la principale causa di morte nel mondo. In Europa, le malattie cardiovascolari causano il 40% dei decessi anelle persone di 75 anni. L'ischemia è responsabile di oltre il 60% delle morti negli adulti con malattie coronariche. Le cure preventive sono basate sul controllo regolare elettrocardiografico del cuore e dei vasi sanguigni; queste possono ridurre sensibilmente questa statistica negativa e contribuire alla salute dei pazienti. L'analisi del segnale ECG è una delle procedure di base nella diagnosi e nel trattamento delle malattie cardiache. Con l’ECG standard è possibile rilevare la morfologia delle onde, i cambiamenti nel ritmo cardiaco e le irregolarità in intervalli di tempo tra determinati fenomeni. Un'adeguata diagnosi spesso richiede un'analisi del segnale su un intervallo di tempo relativamente lungo, pertanto l'automazione del rilevamento può essere di grande aiuto per il personale sanitario. Un rilevamento automatico offre inoltre la possibilità di costruire un sistema per il monitoraggio remoto dello stato di salute del paziente, nonché di attuare un intervento mirato in situazioni allarmanti. Il metodo di rilevamento di tutte le anomalie del segnale ECG si basa su determinati tipi di algoritmi che rilevano accuratamente le condizioni di salute del paziente e variano, in base al loro scopo, i parametri di accuratezza, sensibilità e prevedibilità. In questa ricerca si mettono a confronto di diversi tipi di algoritmi progettati per rilevare la malattia ischemica nei pazienti.