In today’s research and market, IT applications for health-care are gaining huge interest of both IT and medical researchers. Cardiovascular diseases (CVDs) are considered the largest cause of death for both men and women regardless of ethnic backgrounds. More efficient treatments and most importantly efficient methods of cardiac diagnosis that examine heart diseases are desired. Electrocardiography (ECG) is an essential method used to diagnose heart diseases. However, diagnosing any cardiovascular disease based on the 12-lead ECG printout from an ECG machine using human eye might seriously impair analysis accuracy. To meet this challenge of today’s ECG analysis methodology, a more reliable solution that can analyze huge amount of patient’s data in real-time is desired. The software solution presented in this article is aimed to reduce the risk while diagnosing cardiovascular diseases (CVDs) by human eye, computation of large-scale patient’s data in real-time at the patient’s location and sending the required results or summary to the doctor/nurse. Keeping in mind the importance of real-time analysis of patient’s data, the software system has built upon small individual algorithms/modules designed for multi-core architecture, where each module is supposed to be processed by an individual core/processor in parallel. All the input and output processes to the analysis system are made automated, which reduces operator’s interaction to the system and thus reducing the cost. The outputs/results of the processing are summarized to smaller files in both ASCII and binary formats to meet the requirement of exchanging the data over Voice and Data Networks.

No description available.

This study aimed to explore the application of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) techniques in implementing a QRS detector forambulatory electrocardiography (ECG) monitoring devices. Three ML models, namely long short-term memory (LSTM), convolutional neural network (CNN), and multilayer perceptron (MLP), were compared and evaluated using the MIT-BIH arrhythmia database (MITDB) and the MIT-BIH noise stress test database (NSTDB). The MLP model consistently outperformed the other models, achieving high accuracy in R-peak detection. However, when tested on noisy data, all models faced challenges in accurately predicting R-peaks, indicating the need for further improvement. To address this, the study emphasized the importance of iteratively refining the input data configurations for achieving accurate R-peak detection. By incorporating both the MITDB and NSTDB during training, the models demonstrated improved generalization to noisy signals. This iterative refinement process allowed for the identification of the best models and configurations, consistently surpassing existing ML-based implementations and outperforming the current ECG analysis system. The MLP model, without shifting segments and utilizing both datasets, achieved an outstanding accuracy of 99.73 % in R-peak detection. This accuracy exceeded values reported in the literature, demonstrating the superior performance of this approach. Furthermore, the shifted MLP model, which considered temporal dependencies by incorporating shifted segments, showed promising results with an accuracy of 99.75 %. It exhibited enhanced accuracy, precision, and F1-score compared to the other models, highlighting the effectiveness of incorporating shifted segments. For future research, it is important to address challenges such as overfitting and validate the models on independent datasets. Additionally, continuous refinement and optimization of the input data configurations will contribute to further advancements in ECG signal analysis and improve the accuracy of R-peak detection. This study underscores the potential of ML techniques in enhancing ECG analysis, ultimately leading to improved cardiac diagnostics and better patient care. / Syftet med denna studie var att utforska användningen av AI- och ML-tekniker för att implementera en QRS-detektor i EKG-övervakningsenheter. Tre olika ML-modeller, LSTM, CNN och MLP jämfördes och utvärderades med hjälp av MITDB och NSTDB. Resultaten visade att MLP-modellen konsekvent presterade bättre än de andra modellerna och uppnådde hög noggrannhet vid detektion av R-toppar i EKG-signalen. Trots detta stötte alla modeller på utmaningar när de testades på brusig realtidsdata, vilket indikerade behovet av ytterligare förbättringar. För att hantera dessa utmaningar betonade studien vikten av att iterativt förbättra konfigurationen av indata för att uppnå noggrann detektering av R toppar. Genom att inkludera både MITDB och NSTDB under träningen visade modellerna förbättrad förmåga att generalisera till brusiga signaler. Denna iterativa process möjliggjorde identifiering av de bästa modellerna och konfigurationerna, vilka konsekvent överträffade befintliga ML-baserade implementeringar och presterade bättre än den nuvarande EKG-analysystemet. MLP-modellen, utan användning av skiftade segment och med båda databaserna, uppnådde en imponerande noggrannhet på 99,73 % vid detektion av R-toppar. Denna noggrannhet överträffade tidigare studier och visade på den överlägsna prestandan hos denna metod. Dessutom visade den skiftade MLP-modellen, som inkluderade skiftade segment för att beakta tidsberoenden, lovande resultat med en noggrannhet på 99,75 %. Modellen uppvisade förbättrad noggrannhet, precision och F1-score jämfört med de andra modellerna, vilket betonar vikten av att inkludera skiftade segment. För framtida studier är det viktigt att hantera utmaningar som överanpassning och att validera modellerna med oberoende datamängder. Dessutom kommer en kontinuerlig förfining och optimering av konfigurationen av indata att bidra till ytterligare framsteg inom EKG-signalanalys och förbättrad noggrannhet vid detektion av R-toppar. Denna studie understryker potentialen hos ML-modeller för att förbättra EKG-analysen och därigenom bidra till förbättrad diagnostik av hjärtsjukdomar och högre kvalitet inom patientvården.