Возможности системы искусственного интеллекта в распознавании смещения и перестановки электрокардиографических электродов в сравнении с экспертным врачебным анализом

Обоснование. Неправильное расположение электродов электрокардиографа является одним из наиболее распространенных нарушений методики регистрации электрокардиограммы. Цель – сравнить эффективность системы искусственного интеллекта и врачебного анализа в распознавании электродов при регистрации электрокардиограмм. Материалы и методы. Работа включала три этапа: 1) формирование двух наборов данных электрокардиографий: обучающая выборка с правильным наложением электродов (262 электрокардиограммы у 27 пациентов), а также тестовая выборка с различными вариантами смешения и перестановки электродов (59 электрокардиограмм у 6 пациентов); 2) обучение системы искусственного интеллекта для корректного аннотирования вариантов неправильной установки электродов; 3) тестирование системы искусственного интеллекта и сравнение ее результатов с показателями врачебного анализа. Электрокардиограммы, включенные в тестовую выборку, представлены на веб-платформе. Результаты. По сравнению с врачебным анализом, работа алгоритма характеризуется большей точностью и стабильностью в выявлении факта некорректного позиционирования электродов (площадь под ROC-кривой: >0,81 против 0,58 соответственно), а также точно определяет большее количество вариантов ошибок (5 из 9 против 3 из 9). Классы ошибок регистрации, в выявлении которых врачебный и автоматический анализ оказались наиболее эффективными, различались. Заключение. В соответствии с полученными результатами, возможности распознавания некорректного наложения электродов, продемонстрированные системой искусственного интеллекта, сопоставимы с показателями диагностической точности врачебного анализа. В целом работа алгоритма характеризуется большей специфичностью и стабильностью. Целесообразно совершенствование алгоритма и проведение дальнейших исследований.

1. Martinez M., Bouchut S., Thevenon M., et al. Improvement of electrocardiograms implementation quality by emergency nurses with short training // Ann French Emerg Med. 2015. Vol. 5, N 2. P. 85–89. doi: 10.1007/s13341-015-0509-8.

2. Pearce A. Examining the causes and effects of electrode misplacement during electrocardiography: a literature review // British Journal of Cardiac Nursing. 2019. Vol. 14, N 7. P. 1–15. doi: 10.12968/bjca.2019.0010.

3. Ramrakha P., Hill J. Oxford handbook of cardiology. 2nd edn. Oxford : Oxford University Press, 2012.

4. Medani S.A., Hensey M., Caples N., Owens P. Accuracy in precordial ECG lead placement: improving through a peer-led educational intervention // J Electrocardiol. 2018. Vol. 51, N 1. P. 50–54. doi: 10.1016/j.jelectrocard.2017.04.018.

5. Kania M., Rix H., Fereniec M. The effect of precordial lead displacement on ECG morphology // Med Biol Eng Comput. 2014. Vol. 52, N 2. P. 109–19. doi: 10.1007/s11517-013-1115-9.

6. Advanced life support. 6th edn. London : Resuscitation Council (UK), 2011.

7. Дроздов Д.В., Макаров Л.М., Баркан В.С., и др. Регистрация электрокардиограммы покоя в 12 общепринятых отведениях взрослым и детям 2023. Методические рекомендации. Российский кардиологический журнал. 2023. Т. 28, № 10. С. 105–130. EDN: JAVUJL doi: 10.15829/1560-4071-2023-5631. Drozdov DV, Makarov LM, Barkan VS, et al. Resting 12-lead electrocardiography for adults and children. 2023 Guidelines. Russian Journal of Cardiology. 2023;28(10):105–130. EDN: JAVUJL doi: 10.15829/1560-4071-2023-5631.

8. Abdollah H., Milliken J.A. Recognition of electrocardiographic left arm/left leg lead reversal // Am. J. Cardiol. 1997. Vol. 80. P. 1247–1249. doi: 10.1016/s0002-9149(97)00656-5.

9. Hedén B., Ohlsson M., Holst H. Detection of frequently overlooked electrocardiographic lead reversals using artificial neural networks // Am. J. Cardiol. 1996. Vol. 78. P. 600–604. doi: 10.1016/s0002-9149(96)00377-3.

10. Hoffman I. A Flatline electrocardiogram in lead II is a marker for right arm/right leg electrode switch // J. Electrocardiol. 2007. Vol. 40. P. 226–227. doi: 10.1016/j.jelectrocard.2006.06.003.

11. Han C., Gregg R., Babaeizadeh S. Automatic Detection of ECG Lead-wire Interchange for Conventional and Mason-Likar Lead Systems // Comput. Cardiol. 2014. Vol. 41. P. 145–148.

12. Krishnan R., Ramesh M. QRS axis based classification of electrode interchange in wearable ECG devices. EAI Endorsed Trans // Future Intell. Educ. Env. 2015. doi: 10.4108/eai.14-10-2015.2261647.

13. Ho R.T., Mukherji L., Evans G.T. Simple diagnosis of limb-lead reversals by predictable changes in QRS axis // Pacing Clin. Electrophysiol. 2006. Vol. 29. P. 272–277. doi: 10.1111/j.1540-8159.2006.00333.x.

14. De Bie J., Mortara D.W., Clark T.F. The development and validation of an early warning system to prevent the acquisition of 12-lead resting ECGs with interchanged electrode positions // J. Electrocardiol. 2014. Vol. 47. P. 794–797. doi: 10.1016/j.jelectrocard.2014.08.015

15. Ho K.K.L., Ho S.K. Use of the sinus P wave in diagnosing electrocardiographic limb lead misplacement not involving the right leg (ground) lead // J. Electrocardiol. 2001. Vol. 34. P. 161–171. doi: 10.1054/jelc.2001.23927

16. Kors J.A., van Herpen G. Accurate automatic detection of electrode interchange in the electrocardiogram // Am. J. Cardiol. 2001. Vol. 88. P. 396–399. doi: 10.1016/S0002-9149(01)01686-1.

17. Han C., Gregg R.E., Field D.Q., Babaeizadeh S. Automatic detection of ECG cable interchange by analyzing both morphology and interlead relations // J. Electrocardiol. 2014. Vol. 47. P. 781–787. doi: 10.1016/j.jelectrocard.2014.08.006.

18. Gregg R., Hancock E.W., Babaeizadeh S. Detecting ECG limb lead-wire interchanges involving the right leg lead-wire // Comput. Cardiol. 2017. Vol. 44. doi: 10.22489/CinC.2017.014-061

19. Xia H., Garcia G.A., Zhao X. Automatic detection of ECG electrode misplacement: A tale of two algorithms // Physiol. Meas. 2012. Vol. 33. P. 1549–1561. doi: 10.1088/0967-3334/33/9/1549.

20. Dotsinsky I., Daskalov I., Iliev I. Detection of peripheral ECG electrodes misplacement // Proc. 7th Int. Conf. Electronics ET’98; 1998; Sozopol, Bulgaria. Режим доступа: http://ecad.tu-sofia.bg/et/1998/Statii%20ET98-II/Detection%20of%20Peripheral%20ECG%20Electrodes%20Misplacement.pdf

21. Kemp B., Olivan J. European data format ‘plus’ (EDF+), an EDF alike standard format for the exchange of physiological data // Clinical Neurophysiology. 2003. Vol. 114. P. 1755–1761 doi: 10.1016/S1388-2457(03)00123-8.

22. Морозов С.П., Владзимирский А.В., Кляшторный В.Г., и др. Клинические испытания программного обеспечения на основе интеллектуальных технологий (лучевая диагностика). Москва: Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы, 2019. EDN: CBFYFL.

23. Morozov SP, Vladzimirskii AV, Klyashtornyi VG, et al. Clinical trials of software based on intelligent technology (radial diagnostics). Moscow: Nauchno-prakticheskii klinicheskii tsentr diagnostiki i telemeditsinskikh tekhnologii Departamenta zdravookhraneniya goroda Moskvy; 2019. (In Russ) EDN: CBFYFL.

24. Rajaganeshan R., Ludlam C.L., Francis D.P. Accuracy in ECG lead placement among technicians, nurses, general physicians and cardiologists // Int J Clin Pract. 2008. Vol. 62, N 1. P. 65–70. doi: 10.1111/j.1742-1241.2007.01390..x.

25. Garcia-Niebla J., Rodriguez-Morales M., Valle-Racero J.I., de Luna A.B. Negative P wave in V1 is the key to identifying high placement of V1-V2 electrodes in nonpathological subjects // Am J Med. 2012. Vol. 125, N 9. P. e9–e10. doi: 10.1016/j.amjmed.2011.12.024.

26. Rosen A.V., Koppikar S., Shaw C., Baranchuk A. Common ECG Lead Placement Errors. Part II: Precordial Misplacements // International Journal of Medical Students. 2014. Vol. 2, N 3. P. 99–103. doi: 10.5195/ijms.2014.96

27. Газашвили Т.М., Дроздов Д.В., Шутов Д.В., Шкода А.С. Создание набора данных с диспозицией и транспозицией наложения электрокардиографических электродов при записи электрокардиограммы в 12 отведениях // Digital Diagnostics. 2023. Т. 4, № 2. С. 133−141. doi: 10.17816/DD201870.

28. Gazashvili TM, Drozdov DV, Shutov DV, Shkoda AS. Creation of a training and test dataset with the disposition and transposition of overlaying electrocardiographic electrodes when recording electrocardiograms-12. Digital Diagnostics. 2023;4(2):133−141. doi: 10.17816/DD201870.