EKG-Kanalrekonstruktion mit Convolutional Neural Networks

EKG-Kanalrekonstruktion mit Convolutional Neural Networks

Um in der Notfallmedizin bei Betroffenen Herzrhythmusstörungen zu diagnostizieren, wird in der Regel ein komplexes Diagnostik-EKG benötigt, das aus zehn EKG-Elektroden besteht. In einer akuten Notfallsituation kann das Anlegen der Elektroden für Patientinnen und Patienten jedoch sehr zeitaufwendig und belastend sein. Bastian Auer entwickelte daher ein patientenschonendes EKG-Konzept. Dabei müssen nur noch vier von zehn Elektroden angelegt werden. Neuronale Netzwerke rekonstruieren die fehlenden Signale der sechs schwerer anzubringenden Elektroden für ein vollständiges und störungsfreies Diagnostik-EKG. Der Jungforscher kombinierte bei seinem Ansatz maschinelles Lernen mit künstlicher Intelligenz für medizinische Anwendungen wie der klinischen Diagnostik von Herzkrankheiten.