Электрокардиограмма, обычно называемая ЭКГ или ЭКГ, представляет собой график, который предоставляет важную информацию об электрической активности сердца. Он помогает медицинским работникам диагностировать различные заболевания сердца и оценивать общее состояние здоровья человека. В этой статье мы углубимся в увлекательный мир ЭКГ, объяснив ее назначение, интерпретацию и различные методы, используемые для анализа графика. Итак, хватайте чашечку кофе и давайте разгадывать тайны графика ЭКГ!

Понимание основ.
Прежде чем мы углубимся в различные методы анализа графика ЭКГ, давайте начнем с понимания основ. График ЭКГ — это, по сути, представление электрических импульсов, генерируемых сердцем во время его сокращений. График состоит из нескольких отдельных волн и интервалов, каждый из которых соответствует определенному событию сердечного цикла.

Метод 1: Анализ частоты и ритма.
Первый метод анализа графика ЭКГ включает оценку частоты сердечных сокращений и ритма. Подсчитав количество ударов сердца в минуту и ​​проверив регулярность графика, медицинские работники могут выявить такие отклонения, как тахикардия (учащенное сердцебиение) или брадикардия (замедленное сердцебиение), а также выявить нерегулярные сердечные ритмы, например мерцательную аритмию.

Пример кода:

import wfdb
record = wfdb.rdrecord('ecg_data')
annotations = wfdb.rdann('ecg_data', 'atr')
heart_rate = 60 / (annotations.annsamp[1] - annotations.annsamp[0])
print("Heart Rate:", heart_rate, "bpm")

Метод 2: Анализ формы волны:
Второй метод включает в себя анализ отдельных волн и интервалов на графике ЭКГ. Каждая волна представляет собой определенное электрическое событие в сердце. Например, зубец P соответствует деполяризации предсердий, комплекс QRS представляет деполяризацию желудочков, а зубец T означает реполяризацию желудочков. Изучая амплитуду, продолжительность и морфологию этих волн, медицинские работники могут выявить такие отклонения, как увеличение камер, ишемию или электролитный дисбаланс.

Пример кода:

import matplotlib.pyplot as plt
import wfdb
record = wfdb.rdrecord('ecg_data')
plt.plot(record.p_signal)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('ECG Waveform')
plt.show()

Метод 3: Анализ отклонения оси:
Другой метод включает оценку электрической оси сердца. Электрическая ось сердца представляет направление, в котором электрические импульсы распространяются во время каждого сердцебиения. Исследуя ориентацию комплекса QRS в различных отведениях, медицинские работники могут выявить отклонения оси, которые могут указывать на основные заболевания сердца или нарушения проводимости.

Пример кода:

import wfdb
record = wfdb.rdrecord('ecg_data')
leads = ['I', 'II', 'III', 'aVR', 'aVL', 'aVF']
for lead in leads:
    lead_data = record.p_signal[:, record.sig_name.index(lead)]
    plt.plot(lead_data, label=lead)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('ECG Leads')
plt.legend()
plt.show()

Метод 4: анализ сегмента ST:
Сегмент ST является важной частью графика ЭКГ, который представляет собой интервал между деполяризацией и реполяризацией желудочков. Аномалии сегмента ST, такие как подъем или депрессия сегмента ST, могут указывать на инфаркт миокарда, ишемию или другие заболевания сердца.

Пример кода:

import wfdb
record = wfdb.rdrecord('ecg_data')
annotations = wfdb.rdann('ecg_data', 'atr')
qrs_end = annotations.annsamp[annotations.symbol == 'N'][0]
st_segment = record.p_signal[qrs_end:]
plt.plot(st_segment)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('ST-Segment')
plt.show()