Verbundprojekt: Erhöhung des klinischen Werts des 12-Kanal-EKGs durch neuartige personalisierte Visualisierung der elektrischen Ausbreitung; Teilprojekt: Erhöhung des diagnostischen Werts des 12-Kanal-EKGs mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen

Mit CineECG streben wir an, eine neuartige Software-basierte Diagnosetechnologie zu entwickeln, die 12-Kanal-EKG-Daten nutzt, um die Früherkennung von Herzerkrankungen zu unterstützen und die Wirksamkeit der Behandlungstherapien zu überprüfen. Die CineECG-Technologie reichert die Standard-EKG-Daten mit anatomischen Daten des Herzens unter Verwendung der patientenspezifischen Elektrodenpositionen auf dem Brustkorb an. Dadurch werden viele neue Parameter zu den Standard-EKG-Parametern hinzugefügt. Die Auswahl der optimalen CineECG-Parameter ist daher schwierig. So sind z.B. Brustumfang, Dauer und Amplitude von den EKG-Wellen schwer direkt mit dem Krankheitsverlauf in Verbindung zu bringen. Das Ziel des Teilprojekts ist es, verfügbare und neuartige CineECG-basierte Parameter zu kombinieren, um den Herzzustand und Krankheitsverlauf mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens zuverlässig abzuschätzen.