Velkoškálová analýza HRV datasetů pro kardiovaskulární výzkum
Ve spolupráci s univerzitním výzkumným týmem jsme postavili škálovatelnou platformu pro analýzu Heart Rate Variability (HRV) schopnou zpracovávat velké, heterogenní EKG datasety od specifických pacientských kohort. Platforma extrahovala klinicky smysluplné kardiovaskulární parametry napříč stovkami záznamů a proměnila surové vícehodinové EKG archivy ve strukturované, publikačně připravené statistické výstupy, které přímo živily recenzované časopisecké články a konferenční prezentace.
Kategorie:
MedicínaOdvětví:
Cardiovascular Research / Academic MedicineKlient:
University PartnerRok:
2022–2024Výzva
Univerzitní výzkumný tým disponoval rozsáhlým archivem dlouhodobých EKG záznamů od definované pacientské populace, ale postrádal výpočetní nástroje pro zpracování dat ve velkém měřítku. Ruční přezkoumávání bylo nepřípustně pomalé, existující hotové HRV nástroje nezvládaly heterogenitu datasetu (různé vzorkovací frekvence, konfigurace elektrod, délky záznamů) a tým vyžadoval reprodukovatelné, auditovatelné analytické pipeline, které obstojí v recenzním řízení. Vlastní platforma byla jedinou životaschopnou cestou, jak proměnit syrová data v publikovatelnou vědu.
Naše řešení
Vyvinuli jsme dávkovou HRV analytickou pipeline, která přijímala multiformátové EKG archivy, prováděla automatizovaný screening kvality signálu a poté aplikovala standardizovaný workflow extrakce příznaků napříč celým datasetem. Pipeline počítala plnou sadu HRV příznaků — v časové, frekvenční i nelineární doméně — pro každý záznam a ukládala výsledky ve strukturovaných formátech připravených pro statistickou analýzu. Úzká spolupráce s univerzitním týmem umožnila iterativní zpřesňování inkluzních/exkluzních kritérií a definic příznaků a zajišťovala, že výsledky splňují standardy reprodukovatelnosti a transparentnosti vyžadované pro vědeckou publikaci. Závěry byly publikovány v uznávaných kardiovaskulárních výzkumných časopisech a prezentovány na mezinárodních akademických konferencích.
Klíčové funkce
- Velkoškálové dávkové zpracování: Automatizovaný příjem a analýza stovek dlouhodobých EKG záznamů z heterogenních zdrojů — zvládá různé vzorkovací frekvence, délky záznamů a konfigurace elektrod bez ručního předzpracování.
- Komplexní extrakce HRV příznaků: Plný výpočet časové domény (SDNN, RMSSD, pNN50), frekvenční domény (VLF, LF, HF power, poměr LF/HF) a nelineárních indexů (SampEn, DFA, Poincaré SD1/SD2) napříč každým záznamem datasetu.
- Automatizovaný screening kvality signálu: Integrovaná vrstva hodnocení kvality detekuje šumové segmenty, bloudění základní linie a ektopické tepy, označuje záznamy nízké kvality a aplikuje korekční filtraci před extrakcí příznaků.
- Reprodukovatelná, auditovatelná pipeline: Parametrizovaný workflow s verzovanou konfigurací zajišťuje, že všechny analytické kroky jsou plně reprodukovatelné — explicitní požadavek pro recenzovanou publikaci.
- Recenzované publikace: Výzkumné nálezy přispěly do uznávaných kardiovaskulárních vědeckých časopisů a posunuly porozumění akademické komunity HRV jako kardiovaskulárního rizikového markeru u studované pacientské kohorty.
- Konferenční prezentace: Výsledky byly prezentovány na mezinárodních akademických akcích a usnadnily výměnu znalostí mezi klinickými kardiology, biomedicínskými inženýry a HRV výzkumníky.
Technologie
- Python
- MATLAB
- Pandas / NumPy / SciPy
- HRV analysis libraries
- ECG databases (MIT-BIH format)
- Digital Signal Processing
- Power Spectral Density
- Nonlinear dynamics (SampEn, DFA)
Výsledky
Platforma umožnila univerzitnímu týmu extrahovat statisticky přísné kardiovaskulární poznatky z velkého pacientského datasetu ve zlomku času, který by vyžadovala manuální analýza. Výsledné recenzované publikace a konferenční příspěvky prokazují schopnost KeySoftu propojit embedded biofyzikální hardwarovou expertízu s hloubkou datové vědy, kterou vyžaduje moderní kardiovaskulární výzkum.
Prodiskutovat podobný projekt