Шевяков Даниил Олегович, младший научный сотрудник лаборатории радио и оптоэлектронных приборов ранней диагностики заболеваний человека
ул. Ивана Черных, д. 31-33, литера A, г. Санкт-Петербург 198095
Daniil O. Shevyakov, Research Assistant at the Laboratory of Radio and Optoelectronic Devices for Early Diagnosis of Human Diseases
31-33/A Ivan Chernykh Str., Saint Petersburg 198095
Денисова Елена Aртемовнa, младший научный сотрудник лаборатории радио и оптоэлектронных приборов ранней диагностики заболеваний человека
ул. Ивана Черных, д. 31-33, литера A, г. Санкт-Петербург 198095
Elena A. Denisova, Research Assistant at the Laboratory of Radio and Optoelectronic Devices for Early Diagnosis of Human Diseases
31-33/A Ivan Chernykh Str., Saint Petersburg 198095
Кордюкова Анна Алексеевна, младший научный сотрудник лаборатории радио и оптоэлектронных приборов ранней диагностики заболеваний человека
ул. Ивана Черных, д. 31-33, литера A, г. Санкт-Петербург 198095
Anna A. Kordyukova, Research Assistant at the Laboratory of Radio and Optoelectronic Devices for Early Diagnosis of Human Diseases
31-33/A Ivan Chernykh Str., Saint Petersburg 198095
Афанасенко Арсений Сергеевич, кандидат технических наук, доцент, старший научный сотрудник лаборатории радио и оптоэлектронных приборов ранней диагностики заболеваний человека
ул. Ивана Черных, д. 31-33, литера A, г. Санкт-Петербург 198095
Arseniy S. Afanasenko, Cand. Sci. (Engineering), Associate Professor, Senior Researcher at the Laboratory of Radio and Optoelectronic Devices for Early Diagnosis of Human Diseases
31-33/A Ivan Chernykh Str., Saint Petersburg 198095
Гуревич Борис Симхович, доктор технических наук, главный научный сотрудник лаборатории радио и оптоэлектронных приборов ранней диагностики заболеваний человека
ул. Ивана Черных, д. 31-33, литера A, г. Санкт-Петербург 198095
Boris S. Gurevich, Dr. Sci. (Engineering), Chief Researcher at the Laboratory of Radio and Optoelectronic Devices for Early Diagnosis of Human Diseases
31-33/A Ivan Chernykh Str., Saint Petersburg 198095
Цель исследования. Разработка и апробация специализированной автоматизированной системы для записи, структурированного хранения и анализа данных электрокардиосигналов сверхвысокого разрешения, получаемых в ходе экспериментов по моделированию ишемии миокарда у подопытных животных на базе применения нового метода электрокардиографии сверхвысокого разрешения, — цель исследования.
Методы. Для решения задачи была реализована автоматизированная система, состоящая из модулей записи, хранения и анализа. Модуль записи был специально разработан для сохранения электрокардиосиеналов сверхвысокого разрешения и включает возможность визуализации хода эксперимента для контроля состояния биологического объекта. Модуль хранения данных эксперимента представляет собой документоориентированную базу данных и специальное программное обеспечение, позволяющее систематизировать и извлекать по заданным критериям неоднородную информацию. Модуль автоматического анализа выполняет функцию последовательного исполнения программных модулей, специально разработанных для анализа электрокардиосигналов сверхвысокого разрешения. Результаты. Внедрение разработанной системы хранения и анализа большого количества данных электракардиосигналов сверхвысокого разрешения, полученных 60 время проведения экспериментов, позволило существенно оптимизировать исследовательские процессы. Используемый подход позволил ускорить выполнение рутинных операций за счет автоматизации цикла обработки данных от записи и систематизации o анализа. Отсутствие ручного присвоения метаданных, а также последующая валидация исключают неструктурированное хранение информации и ошибки, связанные с человеческим фактором, позволяя проводить недоступный ранее метаанализ.
Заключение. Система обеспечивает надежное хранение и безопасный доступ к большим объемам неоднородной информации, что повышает воспроизводимость, качество и эффективность исследований по ранней диагностике ишемии миокарда по методу электрокардиографии сверхвысокого разрешения.
Purpose of research. Development and testing of a specialized automated system for recording, structured storage, and analysis of ultra-high-resolution electrocardiogram data obtained during experiments modeling myocardial ischemia in laboratory animals using a new ultra-high-resolution electrocardiography method is the purpose of research.
Methods. To address this problem, an automated system consisting of recording, storage, and analysis modules was implemented. The recording module was specifically designed to store UHR ECS and includes the ability to visualize the experiment progress to monitor the condition of the biological sample. The experimental data storage module consists of a document-oriented database and specialized software that enables systematization and retrieval of heterogeneous information based on specified criteria. The automatic analysis module sequentially executes software modules specifically designed for analyzing UHR ECS.
Results. The introduction of a developed system for storing and analyzing a large amount of ultra-high resolution electro-cardio signal data obtained during experiments made it possible to significantly optimize research processes. The approach used made it possible to speed up the completion of routine operations by automating the data processing cycle from recording and system optimization to analysis. The absence of manual assignment of metadata, as well as subsequent validation, eliminates unstructured information storage and human errors, allowing previously unavailable meta-analysis.
Conclusion. The system ensures reliable storage and secure access to large volumes of heterogeneous data, improving the reproducibility, quality, and effectiveness of studies on the early diagnosis of myocardial ischemia using ultra-high-resolution electrocardiography.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.