تعتبر تقنية تخطيط القلب الكهربائي (ECG) من الأدوات الأساسية في كشف أمراض القلب. ولكن تبقى عملية تحليل بيانات هذه التقنية في الغالب يدوية، ما يؤدي أحيانًا إلى تفويت التغيرات الطفيفة في الموجات الكهربائية للقلب على الرغم من أهميتها. في هذه الدراسة الجديدة، تم اقتراح إطار عمل قائم على الأنماط، يعمل على تحديد الأنماط المتشابهة في تخطيط القلب الكهربائي كعلامات مفسرة تسهل توضيح التغيرات المورفولوجية.

تتمثل الفكرة الرئيسية في تعريف الأنماط المتميزة للدورات القلبية، التي يمكن أن تعكس الأشكال المسيطرة. ولتحقيق ذلك، تم تقديم ثلاثة مقاييس مرئية لفهم الانحرافات: 1) الانحراف عن إيقاع الجيب الطبيعي (NSR)، 2) الانحراف عن خط الأساس الشخصي، و3) مؤشر عدم استقرار الأنماط.

تستخرج هذه الأنماط عبر اختيار ضربات القلب التي تقلل من مسافة "تشويه الزمن الديناميكي" (Dynamic Time Warping - DTW) داخل النوافذ الثابتة. وقد تم اختبار فعالية هذه المقاييس على مجموعتين من البيانات: مجموعة البيانات القصيرة (PTB-XL) ومجموعة البيانات طويلة المدة (MIT-BIH Arrhythmia).

أظهرت النتائج أن المقاييس المقترحة نجحت في التفريق بشكل كبير بين الموضوعات الطبيعية والأخرى التي تعاني من اضطرابات (p<0.01) في مجموعة البيانات MIT-BIH، بينما في مجموعة بيانات PTB-XL، تميز الانحراف عن إيقاع الجيب الطبيعي بشكل ملحوظ بين تخطيط القلب الطبيعي وغير الطبيعي (p<1e-4، مع معامل Cliff's delta يصل إلى 0.93).

تعد هذه الأنماط تمثيلاً واضحاً للبنية القلبية، مما يدعم إمكانية المراقبة الطويلة الأمد واكتشاف التغيرات في المورفولوجيا بشكل مبكر. لذلك، إذا كنت مهتمًا بمستقبل تحليل تخطيط القلب الكهربائي، فإن هذه الطريقة تحمل وعودًا كبيرة في تحسين الكشف المبكر عن المشكلات القلبية.