Πρόβλεψη έναρξης επεισοδίων κολπικής μαρμαρυγής μέσω ανάλυσης χαρακτηριστικών καρδιογραφήματος και καρδιακού ρυθμού
Creators: name: Μαρκόπουλος, Γεώργιος Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Κολπική μαρμαρυγή
Ηλεκτροκαρδιογράφημα
Μεταβλητότητα καρδιακού ρυθμού
Atrial Fibrillation
Electrocardiogram
Heart Rate Variability

description: Σκοπός: Σκοπός της  παρούσας έρευνας είναι η  ανάπτυξη ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης  για την πρόγνωση έναρξης επεισοδίων κολπικής μαρμαρυγής (ΚΜ), αξιοποιώντας την ανάλυση δεδομένων καρδιογραφήματος ( ECG) και τη μεταβλητότητα του καρδιακού ρυθμού (HRV).  Υλικό και μέθοδος: Χρησιμοποιήθηκαν δεδομένα ηλεκτροκαρδιογραφήματος δύο απαγωγών από 50 υγιείς και 50 ασθενείς με παροξυσμική ΚΜ, από τη βάση AFDB της Physionet διάρκειας 30 λεπτών. Μετά την αποθορυβοποίηση των σημάτων με χρήση φίλτρων υπολογίστηκαν χρονικά, φασματικά και χρονοφασματικά χαρακτηριστικά του κύματος Ρ από παλμό σε παλμό, ενώ κανονικοποιήθηκαν με βάση την απόσταση RR. Η ανάλυση εμπλουτίστηκε με χαρακτηριστικά μεταβλητότητας καρδιακού ρυθμού (HRV). Τα χαρακτηριστικά που παρουσίαζαν μη στατιστικά σημαντικές διαφορές (&gt;0.05), αποκλείστηκαν από την ανάλυση ενώ για τα υπόλοιπα εφαρμόστηκε σε 100 διαφορετικούς συνδυασμούς δεδομένων εκπαίδευσης/επικύρωσης η μέθοδος επιλογής χαρακτηριστικών (Recursive Feature Elimination) και χρησιμοποιήθηκαν για την εκπαίδευση των προβλεπτικών μοντέλων. Πέντε διαφορετικά μοντέλα (SVM, Random Forest, kNN, Gradient Boost Machine και Νευρωνικά Δίκτυα) δοκιμάστηκαν και η απόδοση τους ελέγχθηκε με βάση την ακρίβεια των προβλέψεων στα δεδομένα επικύρωσης. Τα μοντέλα εκπαιδεύτηκαν 100 φορές και υπολογίστηκαν οι μέσες τιμές των μετρικών τους. Επιπλέον, διερευνήθηκαν οι υπερπαράμετροι των μοντέλων SVM και RF για την περαιτέρω βελτίωση της απόδοσης. Σε όλες τις περιπτώσεις υιοθετήθηκε η μέθοδος επικύρωσης 10 Fold Cross-Validation. Αποτελέσματα: Αναφορικά με την απόδοση των μοντέλων, το μοντέλο SVM επιτυγχάνει Μέση Ακρίβεια 90%, Μέση Ευαισθησία 85% και Μέση Ειδικότητα 82%, παρουσιάζοντας μια πολύ καλή απόδοση ενώ το μοντέλο RF με έναν Μέσο όρο ROC 90%, Μέση Ακρίβεια 82%, Μέση Ευαισθησία 84% και Μέση Ειδικότητα 80% επιδεικνύει εξίσου καλή απόδοση. Ενώ χαρακτηριστικά τόσο του κύματος Ρ όσο και του HRV θεωρήθηκαν ότι είχαν προβλεπτική αξία.  Συμπέρασμα: Η έρευνα αυτή υποδεικνύει δυνατότητα πρόβλεψης της ΚΜ η οποία μπορεί να οδηγήσει στην καλύτερη διαχείριση των ασθενών και την πρόληψη σοβαρών επιπλοκών. Μελλοντικές έρευνες μπορούν να επεκτείνουν αυτές τις διαπιστώσεις, με συλλογή μεγαλύτερου όγκου δεδομένων ,η οποία μπορεί να οδηγήσει σε περαιτέρω βελτίωση των προγνωστικών μοντέλων. 
description: Objective: The aim of this research is to develop a machine learning model for predicting the onset of atrial fibrillation (AF) episodes, utilizing electrocardiogram (ECG) data analysis and heart rate variability (HRV).Materials and Methods: Data from two-lead ECGs of 50 healthy individuals and 50 patients with paroxysmal AF, from the AFDB database of Physionet , spanning 30 minutes, were used. After denoising the signals using filters, temporal, spectral, and time-frequency features of the P-wave from beat to beat, normalized by RR interval distance, were calculated. The analysis was enriched with heart rate variability (HRV) features. Features that did not show statistically significant differences (&gt;0.05) were excluded from the analysis, while the remaining ones were applied to 100 different training/validation data combinations using the Recursive Feature Elimination method for feature selection. Five different models (SVM, Random Forest, kNN, Gradient Boost Machine, and Neural Networks) were tested, and their performance was evaluated based on prediction accuracy on validation data. The models were trained 100 times, and their metric averages were calculated. Additionally, hyperparameters of the SVM and RF models were investigated for further performance improvement. In all cases, the 10-Fold Cross-Validation method was adopted. Results: Regarding the performance of the models, SVM achieved a Mean Accuracy of 90%, Mean Sensitivity of 85%, and Mean Specificity of 82%, while the corresponding values for the RF model were 82%, 84%, and 80%, respectively and Average ROC 90%. Features of the P-wave and HRV were considered predictive. Conclusion: This research indicates the potential for predicting AF, which could lead to better patient management and the prevention of serious complications. Future research could extend these findings with the collection of a larger volume of data, potentially leading to further improvements in predictive models.