A machine learning approach into classification of heart sounds of COVID-19 ICU patients
Creators: name: Καραμπατζάκης, Σταύρος Βασιλείου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Ανάλυση καρδιακών ήχων
Επεξεργασία σήματος
Εξαγωγή χαρακτηριστικών
Heart Sound Analysis
Signal Processing
Feature Extraction

description: The global COVID-19 pandemic has brought new challenges to healthcare systems worldwide, particularly in managing critically ill patients in the Intensive Care Unit (ICU). Among the most concerning complications in COVID-19 patients are cardiovascular issues such as myocarditis, arrhythmias, and heart failure, all of which can significantly worsen patient outcomes. Heart sound analysis, a non-invasive diagnostic tool, can offer valuable insights into the cardiovascular health of ICU-admitted COVID-19 patients. This thesis investigates the use of heart sound analysis to classify patients into two categories: alive or deceased. To achieve this, various signal processing techniques such as wavelet transforms, bandpass filtering, and median filtering were employed to enhance the heart sound signals and extract meaningful features. The extracted features were used to train a wide range of machine learning algorithms, including k-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machines (SVM), Random Forest, Multilayer Perceptron (MLP), and deep learning models such as Convolutional Neural Networks (CNN) and Long Short-Term Memory networks (LSTM), to classify patients based on their heart sound patterns. The ultimate goal of this study is to develop an automated framework capable of predicting patient outcomes based on heart sound recordings, aiding in the early detection of cardiovascular complications in COVID-19 ICU patients. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed methods in predicting patient survival, with significant implications for improving monitoring and clinical decision-making in ICU settings
description: Η παγκόσμια πανδημία COVID-19 έφερε νέες προκλήσεις στα συστήματα υγειονομικής περίθαλψης παγκοσμίως, ιδίως όσον αφορά τη διαχείριση βαρέως πασχόντων ασθενών στη Μονάδα Εντατικής Θεραπείας (ΜΕΘ). Μεταξύ των πιο ανησυχητικών επιπλοκών στους ασθενείς με COVID-19 είναι τα καρδιαγγειακά προβλήματα, όπως η μυοκαρδίτιδα, οι αρρυθμίες και η καρδιακή ανεπάρκεια, τα οποία μπορούν να επιδεινώσουν σημαντικά την έκβαση των ασθενών. Η ανάλυση των καρδιακών ήχων, ένα μη επεμβατικό διαγνωστικό εργαλείο, μπορεί να προσφέρει πολύτιμες πληροφορίες για την καρδιαγγειακή υγεία των ασθενών COVID-19 που εισάγονται στη ΜΕΘ. Η παρούσα διατριβή διερευνά τη χρήση της ανάλυσης καρδιακών ήχων για την ταξινόμηση των ασθενών σε δύο κατηγορίες: ζωντανοί ή θανόντες. Για να επιτευχθεί αυτό, χρησιμοποιήθηκαν διάφορες τεχνικές επεξεργασίας σήματος, όπως μετασχηματισμοί wavelet, ζωνοπερατό φιλτράρισμα και διάμεσο φιλτράρισμα, για να βελτιωθούν τα σήματα καρδιακού ήχου και να εξαχθούν σημαντικά χαρακτηριστικά. Τα εξαχθέντα χαρακτηριστικά χρησιμοποιήθηκαν για την εκπαίδευση ενός ευρέος φάσματος αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένων των αλγορίθμων k-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machines (SVM), Random Forest, Multilayer Perceptron (MLP) και μοντέλων βαθιάς μάθησης, όπως τα Convolutional Neural Networks (CNN) και τα δίκτυα μακράς βραχυπρόθεσμης μνήμης (LSTM), για την ταξινόμηση των ασθενών με βάση τα μοτίβα των καρδιακών ήχων τους. Απώτερος στόχος της παρούσας μελέτης είναι η ανάπτυξη ενός αυτοματοποιημένου πλαισίου ικανό να προβλέπει την έκβαση των ασθενών με βάση τις καταγραφές των καρδιακών ήχων, βοηθώντας στην έγκαιρη ανίχνευση καρδιαγγειακών επιπλοκών σε ασθενείς της ΜΕΘ COVID-19. Τα πειραματικά αποτελέσματα καταδεικνύουν την αποτελεσματικότητα των προτεινόμενων μεθόδων στην πρόβλεψη της επιβίωσης των ασθενών, με σημαντικές επιπτώσεις στη βελτίωση της παρακολούθησης και της λήψης κλινικών αποφάσεων σε περιβάλλοντα ΜΕΘ.