Εκπαίδευση δικτύου βαθιάς μάθησης για την ταξινόμηση καρδιογραφήματος
Creators: name: Ελευθεριάδου, Αθηνά-Χαρά Παναγιώτη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Κατηγοριοποίηση ηλεκτροκαρδιογραφήματος
Νευρωνικά Δίκτυα
Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα
ECG classification
Neural Networks
Convolutional Neural Networks

description: Η παρούσα διπλωματική εργασία που ολοκληρώθηκε στα πλαίσια του μεταπτυχιακού προγράμματος «Ιατρική Πληροφορική» του Αριστοτέλειου Πανεπιστημίου Θεσσαλονίκης, ασχολείται με την χρήση δικτύων βαθιάς μάθησης για την κατηγοριοποίηση καρδιογραφήματος. Συγκεκριμένα αναλύθηκε η χρήση Συνελικτικών Νευρωνικών Δικτύων για την κατηγοριοποίηση 9 παθολογιών που εντοπίζονται στο καρδιογράφημα, όπως είναι οι: Atrial fibrillation (Κολπική μαρμαρυγή), First-degree atrioventricular block (Πρώτου βαθμού κολποκοιλιακό μπλοκ), Left bundle branch block (Αριστερό μπλοκ υποκαταστημάτων δέσμης), Normal sinus rhythm (Κανονικός ρυθμός κόλπων), Premature atrial contraction (Πρόωρη κολπική σύσπαση), Premature ventricular contraction (Πρόωρη κοιλιακή σύσπαση), Right bundle branch block (Δεξί μπλοκ υποκαταστημάτων δέσμης), ST-segment depression (Κατάθλιψη τμήματος ST) και ST-segment elevation (Ανύψωση τμήματος ST). Η βάση δεδομένων περιέχει τα δημόσια δεδομένα που χρησιμοποιήθηκαν στην China Physiologic Signal Challenge το 2018 (CPSC2018), και αποτελείται από 6.877 εγγραφές διάρκειας από 6 δευτερόλεπτα έως 60 δευτερόλεπτα, 12-σημείων. Η εργασία που ακολουθεί, αποτελείται από δύο κύριες ενότητες. Στην πρώτη αναλύεται όλο το θεωρητικό υπόβαθρο που απαιτήθηκε για την ανάπτυξη του Νευρωνικού Δικτύου, όπως είναι η κατανόηση του τι αναπαριστά ένα ηλεκτροκαρδιογράφημα, πως εντοπίζονται οι διάφορες παθολογίες σε αυτό, πως δομείται ένα Τεχνητό Νευρωνικό Δίκτυο, ποια είναι τα συστατικά του στοιχεία και πως ορίζεται η αρχιτεκτονική του, ενώ αναφέρονται και τα πιο σημαντικά ευρήματα στην βιβλιογραφία αναφορικά με την ανάλυση του ηλεκτροκαρδιογραφήματος με δίκτυα Βαθιάς Μάθησης. Στην δεύτερη ενότητα παρουσιάζονται αναλυτικά τα αποτελέσματα από την εκπαίδευση του Δικτύου για τον διαχωρισμό μεταξύ των εννέα παθολογιών στο ηλεκτροκαρδιογράφημα. Αναφέρονται οι τεχνικές προεπεξεργασίας του σήματος που έλαβαν μέρος και η διαδικασία με την οποία οι εγγραφές μερικών δευτερολέπτων χωρίστηκαν σε τμήματα μερικών εκατοντάδων δειγμάτων. Παρουσιάζεται, επίσης, αναλυτικά η αρχιτεκτονική του προτεινόμενου Συνελικτικού Νευρωνικού Δικτύου που καταδεικνύει την αναπαράσταση 3 συνεχόμενων beats σε εικόνα μεγέθους 285x170 ως τον αλγόριθμο που πετυχαίνει την μεγαλύτερη απόδοση. Το δίκτυο 3 επιπέδων πετυχαίνει F1-score 82,18% και Ακρίβεια 84,43% μεταξύ των εννέα κλάσεων-στόχων, παρέχοντας μεγάλη διακριτική ικανότητα μεταξύ των κλάσεων της Atrial fibrillation (Κολπική μαρμαρυγή), First-degree atrioventricular block (Πρώτου βαθμού κολποκοιλιακό μπλοκ), Left bundle branch block (Αριστερό μπλοκ υποκαταστημάτων δέσμης), Normal sinus rhythm (Κανονικός ρυθμός κόλπων), Right bundle branch block (Δεξί μπλοκ υποκαταστημάτων δέσμης), ST-segment depression (Κατάθλιψη τμήματος ST) και ST-segment elevation (Ανύψωση τμήματος ST). Η ακρίβεια ταξινόμησης των κλάσεων Premature atrial contraction (Πρόωρη κολπική σύσπαση) και Premature ventricular contraction (Πρόωρη κοιλιακή σύσπαση) είναι χαμηλότερη, καθώς αυτές οι δύο αρρυθμίες στις εγγραφές εμφανίστηκαν μόνο μερικές φορές σε ολόκληρο το σήμα. Τα πειραματικά αποτελέσματα της μελέτης έδειξαν ότι η προτεινόμενη μέθοδος μπορεί να αποτελέσει ένα χρήσιμο εργαλείο για την υποβοήθηση των ειδικών στην διαδικασία λήψης ιατρικών αποφάσεων και ότι μπορεί να εφαρμοστεί στην κλινική έρευνα.
description: The following thesis that is completed within the framework of the postgraduate program "Medical Informatics" of the Aristotle University of Thessaloniki, deals with the use of deep learning networks for electrocardiograms (ECG) classification. Specifically, the use of Convolutional Neural Networks was analyzed to categorize 9 pathologies found on the ECG, such as: Atrial fibrillation, First-degree atrioventricular block, Left bundle branch block, Normal sinus rhythm, Premature atrial contraction, Premature ventricular contraction, Right bundle branch block, ST-segment depression, and ST -segment elevation. The database, used for this purpose, contains the public data used in the 1st China Physiologic Signal Challenge 2018 (CPSC2018), and consists of 6,877 12-lead records lasting from 6 to 60 seconds. The following work consists of two main sections. The first analyzes all the theoretical background required for the development of the Neural Network, such as understanding what an electrocardiogram represents, how the various pathologies are located in it, how an Artificial Neural Network is structured, what its components are and how its architecture is defined, while are also reported the most important findings in the literature regarding the analysis of the ECG with deep learning networks. The second section presents in detail the results from the training of the Network for the classification of the nine pathologies in the ECG. There, are indicated the signal preprocessing techniques involved and the process by which the recordings of a few seconds were divided into sections of a few hundred samples. The architecture of the proposed Convolutional Neural Network is also presented, demonstrating the representation of 3 consecutive beats in a 285x170 image as the algorithm that achieves the highest performance. The 3-layer network achieves an F1-score of 82.18% and an Accuracy of 84.43% among the nine target classes, providing high resolution between the classes of Atrial fibrillation, First-degree atrioventricular block, Left bundle branch block, Normal sinus rhythm, Right bundle branch block, ST-segment depression, and ST-segment elevation. The classification accuracy of the classes Premature atrial contraction and Premature ventricular contraction is lower, as these two arrhythmias appeared in the recordings only a few times. The experimental results of the study showed that the proposed method can be a useful tool for assisting specialists in the medical decision-making process and that it can be applied in clinical research.