Ανάλυση βιοσημάτων από κολπική μαρμαρυγή με χρήση ML/DL για τον υπολογισμό της μεταβλητότητας του διαστήματος QT
Creators: name: Πετμεζάς, Γεώργιος Στυλιανού
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: κολπική μαρμαρυγή
ΗΚΓ
διάστημα QT
εξαγωγή χαρακτηριστικών ΗΚΓ
γραφική απεικόνιση Poincare
βαθιά μάθηση
κατηγοριοποίηση ΗΚΓ
ανίχνευση αρρυθμιών
AFib
ECG
QT interval
ECG delineation
SWA
Poincare plot
deep learning
ECG classification
arrhythmia detection
CNN
LSTM
focal loss

description: Η κολπική μαρμαρυγή (ΚΜ) είναι μία καρδιακή αρρυθμία που μπορεί να προκαλέσει σοβαρές επιπλοκές στην υγεία του ασθενή αυξάνοντας τον κίνδυνο εμφάνισης εγκεφαλικών επεισοδίων και καρδιακής ανεπάρκειας. Το ηλεκτροκαρδιογράφημα (ΗΚΓ) αποτελεί την πιο ευρέως διαδεδομένη τεχνική για τη διάγνωση καρδιακών αρρυθμιών, ωστόσο η σωστή ερμηνεία του συνιστά μία ιδιαίτερα απαιτητική διαδικασία. Τα επιμέρους χαρακτηριστικά του ΗΚΓ και η μεταβλητότητά τους δύνανται να χρησιμοποιηθούν ως βιοδείκτες για την πρόβλεψη νέων επεισοδίων ΚΜ σε ασθενή άτομα ή τη διάγνωση ΚΜ για πρώτη φορά σε μέχρι πρότινος υγιή άτομα. Επιπλέον, με τη χρήση τεχνικών βαθιάς μάθησης μπορούν να σχεδιαστούν ισχυρά μοντέλα πρόβλεψης διαφόρων τύπων καρδιακών αρρυθμιών από ΗΚΓ. Στο πρώτο μέρος της παρούσας μελέτης προτείνεται ένας αλγόριθμος για την αυτόματη αναγνώριση των επιμέρους κυμάτων που συνιστούν τα ΗΚΓ της MIT-BIH Atrial Fibrillation Database. Στη συνέχεια, υπολογίζονται οι ζωτικές ενδείξεις του κάθε ασθενή, όπως HR, RR, QT, QTc, και σχεδιάζονται οι γραφικές απεικονίσεις Poincare για το διάστημα RR, προκειμένου να εντοπιστούν στατιστικά σημαντικές διαφοροποιήσεις κατά την εμφάνιση ΚΜ. Στο δεύτερο μέρος σχεδιάζεται και υλοποιείται ένα υβριδικό CNN-LSTM μοντέλο βαθιάς μάθησης που χρησιμοποιεί τη συνάρτηση focal loss για την αντιμετώπιση της ανισορροπίας που χαρακτηρίζει τα δεδομένα εκπαίδευσης. Το μοντέλο συνδυάζει αποτελεσματικά την ικανότητα των CNN να παράγουν χάρτες χαρακτηριστικών των εισόδων τους με την ικανότητα των LSTM να αναγνωρίζουν και να απομνημονεύουν τις μακροπρόθεσμες εξαρτήσεις μεταξύ των δεδομένων με σκοπό την επίτευξη μεγάλης ακρίβειας (sensitivity 98.05%, specificity 99.35%) στην κατηγοριοποίηση ΗΚΓ
description: Atrial fibrillation (AFib) is a cardiac arrhythmia strongly associated with other heart-related complications that can increase the risk of strokes and heart failure. Electrocardiogram (ECG) recording and interpretation is the most common method used for the diagnosis of cardiac arrhythmias, nonetheless this process requires high expertise and a lot of effort from the doctors’ perspective. ECG characteristics and their temporal variability could be established as potential biomarkers for predicting new AFib episodes in AFib asymptomatic patients or diagnosing AFib in healthy subjects for the very first time. Furthermore, deep learning techniques could be exploited in order for robust arrhythmia detection models to be designed. In the first part of this study, an algorithm for the delineation of the MIT-BIH Atrial Fibrillation Database signals is proposed. Next, by calculating patients’ vital signs (HR, RR, QT, QTc) and generating Poincare plots, statistically significant differences during AFib are noted. In the second part, a hybrid CNN-LSTM model that implements focal loss to deal with training data imbalance is proposed. The model combines feature extraction performed by CNN with temporal dynamics memorization by LSTM to accurately (sensitivity 98.05%, specificity 99.35%) predict new data