Deep conv-attention model for diagnosing left bundle branch block from 12-lead electrocardiograms

Cardiac resynchronization therapy (CRT) is a treatment that is used to compensate for irregularities in the heartbeat. Studies have shown that this treatment is more effective in heart patients with left bundle branch block (LBBB) arrhythmia. Therefore, identifying this arrhythmia is an important initial step in determining whether or not to use CRT. On the other hand, traditional methods for detecting LBBB on electrocardiograms (ECG) are often associated with errors. Thus, there is a need for an accurate method to diagnose this arrhythmia from ECG data. Machine learning, as a new field of study, has helped to increase human systems' performance. Deep learning, as a newer subfield of machine learning, has more power to analyze data and increase systems accuracy. This study presents a deep learning model for the detection of LBBB arrhythmia from 12-lead ECG data. This model consists of 1D dilated convolutional layers. Attention mechanism has also been used to identify important input data features and classify inputs more accurately. The proposed model is trained and validated on a database containing 10344 12-lead ECG samples using the 10-fold cross-validation method. The final results obtained by the model on the 12-lead ECG data are as follows. Accuracy: 98.80+-0.08%, specificity: 99.33+-0.11 %, F1 score: 73.97+-1.8%, and area under the receiver operating characteristics curve (AUC): 0.875+-0.0192. These results indicate that the proposed model in this study can effectively diagnose LBBB with good efficiency and, if used in medical centers, will greatly help diagnose this arrhythmia and early treatment

Elephant Search with Deep Learning for Microarray Data Analysis

Even though there is a plethora of research in Microarray gene expression data analysis, still, it poses challenges for researchers to effectively and efficiently analyze the large yet complex expression of genes. The feature (gene) selection method is of paramount importance for understanding the differences in biological and non-biological variation between samples. In order to address this problem, a novel elephant search (ES) based optimization is proposed to select best gene expressions from the large volume of microarray data. Further, a promising machine learning method is envisioned to leverage such high dimensional and complex microarray dataset for extracting hidden patterns inside to make a meaningful prediction and most accurate classification. In particular, stochastic gradient descent based Deep learning (DL) with softmax activation function is then used on the reduced features (genes) for better classification of different samples according to their gene expression levels. The experiments are carried out on nine most popular Cancer microarray gene selection datasets, obtained from UCI machine learning repository. The empirical results obtained by the proposed elephant search based deep learning (ESDL) approach are compared with most recent published article for its suitability in future Bioinformatics research.Comment: 12 pages, 5 Tabl

Compelling new electrocardiographic markers for automatic diagnosis

Producción CientíficaBackground and Objective: The automatic diagnosis of heart diseases from the electrocardiogram (ECG) signal is crucial in clinical decision-making. However, the use of computer-based decision rules in clinical practice is still deficient, mainly due to their complexity and a lack of medical interpretation. The objetive of this research is to address these issues by providing valuable diagnostic rules that can be easily implemented in clinical practice. In this research, efficient diagnostic rules friendly in clinical practice are provided. Methods: In this paper, interesting parameters obtained from the ECG signals analysis are presented and two simple rules for automatic diagnosis of Bundle Branch Blocks are defined using new markers derived from the so-called FMM delineator. The main advantages of these markers are the good statistical properties and their clear interpretation in clinically meaningful terms. Results: High sensitivity and specificity values have been obtained using the proposed rules with data from more than 35000 patients from well known benchmarking databases. In particular, to identify Complete Left Bundle Branch Blocks and differentiate this condition from subjects without heart diseases, sensitivity and specificity values ranging from 93% to 99% and from 96% to 99%, respectively. The new markers and the automatic diagnosis are easily available at https://fmmmodel.shinyapps.io/fmmEcg/, an app specifically developed for any given ECG signal. Conclusions: The proposal is different from others in the literature and it is compelling for three main reasons. On the one hand, the markers have a concise electrocardiographic interpretation. On the other hand, the diagnosis rules have a very high accuracy. Finally, the markers can be provided by any device that registers the ECG signal and the automatic diagnosis is made straightforwardly, in contrast to the black-box and deep learning algorithms.Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (grant PID2019-106363RB-I00

Phase Space Reconstruction Based CVD Classifier Using Localized Features

This is the final version. Available on open access from Nature Research via the DOI in this recordData Availability: The datasets analysed during the current study are available in the ‘PhysioNet’; the web address is [https://physionet.org/cgi-bin/atm/ATM].This paper proposes a generalized Phase Space Reconstruction (PSR) based Cardiovascular Diseases (CVD) classification methodology by exploiting the localized features of the ECG. The proposed methodology first extracts the ECG localized features including PR interval, QRS complex, and QT interval from the continuous ECG waveform using features extraction logic, then the PSR technique is applied to get the phase portraits of all the localized features. Based on the cleanliness and contour of the phase portraits CVD classification will be done. This is first of its kind approach where the localized features of ECG are being taken into considerations unlike the state-of-art approaches, where the entire ECG beats have been considered. The proposed methodology is generic and can be extended to most of the CVD cases. It is verified on the PTBDB and IAFDB databases by taking the CVD including Atrial Fibrillation, Myocardial Infarction, Bundle Branch Block, Cardiomyopathy, Dysrhythmia, and Hypertrophy. The methodology has been tested on 65 patients’ data for the classification of abnormalities in PR interval, QRS complex, and QT interval. Based on the obtained statistical results, to detect the abnormality in PR interval, QRS complex and QT interval the Coefficient Variation (CV) should be greater than or equal to 0.1012, 0.083, 0.082 respectively with individual accuracy levels of 95.3%, 96.9%, and 98.5% respectively. To justify the clinical significance of the proposed methodology, the Confidence Interval (CI), the p-value using ANOVA have been computed. The p-value obtained is less than 0.05, and greater F-statistic values reveal the robust classification of CVD using localized features.Department of Science & Technology (DST

Analysis of the cardiovascular response to autonomic nervous system modulation in Brugada syndrome patients

Cotutela Universitat Politècnica de Catalunya i Université de Rennes 1Brugada syndrome (BS) is a genetic arrhythmogenic disease characterized by a distinctive electrocardiographic pattern, associated with a high risk for sudden cardiac death (SCD) due to ventricular fibrillation (VF) in absence of structural cardiopathies. Its complex and multifactorial nature turns risk stratification into a major challenge. Although variations in autonomic modulation are commonly related to arrhythmic events in this population, novel markers with higher predictive values are still needed so as to identify those patients at high risk. The autonomic function can be better characterized through the application of standardized maneuvers stimulating the autonomic nervous system (ANS), such as exercise testing or the head-up tilt (HUT) test. Therefore, in this PhD thesis a thorough evaluation of the cardiovascular response to ANS modulations overnight is proposed, as well as in response to exercise and HUT testing, on a clinical database composed of BS patients with different levels of risk (symptomatic and asymptomatic subjects). In this context, the autonomic function was assessed by three main approaches. First, through the characterization and comparison of previously described methods capturing heart rate complexity, baroreflex sensitivity, and non-stationary heart rate variability, never before studied in the context of BS patients; in order to identify new markers capable of distinguishing between symptomatic and asymptomatic patients. According to the results, a lower variability and complexity overnight, as well as a higher vagal tone and a lower sympathetic activity both during exercise and HUT testing, was observed in the symptomatic group. In a second analysis, in order to address the multifactorial nature of the disease, a multivariate approach based on a step-based machine learning method was introduced. By employing features extracted at signal-processing analysis, robust classifiers capable of identifying patients at high risk were proposed. The classifier based on autonomic features extracted during nighttime analysis presented the best performance (AUC=95%), improving previously reported predictive models of risk in BS based on non-invasive parameters. Finally, the third part of this work was focused on the implementation of novel mathematical models and the associated model analysis methods, so as to study the autonomic mechanisms regulating the mechanical and circulatory functions of the cardiovascular system in this population. First, by the integration and evaluation of a computational model capturing the cardiovascular system's dynamics and its autonomic regulation in response to HUT testing. Likewise, a second model-based approach based on a recursive identification of the sympathetic and parasympathetic contributions to ANS regulation was proposed in order to estimate the time-varying autonomic response to exertion and subsequent recovery. The results showed a reduced contractility function, as well as a significantly greater parasympathetic activity during exercise, in symptomatic patients. Finally, in order to combine characteristics extracted from model-based approaches, a prospective study introduced a multivariate classifier based on estimated model parameters. Overall, the obtained results indicate important trends of clinical relevance that provide new insights into the underlying autonomic mechanisms regulating the cardiovascular system in BS, improving physiopathology and prognosis interpretation, with a potential future impact on therapeutic strategies. The proposed approach is presented as a potential instrument for the identification of those asymptomatic patients at high risk who may benefit from a cardioverter defibrillator implantation.El síndrome de Brugada (SB) es una enfermedad genética asociada a un patrón electrocardiográfico característico y a un elevado riesgo de muerte súbita cardíaca (MSC), causada por fibrilación ventricular (FV) en ausencia de cardiopatías estructurales. Debido a su naturaleza compleja y multifactorial, la estratificación del riesgo supone, en la actualidad, uno de los aspectos más controvertidos. Ciertas alteraciones en la modulación del sistema nervioso autónomo (SNA) se han relacionado con eventos arrítmicos en esta población; no obstante, nuevos marcadores con valores predictivos más elevados que permitan identificar a aquellos pacientes con un alto riesgo de sufrir MSC son todavía necesarios. El uso de maniobras estandarizadas con el objetivo de estimular el SNA permiten mejorar la caracterización de la función autonómica. Por ello, en esta tesis doctoral se propone una evaluación exhaustiva de la respuesta cardiovascular a la modulación del SNA durante la noche, así como en respuesta al ejercicio y a la prueba de mesa inclinada, en una base de datos clínicos compuesta por sujetos con diferentes niveles de riesgo (pacientes sintomáticos y asintomáticos). En este contexto, la evaluación de la función autonómica se llevó a cabo mediante tres estrategias principales. En primer lugar, se caracterizaron y compararon la variabilidad y complejidad del ritmo cardíaco, así como la sensibilidad barorrefleja, en pacientes sintomáticos y asintomáticos, con el objetivo de identificar nuevos marcadores capaces de distinguir entre grupos de pacientes. Los resultados mostraron, en el grupo sintomático, una menor variabilidad y complejidad durante la noche, así como un mayor tono vagal y una menor actividad simpática tanto durante el ejercicio como en respuesta a la prueba de mesa inclinada. En un segundo análisis, se abordó la etiología multifactorial del síndrome mediante un enfoque multivariado basado en un método de aprendizaje automático por etapas. A partir de marcadores extraídos en la etapa anterior, se propusieron modelos predictivos capaces de clasificar pacientes diagnosticados con SB en función de su nivel de riesgo. El mejor clasificador (AUC = 95%) fue diseñado a partir de marcadores autonómicos obtenidos durante la noche, superando modelos predictivos previamente descritos para la estratificación del riesgo en el SB a partir de la combinación de parámetros no invasivos. Finalmente, se analizaron las interacciones entre las funciones mecánica, circulatoria y autonómica de estos pacientes a partir de modelos fisiológicos. En primer lugar, mediante la implementación y evaluación de un modelo computacional integrando la dinámica del sistema cardiovascular y su respuesta autonómica a la prueba de mesa inclinada. Asimismo, se propuso la identificación recursiva de un modelo implementado para el análisis de la evolución temporal de las contribuciones simpática y parasimpática del SNA durante una prueba de esfuerzo. Los resultados mostraron una menor contractilidad, así como una actividad parasimpática significativamente mayor durante el ejercicio, en pacientes sintomáticos. Con el objetivo de combinar características extraídas del modelado fisiológico, un último estudio prospectivo propuso el diseño de un clasificador multivariado integrando los parámetros estimados en esta última etapa. Los resultados obtenidos indican importantes tendencias de relevancia clínica que aportan nuevos conocimientos sobre los mecanismos autonómicos encargados de regular el sistema cardiovascular en el SB. Su interpretación permite mejorar la estratificación del riesgo en estos pacientes y, por tanto, optimizar las estrategias terapéuticas aplicadas. La metodología propuesta se presenta como un instrumento para la identificación de aquellos pacientes con alto riesgo de MSC que podrían beneficiarse de la implantación de desfibriladores automáticos.Le syndrome de Brugada (BS) est une maladie cardiaque caractérisée par la survenue d’une syncope ou mort subite, provoquées par une arythmie cardiaque, chez les patients avec un coeur structurellement normal, mais présentant des altérations électrocardiographiques spécifiques. Cependant, ces modifications sont intermittentes et varient avec la température ou les traitements appliqués, ce qui rend particulièrement difficile le diagnostic chez un patient donné. En outre, elles sont fortement modulées par le système nerveux autonome (SNA), partie du système nerveux périphérique responsable de la régulation des organes internes. Les défibrillateurs implantables (DI) sont le traitement principal pour les patients symptomatiques, c’est-à-dire les patients documentés d’arythmie ventriculaire, syncope ou ayant survécu à un épisode de mort subite. Cependant, la décision d’implanter un DI peut être très difficile pour des patients asymptomatiques sans antécédents familiaux de morte subite. Dans ce contexte, l’objectif de la thèse était d’améliorer la compréhension de l’influence du SNA chez les patients souffrant du BS. Une méthodologie globale fusionnant traitement du signal, machine learning et modélisation a été proposée durant la thèse. Cette chaine de traitement originale a pu être mise en oeuvre sur trois bases de données de patients BS symptomatiques et asymptomatiques. Les bases de données cliniques utilisées dans ce travail sont le résultat d’une étude prospective, multicentrique dont l’objectif était de provoquer des modifications de l’activité du SNA chez les patients BS. L’acquisition des données s’est déroulée entre 2009 et 2013 dans le service de cardiologie du CHU de Rennes et les participants provenaient de 8 hôpitaux français situés à La Rochelle, Angers, Bordeaux, Brest, Nantes, Rennes, Poitiers et Tours. Afin de caractériser les patients présentant différents niveaux de risque, les participants ont été classés en patients symptomatiques et asymptomatiques, selon leurs historiques cliniques. Les patients symptomatiques devaient présenter les symptômes documentés suivants : arrêt cardiaque dû à une fibrillation ventriculaire, syncopes, vertiges, palpitations et convulsions nocturnes. La base de données est constituée des ECG (12 dérivations) de 87 patients, collectés pendant 24 heures, incluant un test d’orthostatisme (tilt-test) et une épreuve d’effort. L’acquisition était réalisée à l’aide d’un moniteur Holter (ELA medical, Sorin Group, Le Plessis Robinsson, France) à une fréquence d’échantillonnage de 1000 Hz. Par ailleurs, des tilt-tests ont été réalisés sur 32 patients en mesurant de manière non-invasive la pression artérielle et l’ECG avec le moniteur Task Force (CN Systems, Graz, Autriche) à une fréquence d’échantillonnage de 100 Hz et 1000 Hz, respectivement. Des signaux ECG à 12 dérivations échantillonnés à 1000 Hz ont été acquis chez 36 autres patients BS lors d’un test d’exercice avec le moniteur ECG (Cardionics, Webster, Texas). Par conséquent, l’analyse de l’activité du système nerveux autonome est basée sur 3 périodes différentes : 1) une épreuve d’effort, 2) un test d’orthostatisme (tilt-test) et 3) un recueil de données pendant la nuit. La réponse du système nerveux autonome, à ces trois tests, a tout d’abord été évaluée avec des méthodes d’estimation du gain du baroréflexe, de variabilité et de complexité cardiaque. L’une des difficultés du traitement des signaux associés à l’épreuve d’effort et au test d’orthostatisme réside dans leurs natures non-stationnaires. L’analyse spectrale de ces signaux nécessite la mise en oeuvre d’outils spécifiques permettant de décrire une évolution temporelle des caractéristiques fréquentielles. Des analyses temps-fréquence, basées sur la transformée de Wigner-Ville, ont ainsi été utilisées afin d’étudier conjointement, le contenu spectral des signaux, et leurs évolutions temporelles. Cependant, ces méthodes classiques d’analyse de la variabilité cardiaque ne permettent pas de capturer la non-linéarité de la dynamique cardiovasculaire. Ainsi, des méthodes spécifiques d’analyse de la complexité des séries cardiaques ont pu être utilisées. La sensibilité du baroréflexe de ces patients a été évaluée à partir de différentes méthodes proposées dans la littérature. Une série d’indices a ainsi été déduite des signaux avant d’être analysée pour trouver des différences significatives entre les patients symptomatiques et asymptomatiques. Les résultats ont mis en évidence que les indices calculés chez les patients symptomatiques sont associés à une baisse de la variabilité et de la complexité cardiaque pendant la nuit. Par ailleurs, pendant le test d’exercice, les patients symptomatiques ont montré une activité vagale augmentée et un tonus sympathique réduit. Lors de la réponse au tilt-test, les patients symptomatiques ont présenté une augmentation du tonus parasympathique et une réduction de l’équilibre sympatho-vagal par rapport aux patients asymptomatiques. L’étiologie multifactorielle du BS nécessite l’utilisation d’approches complexes capables de capturer les multiples mécanismes sous-jacents à la maladie. Ainsi, une analyse multivariée a été réalisée à partir de la série d’indices calculés précédemment. L’approche globale, basée sur des méthodes de machine learning, permet de combiner de manière optimale les indices autonomiques extraits précédemment, afin de concevoir des classificateurs capables de différencier les patients BS, en fonction de leur symptomatologie. La sélection de ces indicateurs autonomiques, permettant une meilleure caractérisation du BS, peut être difficile surtout lorsque le nombre de sources dépasse la quantité d’observations et que les variabilités entre patients sont significatives. Ainsi, une approche robuste basée sur un processus de sélection de paramètres en deux étapes a été mise en oeuvre. La méthodologie proposée a été optimisée, évaluée et comparée sur les données extraites lors de différents tests autonomiques. Les résultats montrent que le meilleur classificateur (AUC = 95%) a été conçu à partir de marqueurs autonomiques obtenus pendant la nuit, améliorant des modèles prédictifs décrits précédemment pour la stratification du risque dans le BS à partir de la combinaison de paramètres non invasifs. Bien que l’analyse multivariée proposée montre une amélioration des performances de classification par rapport à la littérature, les méthodes utilisées n’intègrent pas de connaissance physiologique dans le traitement des données. Or le BS étant une pathologie complexe et multifactorielle, l’utilisation de modèles mathématiques de connaissance peut s’avérer pertinente car cela permet l’intégration d’information physiologique dans le traitement des données et l’analyse de mécanismes sous-jacents qui sont difficiles ou impossibles à observer en clinique avec des méthodes non-invasives, comme le tonus vagal ou sympathique. Une analyse à base de modèle a été proposée durant la thèse afin : 1) d’étudier la réponse autonomique et hémodynamique au test d’orthostatisme chez des sujets sains et des patients BS, 2) de simuler les réponses vagales et sympathiques durant l’épreuve d’effort chez les patients BS symptomatiques et asymptomatiques. Concernant l’étude de la réponse au test d’orthostatisme, un modèle a été proposé de manière à intégrer les représentations : i) de l’activité électrique cardiaque, ii) de la mécanique des ventricules et des oreillettes, iii) des circulations systémique et pulmonaire et iv) du baroréflexe incluant les voies vagale et sympathique. Le modèle complet permet de simuler les réponses hémodynamiques et autonomiques au test d’orthostatisme. Des analyses de sensibilité, basées sur des méthodes globales et de criblage, ont mis en évidence l’importance de certains paramètres du baroréflexe et en lien avec la description des propriétés diastoliques des ventricules. Ces paramètres ont pu être identifiés, à l’aide d’algorithmes évolutionnaires, afin de créer des modèles spécifiques-patients de 8 sujets sains et 12 patients BS. Les résultats ont montré des différences significatives concernant la réponse sympathique au tilt-test entre sujets sains et BS. Par ailleurs, les patients symptomatiques et asymptomatiques sont associés des modifications significatives des paramètres diastoliques ventriculaires. Concernant les simulations de la réponse autonomique durant l’épreuve d’effort, un algorithme d’identification récursif a pu être mis en oeuvre sur un modèle composé des cavités cardiaques, des circulations systémique et pulmonaire, couplées au baroréflexe. L’identification récursive réalisée sur le modèle a permis une estimation des activités vagale et sympathique durant l’effort chez 13 patients BS symptomatiques et 31 asymptomatiques. Les patients symptomatiques ont montré une élévation significative de l’activité vagale, spécialement à la fin de l’échauffement. Les analyses réalisées sur les modèles proposés, concernant le test d’orthostatisme et l’épreuve d’effort, ont permis une exploration de variables physiologiques, difficilement observables. Les résultats obtenus avec les modèles mettent en évidence des modifications de la réponse hémodynamique cardiaque et confirment des modifications de la balance sympatho-vagale entre les patients symptomatiques et asymptomatiques. En résumé, les résultats obtenus mettent en évidence un déséquilibre de la balance sympathovagale entre les patients symptomatiques et asymptomatiques et montrent l’utilité des indices de variabilité cardiaque pour la classification des patients en fonction de la symptomatologie. Les résultats obtenus sont cohérents avec la littérature, rapportant un tonus vagal plus élevé, ainsi qu’une activité sympathique, variabilité et complexité cardiaques plus faibles, chez les patients symptomatiques. Des études précédentes ont rapporté que la plupart des événements cardiaques majeurs se produisent au repos et pendant le sommeil, ainsi que l’apparition des altérations électrocardiographiques caractéristiques du BS augmente avec la stimulation vagale. Les résultats obtenus pendant la nuit, lorsque l’activité parasympathique est prédominante, ont montré des résultats particulièrement pertinents pour la différentiation des populations de patients. De plus, étant donnée qu’il existe une activité parasympathique significativement plus élevée chez les patients symptomatiques pendant les tests d’exercice et d’orthostatisme par rapport aux sujets asymptomatiques, les résultats soulignent le rôle de l’analyse du tonus vagal pour la stratification du risque dans cette population. Enfin, l’analyse basée sur un modèle du système cardiovasculaire a permis de mettre en évidence des différences concernant les propriétés diastoliques cardiaques et la réponse du baroréflexe pendant le test d’orthostatisme. L’ensemble des résultats de la thèse permet une meilleure caractérisation des profils autonomiques des patients atteints du syndrome de Brugada et laisse envisager une amélioration de la sélection des patients pour implantation d’un DI.Postprint (published version

Analysis of the cardiovascular response to autonomic nervous system modulation in Brugada syndrome patients

Brugada syndrome (BS) is a genetic arrhythmogenic disease characterized by a distinctive electrocardiographic pattern, associated with a high risk for sudden cardiac death (SCD) due to ventricular fibrillation (VF) in absence of structural cardiopathies. Its complex and multifactorial nature turns risk stratification into a major challenge. Although variations in autonomic modulation are commonly related to arrhythmic events in this population, novel markers with higher predictive values are still needed so as to identify those patients at high risk. The autonomic function can be better characterized through the application of standardized maneuvers stimulating the autonomic nervous system (ANS), such as exercise testing or the head-up tilt (HUT) test. Therefore, in this PhD thesis a thorough evaluation of the cardiovascular response to ANS modulations overnight is proposed, as well as in response to exercise and HUT testing, on a clinical database composed of BS patients with different levels of risk (symptomatic and asymptomatic subjects). In this context, the autonomic function was assessed by three main approaches. First, through the characterization and comparison of previously described methods capturing heart rate complexity, baroreflex sensitivity, and non-stationary heart rate variability, never before studied in the context of BS patients; in order to identify new markers capable of distinguishing between symptomatic and asymptomatic patients. According to the results, a lower variability and complexity overnight, as well as a higher vagal tone and a lower sympathetic activity both during exercise and HUT testing, was observed in the symptomatic group. In a second analysis, in order to address the multifactorial nature of the disease, a multivariate approach based on a step-based machine learning method was introduced. By employing features extracted at signal-processing analysis, robust classifiers capable of identifying patients at high risk were proposed. The classifier based on autonomic features extracted during nighttime analysis presented the best performance (AUC=95%), improving previously reported predictive models of risk in BS based on non-invasive parameters. Finally, the third part of this work was focused on the implementation of novel mathematical models and the associated model analysis methods, so as to study the autonomic mechanisms regulating the mechanical and circulatory functions of the cardiovascular system in this population. First, by the integration and evaluation of a computational model capturing the cardiovascular system's dynamics and its autonomic regulation in response to HUT testing. Likewise, a second model-based approach based on a recursive identification of the sympathetic and parasympathetic contributions to ANS regulation was proposed in order to estimate the time-varying autonomic response to exertion and subsequent recovery. The results showed a reduced contractility function, as well as a significantly greater parasympathetic activity during exercise, in symptomatic patients. Finally, in order to combine characteristics extracted from model-based approaches, a prospective study introduced a multivariate classifier based on estimated model parameters. Overall, the obtained results indicate important trends of clinical relevance that provide new insights into the underlying autonomic mechanisms regulating the cardiovascular system in BS, improving physiopathology and prognosis interpretation, with a potential future impact on therapeutic strategies. The proposed approach is presented as a potential instrument for the identification of those asymptomatic patients at high risk who may benefit from a cardioverter defibrillator implantation.El síndrome de Brugada (SB) es una enfermedad genética asociada a un patrón electrocardiográfico característico y a un elevado riesgo de muerte súbita cardíaca (MSC), causada por fibrilación ventricular (FV) en ausencia de cardiopatías estructurales. Debido a su naturaleza compleja y multifactorial, la estratificación del riesgo supone, en la actualidad, uno de los aspectos más controvertidos. Ciertas alteraciones en la modulación del sistema nervioso autónomo (SNA) se han relacionado con eventos arrítmicos en esta población; no obstante, nuevos marcadores con valores predictivos más elevados que permitan identificar a aquellos pacientes con un alto riesgo de sufrir MSC son todavía necesarios. El uso de maniobras estandarizadas con el objetivo de estimular el SNA permiten mejorar la caracterización de la función autonómica. Por ello, en esta tesis doctoral se propone una evaluación exhaustiva de la respuesta cardiovascular a la modulación del SNA durante la noche, así como en respuesta al ejercicio y a la prueba de mesa inclinada, en una base de datos clínicos compuesta por sujetos con diferentes niveles de riesgo (pacientes sintomáticos y asintomáticos). En este contexto, la evaluación de la función autonómica se llevó a cabo mediante tres estrategias principales. En primer lugar, se caracterizaron y compararon la variabilidad y complejidad del ritmo cardíaco, así como la sensibilidad barorrefleja, en pacientes sintomáticos y asintomáticos, con el objetivo de identificar nuevos marcadores capaces de distinguir entre grupos de pacientes. Los resultados mostraron, en el grupo sintomático, una menor variabilidad y complejidad durante la noche, así como un mayor tono vagal y una menor actividad simpática tanto durante el ejercicio como en respuesta a la prueba de mesa inclinada. En un segundo análisis, se abordó la etiología multifactorial del síndrome mediante un enfoque multivariado basado en un método de aprendizaje automático por etapas. A partir de marcadores extraídos en la etapa anterior, se propusieron modelos predictivos capaces de clasificar pacientes diagnosticados con SB en función de su nivel de riesgo. El mejor clasificador (AUC = 95%) fue diseñado a partir de marcadores autonómicos obtenidos durante la noche, superando modelos predictivos previamente descritos para la estratificación del riesgo en el SB a partir de la combinación de parámetros no invasivos. Finalmente, se analizaron las interacciones entre las funciones mecánica, circulatoria y autonómica de estos pacientes a partir de modelos fisiológicos. En primer lugar, mediante la implementación y evaluación de un modelo computacional integrando la dinámica del sistema cardiovascular y su respuesta autonómica a la prueba de mesa inclinada. Asimismo, se propuso la identificación recursiva de un modelo implementado para el análisis de la evolución temporal de las contribuciones simpática y parasimpática del SNA durante una prueba de esfuerzo. Los resultados mostraron una menor contractilidad, así como una actividad parasimpática significativamente mayor durante el ejercicio, en pacientes sintomáticos. Con el objetivo de combinar características extraídas del modelado fisiológico, un último estudio prospectivo propuso el diseño de un clasificador multivariado integrando los parámetros estimados en esta última etapa. Los resultados obtenidos indican importantes tendencias de relevancia clínica que aportan nuevos conocimientos sobre los mecanismos autonómicos encargados de regular el sistema cardiovascular en el SB. Su interpretación permite mejorar la estratificación del riesgo en estos pacientes y, por tanto, optimizar las estrategias terapéuticas aplicadas. La metodología propuesta se presenta como un instrumento para la identificación de aquellos pacientes con alto riesgo de MSC que podrían beneficiarse de la implantación de desfibriladores automáticos.Le syndrome de Brugada (BS) est une maladie cardiaque caractérisée par la survenue d’une syncope ou mort subite, provoquées par une arythmie cardiaque, chez les patients avec un coeur structurellement normal, mais présentant des altérations électrocardiographiques spécifiques. Cependant, ces modifications sont intermittentes et varient avec la température ou les traitements appliqués, ce qui rend particulièrement difficile le diagnostic chez un patient donné. En outre, elles sont fortement modulées par le système nerveux autonome (SNA), partie du système nerveux périphérique responsable de la régulation des organes internes. Les défibrillateurs implantables (DI) sont le traitement principal pour les patients symptomatiques, c’est-à-dire les patients documentés d’arythmie ventriculaire, syncope ou ayant survécu à un épisode de mort subite. Cependant, la décision d’implanter un DI peut être très difficile pour des patients asymptomatiques sans antécédents familiaux de morte subite. Dans ce contexte, l’objectif de la thèse était d’améliorer la compréhension de l’influence du SNA chez les patients souffrant du BS. Une méthodologie globale fusionnant traitement du signal, machine learning et modélisation a été proposée durant la thèse. Cette chaine de traitement originale a pu être mise en oeuvre sur trois bases de données de patients BS symptomatiques et asymptomatiques. Les bases de données cliniques utilisées dans ce travail sont le résultat d’une étude prospective, multicentrique dont l’objectif était de provoquer des modifications de l’activité du SNA chez les patients BS. L’acquisition des données s’est déroulée entre 2009 et 2013 dans le service de cardiologie du CHU de Rennes et les participants provenaient de 8 hôpitaux français situés à La Rochelle, Angers, Bordeaux, Brest, Nantes, Rennes, Poitiers et Tours. Afin de caractériser les patients présentant différents niveaux de risque, les participants ont été classés en patients symptomatiques et asymptomatiques, selon leurs historiques cliniques. Les patients symptomatiques devaient présenter les symptômes documentés suivants : arrêt cardiaque dû à une fibrillation ventriculaire, syncopes, vertiges, palpitations et convulsions nocturnes. La base de données est constituée des ECG (12 dérivations) de 87 patients, collectés pendant 24 heures, incluant un test d’orthostatisme (tilt-test) et une épreuve d’effort. L’acquisition était réalisée à l’aide d’un moniteur Holter (ELA medical, Sorin Group, Le Plessis Robinsson, France) à une fréquence d’échantillonnage de 1000 Hz. Par ailleurs, des tilt-tests ont été réalisés sur 32 patients en mesurant de manière non-invasive la pression artérielle et l’ECG avec le moniteur Task Force (CN Systems, Graz, Autriche) à une fréquence d’échantillonnage de 100 Hz et 1000 Hz, respectivement. Des signaux ECG à 12 dérivations échantillonnés à 1000 Hz ont été acquis chez 36 autres patients BS lors d’un test d’exercice avec le moniteur ECG (Cardionics, Webster, Texas). Par conséquent, l’analyse de l’activité du système nerveux autonome est basée sur 3 périodes différentes : 1) une épreuve d’effort, 2) un test d’orthostatisme (tilt-test) et 3) un recueil de données pendant la nuit. La réponse du système nerveux autonome, à ces trois tests, a tout d’abord été évaluée avec des méthodes d’estimation du gain du baroréflexe, de variabilité et de complexité cardiaque. L’une des difficultés du traitement des signaux associés à l’épreuve d’effort et au test d’orthostatisme réside dans leurs natures non-stationnaires. L’analyse spectrale de ces signaux nécessite la mise en oeuvre d’outils spécifiques permettant de décrire une évolution temporelle des caractéristiques fréquentielles. Des analyses temps-fréquence, basées sur la transformée de Wigner-Ville, ont ainsi été utilisées afin d’étudier conjointement, le contenu spectral des signaux, et leurs évolutions temporelles. Cependant, ces méthodes classiques d’analyse de la variabilité cardiaque ne permettent pas de capturer la non-linéarité de la dynamique cardiovasculaire. Ainsi, des méthodes spécifiques d’analyse de la complexité des séries cardiaques ont pu être utilisées. La sensibilité du baroréflexe de ces patients a été évaluée à partir de différentes méthodes proposées dans la littérature. Une série d’indices a ainsi été déduite des signaux avant d’être analysée pour trouver des différences significatives entre les patients symptomatiques et asymptomatiques. Les résultats ont mis en évidence que les indices calculés chez les patients symptomatiques sont associés à une baisse de la variabilité et de la complexité cardiaque pendant la nuit. Par ailleurs, pendant le test d’exercice, les patients symptomatiques ont montré une activité vagale augmentée et un tonus sympathique réduit. Lors de la réponse au tilt-test, les patients symptomatiques ont présenté une augmentation du tonus parasympathique et une réduction de l’équilibre sympatho-vagal par rapport aux patients asymptomatiques. L’étiologie multifactorielle du BS nécessite l’utilisation d’approches complexes capables de capturer les multiples mécanismes sous-jacents à la maladie. Ainsi, une analyse multivariée a été réalisée à partir de la série d’indices calculés précédemment. L’approche globale, basée sur des méthodes de machine learning, permet de combiner de manière optimale les indices autonomiques extraits précédemment, afin de concevoir des classificateurs capables de différencier les patients BS, en fonction de leur symptomatologie. La sélection de ces indicateurs autonomiques, permettant une meilleure caractérisation du BS, peut être difficile surtout lorsque le nombre de sources dépasse la quantité d’observations et que les variabilités entre patients sont significatives. Ainsi, une approche robuste basée sur un processus de sélection de paramètres en deux étapes a été mise en oeuvre. La méthodologie proposée a été optimisée, évaluée et comparée sur les données extraites lors de différents tests autonomiques. Les résultats montrent que le meilleur classificateur (AUC = 95%) a été conçu à partir de marqueurs autonomiques obtenus pendant la nuit, améliorant des modèles prédictifs décrits précédemment pour la stratification du risque dans le BS à partir de la combinaison de paramètres non invasifs. Bien que l’analyse multivariée proposée montre une amélioration des performances de classification par rapport à la littérature, les méthodes utilisées n’intègrent pas de connaissance physiologique dans le traitement des données. Or le BS étant une pathologie complexe et multifactorielle, l’utilisation de modèles mathématiques de connaissance peut s’avérer pertinente car cela permet l’intégration d’information physiologique dans le traitement des données et l’analyse de mécanismes sous-jacents qui sont difficiles ou impossibles à observer en clinique avec des méthodes non-invasives, comme le tonus vagal ou sympathique. Une analyse à base de modèle a été proposée durant la thèse afin : 1) d’étudier la réponse autonomique et hémodynamique au test d’orthostatisme chez des sujets sains et des patients BS, 2) de simuler les réponses vagales et sympathiques durant l’épreuve d’effort chez les patients BS symptomatiques et asymptomatiques. Concernant l’étude de la réponse au test d’orthostatisme, un modèle a été proposé de manière à intégrer les représentations : i) de l’activité électrique cardiaque, ii) de la mécanique des ventricules et des oreillettes, iii) des circulations systémique et pulmonaire et iv) du baroréflexe incluant les voies vagale et sympathique. Le modèle complet permet de simuler les réponses hémodynamiques et autonomiques au test d’orthostatisme. Des analyses de sensibilité, basées sur des méthodes globales et de criblage, ont mis en évidence l’importance de certains paramètres du baroréflexe et en lien avec la description des propriétés diastoliques des ventricules. Ces paramètres ont pu être identifiés, à l’aide d’algorithmes évolutionnaires, afin de créer des modèles spécifiques-patients de 8 sujets sains et 12 patients BS. Les résultats ont montré des différences significatives concernant la réponse sympathique au tilt-test entre sujets sains et BS. Par ailleurs, les patients symptomatiques et asymptomatiques sont associés des modifications significatives des paramètres diastoliques ventriculaires. Concernant les simulations de la réponse autonomique durant l’épreuve d’effort, un algorithme d’identification récursif a pu être mis en oeuvre sur un modèle composé des cavités cardiaques, des circulations systémique et pulmonaire, couplées au baroréflexe. L’identification récursive réalisée sur le modèle a permis une estimation des activités vagale et sympathique durant l’effort chez 13 patients BS symptomatiques et 31 asymptomatiques. Les patients symptomatiques ont montré une élévation significative de l’activité vagale, spécialement à la fin de l’échauffement. Les analyses réalisées sur les modèles proposés, concernant le test d’orthostatisme et l’épreuve d’effort, ont permis une exploration de variables physiologiques, difficilement observables. Les résultats obtenus avec les modèles mettent en évidence des modifications de la réponse hémodynamique cardiaque et confirment des modifications de la balance sympatho-vagale entre les patients symptomatiques et asymptomatiques. En résumé, les résultats obtenus mettent en évidence un déséquilibre de la balance sympathovagale entre les patients symptomatiques et asymptomatiques et montrent l’utilité des indices de variabilité cardiaque pour la classification des patients en fonction de la symptomatologie. Les résultats obtenus sont cohérents avec la littérature, rapportant un tonus vagal plus élevé, ainsi qu’une activité sympathique, variabilité et complexité cardiaques plus faibles, chez les patients symptomatiques. Des études précédentes ont rapporté que la plupart des événements cardiaques majeurs se produisent au repos et pendant le sommeil, ainsi que l’apparition des altérations électrocardiographiques caractéristiques du BS augmente avec la stimulation vagale. Les résultats obtenus pendant la nuit, lorsque l’activité parasympathique est prédominante, ont montré des résultats particulièrement pertinents pour la différentiation des populations de patients. De plus, étant donnée qu’il existe une activité parasympathique significativement plus élevée chez les patients symptomatiques pendant les tests d’exercice et d’orthostatisme par rapport aux sujets asymptomatiques, les résultats soulignent le rôle de l’analyse du tonus vagal pour la stratification du risque dans cette population. Enfin, l’analyse basée sur un modèle du système cardiovasculaire a permis de mettre en évidence des différences concernant les propriétés diastoliques cardiaques et la réponse du baroréflexe pendant le test d’orthostatisme. L’ensemble des résultats de la thèse permet une meilleure caractérisation des profils autonomiques des patients atteints du syndrome de Brugada et laisse envisager une amélioration de la sélection des patients pour implantation d’un DI

Cardiovascular data analytics for real time patient monitoring

Improvements in wearable sensor devices make it possible to constantly monitor physiological parameters such as electrocardiograph (ECG) signals for long periods. Remote patient monitoring with wearable sensors has an important role to play in health care, particularly given the prevalence of chronic conditions such as cardiovascular disease (CVD)—one of the prominent causes of morbidity and mortality worldwide. Approximately 4.2 million Australians suffer from long-term CVD with approximately one death every 12 minutes. The assessment of ECG features, especially heart rate variability (HRV), represents a non-invasive technique which provides an indication of the autonomic nervous system (ANS) function. Conditions such as sudden cardiac death, hypertension, heart failure, myocardial infarction, ischaemia, and coronary heart disease can be detected from HRV analysis. In addition, the analysis of ECG features can also be used to diagnose many types of life-threatening arrhythmias, including ventricular fibrillation and ventricular tachycardia. Non-cardiac conditions, such as diabetes, obesity, metabolic syndrome, insulin resistance, irritable bowel syndrome, dyspepsia, anorexia nervosa, anxiety, and major depressive disorder have also been shown to be associated with HRV. The analysis of ECG features from real time ECG signals generated from wearable sensors provides distinctive challenges. The sensors that receive and process the signals have limited power, storage and processing capacity. Consequently, algorithms that process ECG signals need to be lightweight, use minimal storage resources and accurately detect abnormalities so that alarms can be raised. The existing literature details only a few algorithms which operate within the constraints of wearable sensor networks. This research presents four novel techniques that enable ECG signals to be processed within the limitations of resource constraints on devices to detect some key abnormalities in heart function. - The first technique is a novel real-time ECG data reduction algorithm, which detects and transmits only those key points that are critical for the generation of ECG features for diagnoses. - The second technique accurately predicts the five-minute HRV measure using only three minutes of data with an algorithm that executes in real-time using minimal computational resources. - The third technique introduces a real-time ECG feature recognition system that can be applied to diagnose life threatening conditions such as premature ventricular contractions (PVCs). - The fourth technique advances a classification algorithm to enhance the performance of automated ECG classification to determine arrhythmic heart beats based on noisy ECG signals. The four novel techniques are evaluated in comparison with benchmark algorithms for each task on the standard MIT-BIH Arrhythmia Database and with data generated from patients in a major hospital using Shimmer3 wearable ECG sensors. The four techniques are integrated to demonstrate that remote patient monitoring of ECG using HRV and ECG features is feasible in real time using minimal computational resources. The evaluation show that the ECG reduction algorithm is significantly better than existing algorithms that can be applied within sensor nodes, such as time-domain methods, transformation methods and compressed sensing methods. Furthermore, the proposed ECG reduction is found to be computationally less complex for resource constrained sensors and achieves higher compression ratios than existing algorithms. The prediction of a common HRV measure, the five-minute standard deviation of inter-beat variations (SDNN) and the accurate detection of PVC beats was achieved using a Count Data Model, combined with a Poisson-generated function from three-minute ECG recordings. This was achieved with minimal computational resources and was well suited to remote patient monitoring with wearable sensors. The PVC beats detection was implemented using the same count data model together with knowledge-based rules derived from clinical knowledge. A real-time cardiac patient monitoring system was implemented using an ECG sensor and smartphone to detect PVC beats within a few seconds using artificial neural networks (ANN), and it was proven to provide highly accurate results. The automated detection and classification were implemented using a new wrapper-based hybrid approach that utilized t-distributed stochastic neighbour embedding (t-SNE) in combination with self-organizing maps (SOM) to improve classification performance. The t-SNE-SOM hybrid resulted in improved sensitivity, specificity and accuracy compared to most common hybrid methods in the presence of noise. It also provided a better, more accurate identification for the presence of many types of arrhythmias from the ECG recordings, leading to a more timely diagnosis and treatment outcome.Doctor of Philosoph

Information gain directed genetic algorithm wrapper feature selection for credit rating

Financial credit scoring is one of the most crucial processes in the finance industry sector to be able to assess the credit-worthiness of individuals and enterprises. Various statistics-based machine learning techniques have been employed for this task. “Curse of Dimensionality” is still a significant challenge in machine learning techniques. Some research has been carried out on Feature Selection (FS) using genetic algorithm as wrapper to improve the performance of credit scoring models. However, the challenge lies in finding an overall best method in credit scoring problems and improving the time-consuming process of feature selection. In this study, the credit scoring problem is investigated through feature selection to improve classification performance. This work proposes a novel approach to feature selection in credit scoring applications, called as Information Gain Directed Feature Selection algorithm (IGDFS), which performs the ranking of features based on information gain, propagates the top m features through the GA wrapper (GAW) algorithm using three classical machine learning algorithms of KNN, Naïve Bayes and Support Vector Machine (SVM) for credit scoring. The first stage of information gain guided feature selection can help reduce the computing complexity of GA wrapper, and the information gain of features selected with the IGDFS can indicate their importance to decision making