Deep Learning Frameworks for Cardiovascular Arrhythmia Classification

Arrhythmia classification is a prominent research problem due to the computational complexities of learning the morphology of various ECG patterns and its wide prevalence in the medical field, particularly during the COVID-19 pandemic. In this article, we used Empirical Mode Decomposition and Discrete Wavelet Transform for preprocessing and then the modified signal is classified using various classifiers such as Decision Tree, Logistic Regression, Gaussian Naïve Bayes, Random Forest, Linear  SVM, Polynomial SVM, RBF SVM, Sigmoid SVM and Convolutional Neural Networks. The proposed method classify the data into five classes N (Normal), S (Supraventricular premature) beat, (V) Premature ventricular contraction, F (Fusion of ventricular and normal), and Q, (Unclassifiable Beat) using softmax regressor at the end of the network. The proposed approach performs well in terms of classification accuracy when tested using ECG signals acquired from the MIT-BIH database. In comparison to existing classifiers, the Accuracy, Precision, Recall, and F1 score values of the proposed technique are 98.5%, 96.9%, 94.3%, and 91.32%, respectively.  &nbsp

Transfer Learning for tuberculosis screening by single-channel ECG

Tuberculosis is one of the leading causes of death in the world. The majority of the population is not able to regularly conduct specific examinations, such as x-ray examinations, for the presence of tuberculosis. Currently, there are mobile devices for measuring ECG, which allow you to take measurements without leaving your home. This article explores the possibility of determining tuberculosis based on a single- channel mobile ECG. One of the general top-performance neural networks is used as a classifier. This article also explored the possibility of such a classification based not on raw data, but the generated image. The image allows you to interpret the prediction of the neural network and makes it possible for the doctor to understand the model’s decision better. The article shows the promising quality and provides proof of concept of such screening. Different ratios of precision and recall are provided, which can be adjusted depending on the situation

Heart rate variability in acute resistance training: monitoring recovery.

Un nivel suficiente de estímulo de entrenamiento y una adecuada recuperación tras el estrés producido por este facilita la mejora del rendimiento deportivo y la reducción de las lesiones. Sin embargo, la manipulación eficiente de la carga de entrenamiento y de los procesos de recuperación son componentes esenciales para alcanzar el potencial de un individuo, así como para evitar las consecuencias negativas de la fatiga excesiva. Entre las muchas herramientas de monitorización, la variabilidad de la frecuencia cardíaca está ganando atención en la comunidad científica y en los entrenadores para evaluar la carga de entrenamiento del deportista, la fatiga post-ejercicio o el nivel de recuperación en el campo. Esta tesis doctoral tenía como objetivo: 1) estudiar el efecto agudo del ejercicio de fuerza sobre los parámetros de variabilidad de la frecuencia cardíaca y los posibles factores moderadores que contribuyen a la actividad autonómica cardíaca durante la recuperación post-ejercicio, 2) examinar los cambios y la recuperación de los parámetros de variabilidad de la frecuencia cardíaca inducidos por diferentes modalidades de entrenamiento de fuerza (fuerza y potencia) y cargas de entrenamiento (100%, 75%, 50%), tras condiciones de fatiga intensa dentro del microciclo de entrenamiento e 3) identificar las cargas de entrenamiento óptimas, en función de los parámetros de variabilidad de la frecuencia cardíaca que permitan mantener una recuperación adecuada dentro del microciclo de entrenamiento en las modalidades de entrenamiento de fuerza y potencia. Para alcanzar estos objetivos, la tesis doctoral se dividió en dos estudios principales: 1) una revisión sistemática y meta-análisis y 2) un estudio experimental basado en los hallazgos de la revisión sistemática con meta-análisis, diseñado para responder a los objetivos 2 y 3. El estudio experimental fue un estudio aleatorizado con diseño cruzado que duró ocho semanas y consistió en seis ensayos (bloque 1 de la modalidad de entrenamiento de fuerza y bloque 2 de la modalidad de entrenamiento de potencia; cada bloque contenía 3 cargas de entrenamiento diferentes). Cuarenta y ocho horas antes de todos los ensayos, los participantes realizaron un protocolo de fatiga BEAST modificado de 45 minutos. En la visita posterior (post-48h), participantes realizaron uno de los 3 cargas de entrenamiento (100% (4 series), 75% (3 series) o 50% (2 series)), que consistía en ejercicios de media sentadilla, press de banca y empuje de cadera (Fuerza: 5 repeticiones, 90% de una repetición máxima, 4 minutos de descanso entre series; Potencia: 5 repeticiones, carga de entrenamiento óptima, 3 minutos de descanso entre series). Se registraron y analizaron los parámetros de variabilidad de la frecuencia cardíaca antes y después del protocolo de fatiga y de las sesiones de entrenamiento de fuerza, así como después de 6, 24 y 48 horas. Los principales resultados del Estudio 1 mostraron una disminución de la modulación autonómica general, la retirada de la modulación parasimpática cardíaca y la activación de la modulación simpática cardíaca tras una sesión de ejercicio de fuerza agudo (después de unos 30 minutos). Además, el volumen de entrenamiento demostró tener un mayor efecto sobre la retirada de la modulación parasimpática cardíaca y la activación de la modulación simpática cardíaca en individuos sanos. Además, el número de series, la intensidad del ejercicio y el descanso entre series pueden considerarse un factor moderador de los parámetros de variabilidad de la frecuencia cardíaca. Los principales resultados del Estudio 2 demostraron que la modalidad de entrenamiento de fuerza y las cargas de entrenamiento más elevadas alteraron la modulación autonómica cardíaca en mayor medida que la modalidad de entrenamiento de potencia y las cargas de entrenamiento más bajas. Además, la modulación autonómica cardíaca se recuperó antes tras la modalidad de entrenamiento de potencia y las cargas de entrenamiento más bajas en comparación con la modalidad de entrenamiento de fuerza y las cargas de entrenamiento más altas. Por último, basándose en el logaritmo natural del cuadrado medio del parámetro de diferencias sucesivas (RMSSD), el 75% de la carga de entrenamiento de fuerza y el 100% de la carga de entrenamiento de potencia podrían considerarse como la carga de entrenamiento óptima para lograr una recuperación adecuada dentro del microciclo cuando los atletas se encuentran bajo los efectos de la fatiga producida por las anteriores sesiones de entrenamiento.Actividad Física y Deport