A Switching Feature Extraction System for ECG Heartbeat Classification

Abstract This study compared Introduction The electrocardiogram (ECG) is a non-invasive test that can be used to detect arrhythmias. To successfully capture some arrhythmias up to a month of ECG activity may need to be recorded. Detection of non-lifethreatening arrhythmias is an important area of study as many of these arrhythmias may require therapy to prevent further problems. A characteristic of many arrhythmias is that they appear as sequences of heartbeats with unusual timing or ECG waveshape. The rhythm of the ECG signal can be determined by knowing the classification of consecutive heartbeats in the signal Automated processing of the annotation of beat types is helpful to the clinician as it may save many hours of tedious work manually annotating the beat types of multiday ECG recordings. There are numerous publications on ECG beat classification e.g. Methods Data Data from the 48 recordings of the MIT-BIH arrhythmia database The data is bandpass filtered at 0.1-100Hz and sampled at 360Hz. There are 109,492 labeled ventricular beats from 15 different heartbeat types which were remapped to the five AAMI heartbeat classes We note the error of mapping the atrial escape beats and nodal (junctional) escape beats to the normal class in After remapping, there were five heartbeat classes. Class N contained beats originating in the sinus node (normal and bundle branch block beat types), class S contained supraventricular ectopic beats (SVEB), class V contained ventricular ectopic beats (VEB), class F contained beats that result from fusing normal and VEBs, and class Q contained unknown beats including paced beats. ISSN 2325-8861 Computing in Cardiology 2013; 40:955-958. 95

Clasificación de latidos según estándar AAMI mediante Red Neuronal sobre plataforma Intel Edison

En la actualidad el desarrollo de dispositivos “wearables” y la tecnología “para llevar encima” son uno pilares de las grandes empresas del sector electrónico. Al amparo del gran desarrollo de los sistemas electrónicos y de las conexiones inalámbricas, como el WiFi, se están diseñando e investigando por todo el mundo hoy en día cientos de aplicaciones para aplicar la tecnología “wearable” que nos permiten tener un reloj inteligente en la muñeca o enviar un email de camino al trabajo mientras viajamos en tren, hasta utilizar estos dispositivos en campos en los que aún no han desarrollado todo su potencial como, por ejemplo, el entorno biomédico. Este Trabajo de Fin de Grado consiste en aplicar las posibilidades de los dispositivos “wearables” en dos aplicaciones biomédicas: un clasificador de latidos mediante una Red Neuronal y el cálculo del ritmo cardíaco mediante el algoritmo de detección de latidos Pan-Tompkins diseñados en Matlab. Para la primera aplicación se utilizarán las Redes Neuronales Artificiales, un tipo de computación que aún no ha desarrollado todo su potencial y que está en constante evolución, así como las enormes bases de datos de electrocardiogramas del sitio web Physionet. Para la segunda aplicación se utilizará el algoritmo de detección de complejos QRS (latidos) de Pan- Tompkins, uno de los programas más robustos y eficaces en este campo. Después ambas aplicaciones serán implementadas sobre la plataforma Intel Edison, un Pc del tamaño de una tarjeta SD, y se visualizarán los resultados por el ordenador. La finalidad del sistema es doble, por un lado diseñar las aplicaciones comentadas, y por otro el proyecto pretende, que gracias a la implementación de esas aplicaciones en la Intel Edison, la plataforma demuestre tener la suficiente memoria y capacidad de cálculo para ser la base en futuros proyectos en los que se diseñe una aplicación biomédica “wearable” que permita desde la recogida de datos de un ECG, hasta su procesamiento y clasificación de latidos, en un dispositivo que podemos llevar encima sin apenas notarlo.Ingeniería Electrónica Industrial y Automátic

A switching feature extraction system for ECG heartbeat classification

This study compared two methods for extracting ECG waveshape features useful for heartbeat classification. The first method (segmented waveshape features) sampled the ECG waveshape between the P and T waveform boundaries, calculated QRS and T wave durations, and used RR-interval features. The second method (fixed interval waveshape features) used a fixed window to capture the ECG waveshape and RR-interval features. Data were obtained from the MIT-EIH arrhythmia database. We investigated the problem of discriminating between normal, supraventricular (SVEE), ventricular (VEE), fusion and unknown beat classes. When the P, QRS and T wave boundaries could be found reliably, the segmented waveshape features resulted in more balanced performance for discriminating SVEE and VEE beats than the fixed interval waveshape features. A hybrid approach using segmented and fixed interval features when waveform boundaries could be reliably found, and fixed interval features otherwise was the most robust solution. Using the AAMI recommendations for cardiac rhythm disturbances the hybrid approach resulted in a sensitivity of 69%, a positive predictivity of 31% and a false positive ratio (FPR) of6.6%for SVEE class. For the VEE class the sensitivity was 80%, the positivity predictivity was 85% and the FPR was 1.0%