Automated prediction of sudden cardiac death using statistically extracted features from electrocardiogram signals

Sudden cardiac death (SCD) is becoming a severe problem despite significant advancements in the usage of the information and communication technology (ICT) in the health industry. Predicting an unexpected SCD of a person is of high importance. It might increase the survival rate. In this work, we have developed an automated method for predicting SCD utilizing statistical measures. We extracted the intrinsic attributes of the electrocardiogram (ECG) signals using Hilbert-Huang and wavelet transforms. Then utilizing machine learning (ML) classifier, we are using these traits to automatically classify regular and SCD existing risks. Support vector machine (SVM), decision tree (DT), naive Bayes (NB), discriminate k-nearest neighbors (KNN), analysis (Disc.), as well as an ensemble of classifiers also utilized (Ens.). The efficiency and practicality of the proposed methods are evaluated using a standard database and measured ECG data obtained from 18 ECG records of SCD cases and 18 ECG records of normal cases. For the automated scheme, the set of features can predict SCD very fast that is, half an hour before the occurrence of SCD with an average accuracy of 100.0% (KNN), 99.9% (SVM), 98.5% (NB), 99.4% (DT), 99.5% (Disc.), and 100.0% (Ens.

Prediction of Sudden Cardiac Death Using Ensemble Classifiers

Sudden Cardiac Death (SCD) is a medical problem that is responsible for over 300,000 deaths per year in the United States and millions worldwide. SCD is defined as death occurring from within one hour of the onset of acute symptoms, an unwitnessed death in the absence of pre-existing progressive circulatory failures or other causes of deaths, or death during attempted resuscitation. Sudden death due to cardiac reasons is a leading cause of death among Congestive Heart Failure (CHF) patients. The use of Electronic Medical Records (EMR) systems has made a wealth of medical data available for research and analysis. Supervised machine learning methods have been successfully used for medical diagnosis. Ensemble classifiers are known to achieve better prediction accuracy than its constituent base classifiers. In an effort to understand the factors contributing to SCD, data on 2,521 patients were collected for the Sudden Cardiac Death in Heart Failure Trial (SCD-HeFT). The data included 96 features that were gathered over a period of 5 years. The goal of this dissertation was to develop a model that could accurately predict SCD based on available features. The prediction model used the Cox proportional hazards model as a score and then used the ExtraTreesClassifier algorithm as a boosting mechanism to create the ensemble. We tested the system at prediction points of 180 days and 365 days. Our best results were at 180-days with accuracy of 0.9624, specificity of 0.9915, and F1 score of 0.9607

Computer modeling and signal analysis of cardiovascular physiology

This dissertation aims to study cardiovascular physiology from the cellular level to the whole heart level to the body level using numerical approaches. A mathematical model was developed to describe electromechanical interaction in the heart. The model integrates cardio-electrophysiology and cardiac mechanics through excitation-induced contraction and deformation-induced currents. A finite element based parallel simulation scheme was developed to investigate coupled electrical and mechanical functions. The developed model and numerical scheme were utilized to study cardiovascular dynamics at cellular, tissue and organ levels. The influence of ion channel blockade on cardiac alternans was investigated. It was found that the channel blocker may significantly change the critical pacing period corresponding to the onset of alternans as well as the alternans’ amplitude. The influence of electro-mechanical coupling on cardiac alternans was also investigated. The study supported the earlier assumptions that discordant alternans is induced by the interaction of conduction velocity and action potential duration restitution at high pacing rates. However, mechanical contraction may influence the spatial pattern and onset of discordant alternans. Computer algorithms were developed for analysis of human physiology. The 12-lead electrocardiography (ECG) is the gold standard for diagnosis of various cardiac abnormalities. However, disturbances and mistakes may modify physiological waves in ECG and lead to wrong diagnoses. This dissertation developed advanced signal analysis techniques and computer software to detect and suppress artifacts and errors in ECG. These algorithms can help to improve the quality of health care when integrated into medical devices or services. Moreover, computer algorithms were developed to predict patient mortality in intensive care units using various physiological measures. Models and analysis techniques developed here may help to improve the quality of health care

Three-dimensional Phase Space Characteristics of Electrocardiogram Segments in Online and Early Prediction of Sudden Cardiac Death

Introduction: Predicting sudden cardiac death (SCD) using electrocardiogram (ECG) signals has come to the attention of researchers in recent years. One of the most common SCD identifiers is ventricular fibrillation (VF). The main objective of the present study was to provide an online prediction system of SCD using innovative ECG measures 10 minutes before VF onset. Additionally, it aimed to evaluate the different segments of the ECG signal (which depend on ventricular function) comparatively to determine the efficient component in predicting SCD. The ECG segments were QS, RT, QR, QT, and ST.Material and Methods: After defining the ECG characteristic points and segments, innovative measures were appraised using the three-dimensional phase space of the ECG component. Tracking signal dynamics and lowering the computational cost make the feature suitable for online and offline applications. Finally, the prediction was performed using the support vector machine (SVM).Results: Using the QR measures, SCD detection was realized ten minutes before its occurrence with an accuracy, specificity, and sensitivity of 100%.Conclusion: The superiority of the proposed system compared to the state-of-the-art SCD prediction schemes was revealed in terms of both classification performances and computational speed

Prediction of ventricular fibrillation using support vector machine

Sudden cardiac death (SCD) remains one of the top causes of high mortality rate. Early prediction of ventricular fibrillation (VF), and hence SCD, can improve the survival chance of a patient by enabling earlier treatment. Heart rate variability analysis (HRV) has been widely adopted by the researchers in VF prediction. Different combinations of features from multiple domains were explored but the spectral analysis was performed without the required preprocessing or on a shorter segment as opposed to the standards of The European and North American Task force on HRV. Thus, our study aimed to develop a robust prediction algorithm by including only time domain and nonlinear features while maintaining the prediction resolution of one minute. Nine time domain features and seven nonlinear features were extracted and classified using support vector machine (SVM) of different kernels. High accuracy of 94.7% and sensitivity of 100% were achieved using extraction of only two HRV features and Gaussian kernel SVM without complicated preprocessing of HRV signals. This algorithm with high accuracy and low computational burden is beneficial for embedded system and real-time application which could help alert the individuals sooner and hence improving patient survival chance

Feasibility of improving risk stratification in the inherited cardiac conditions

Fatal ventricular arrhythmias can occur in patients with Hypertrophic Cardiomyopathy, Brugada Syndrome and rarely in patients with normal cardiac investigations. Despite very different pathogeneses, we hypothesised that a common electrophysiological substrate precipitates these arrhythmias and could be used as a marker for risk stratification. In Chapter 3 of this thesis, we found that fewer than half the cardiac arrest survivors with Brugada Syndrome would have been offered prophylactic defibrillators based on current risk scoring, highlighting the need for better risk stratification. Our group previously used a commercially available 252-electrode vest which constructs ventricular electrograms onto a CT image of the heart to show exercise related differences in high-risk patients. In Chapter 4, we applied this method to Brugada patients, but could not reproduce prior results. Further investigation revealed periodic changes in activation patterns after exercise that could explain this discrepancy. An alternative matrix approach was developed to overcome this problem. Exercise induced conduction heterogeneity differentiated Brugada patients from unaffected controls, but not those surviving cardiac arrest. However, if considered alongside spontaneous type 1 ECG and syncope, inducible conduction heterogeneity markedly improved identification of Brugada cardiac arrest survivors. In Chapter 5 the method was shown to differentiate idiopathic ventricular fibrillation patients from those fully recovered from acute ischaemic cardiac arrest, implying a permanent electrophysiological abnormality. In Chapter 8, we showed prolonged mean local activation times and activation-recovery intervals in hypertrophic cardiomyopathy cardiac arrest survivors compared to those without previous ventricular arrhythmia. These metrics were combined into both logistic regression and support vector machine models to strongly differentiate the groups. We concluded that electrophysiological changes could identify cardiac arrest survivors in various cardiac conditions, but a single factor common pathway was not established. Prospective studies are required to determine if using these parameters could enhance current risk stratification for sudden death.Open Acces

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

Multivariate ensemble classification for the prediction of symptoms in patients with Brugada syndrome

Identification of asymptomatic patients at higher risk for suffering cardiac events remains controversial and challenging in Brugada syndrome (BS). In this work, we proposed an ECG-based classifier to predict BS-related symptoms, by merging the most predictive electrophysiological features derived from the ventricular depolarization and repolarization periods, along with autonomic-related markers. The initial feature space included local and dynamic ECG markers, assessed during a physical exercise test performed in 110 BS patients (25 symptomatic). Morphological, temporal and spatial properties quantifying the ECG dynamic response to exercise and recovery were considered. Our model was obtained by proposing a two-stage feature selection process that combined a resampled-based regularization approach with a wrapper model assessment for balancing, simplicity and performance. For the classification step, an ensemble was constructed by several logistic regression base classifiers, whose outputs were fused using a performance-based weighted average. The most relevant predictors corresponded to the repolarization interval, followed by two autonomic markers and two other makers of depolarization dynamics. Our classifier allowed for the identification of novel symptom-related markers from autonomic and dynamic ECG responses during exercise testing, suggesting the need for multifactorial risk stratification approaches in order to predict future cardiac events in asymptomatic BS patients. Graphical abstract Pipeline for feature selection and predictive modeling of symptoms in Brugada syndrome.Peer ReviewedPostprint (author's final draft