Machine Learning approach for TWA detection relying on ensemble data design

Background and objective: T-wave alternans (TWA) is a fluctuation of the ST–T complex of the surface electrocardiogram (ECG) on an every–other–beat basis. It has been shown to be clinically helpful for sudden cardiac death stratification, though the lack of a gold standard to benchmark detection methods limits its application and impairs the development of alternative techniques. In this work, a novel approach based on machine learning for TWA detection is proposed. Additionally, a complete experimental setup is presented for TWA detection methods benchmarking. Methods: The proposed experimental setup is based on the use of open-source databases to enable experiment replication and the use of real ECG signals with added TWA episodes. Also, intra-patient overfitting and class imbalance have been carefully avoided. The Spectral Method (SM), the Modified Moving Average Method (MMA), and the Time Domain Method (TM) are used to obtain input features to the Machine Learning (ML) algorithms, namely, K Nearest Neighbor, Decision Trees, Random Forest, Support Vector Machine and Multi-Layer Perceptron. Results: There were not found large differences in the performance of the different ML algorithms. Decision Trees showed the best overall performance (accuracy 0.88 ± 0.04, precision 0.89 ± 0.05, Recall 0.90± 0.05, F1 score 0.89± 0.03). Compared to the SM (accuracy 0.79, precision 0.93, Recall 0.64, F1 score 0.76) there was an improvement in every metric except for the precision. Conclusions: In this work, a realistic database to test the presence of TWA using ML algorithms was assembled. The ML algorithms overall outperformed the SM used as a gold standard. Learning from data to identify alternans elicits a substantial detection growth at the expense of a small increment of the false alarm.Universidad de Alcal

Characterizing Atrial Fibrillation Substrate by Electrogram and Restitution Analysis

Vorhofflimmern ist die häufigste supraventrikuläre Arrhythmie in der klinischen Praxis. Es gibt Hinweise darauf, dass pathologisches Vorhofsubstrat (Fibrose) eine zentrale mechanistische Rolle bei der Aufrechterhaltung von Vorhofflimmern spielt. Die Behandlung von Vorhofflimmern erfolgt durch Ablation des fibrotischen Substrats. Der Nachweis eines solchen Substrats ist jedoch eine ungelöste Herausforderung, was durch die mangelnden positiven klinischen Ablationsergebnisse ersichtlich wird. Daher ist das Hauptthema dieser Arbeit die Charakterisierung des atrialen Substrats. Die Bestimmung von Signalmerkmalen an Stellen mit fibrotischem Substrat erleichtert die Erkennung und anschließende Ablation solcher Areale in Zukunft. Darüber hinaus kann das Verständnis der Art und Weise, wie diese Areale das Vorhofflimmern aufrechterhalten, die positiven Ergebnisse von Ablationseingriffen verbessern. Schließlich kann Restitutionsinformation ein weiteres Instrument zur Substratcharakterisierung sein, das bei der Unterscheidung zwischen pathologischen und nicht-pathologischen Arealen helfen und somit das Ablationsergebnis weiter verbessert. In dieser Arbeit werden zwei Ansätze zur Substratcharakterisierung vorgestellt: Zunächst wurde eine Charakterisierung des Substrats mit Hilfe des intraatrialen Elektrogramms vorgenommen. Dazu wurde eine Auswahl spezifischer Merkmale des Elektrogramms an Positionen evaluiert, die eine Terminierung von Vorhofflimmern nach Ablation zur Folge hatten. Die Studie beinhaltete 21 Patienten, bei denen eine Ablation nach Pulmonalvenenisolation das klinisch persistierende Vorhofflimmern beendete. Der klinisch vorgeschlagene Grenzwert der Spannungsamplitude von <0:5 mV wurde genutzt, um die Positionen der Ablation zu definieren. Die Bereiche, in denen das Vorhofflimmern erfolgreich terminiert wurde, wiesen ausgeprägte Elektrogramm-Muster auf. Diese waren gekennzeichnet durch kurze lokale Zykluslängen, die fraktionierte Potentiale und Niederspannungspotentiale enthielten. Gleichzeitig zeigten sie eine lokale Konsistenz und deckten einen Großteil der lokalen Vorhofflimmer-Zykluslänge ab. Die meisten dieser Bereiche wiesen auch im Sinusrhythmus pathologisch verzögerte atriale Spätpotentiale und fraktionierte Elektrogramme auf. Im zweiten Teil der Arbeit wurden Restitutionsdaten der lokalen Amplitude und der lokalen Leitungsgeschwindigkeit (CV) erfasst und genutzt, um daraus Informationen über das zugrunde liegende Substrat abzuleiten. Die Daten zur Restitution wurden von 22 Patienten mit Vorhofflimmern aus zwei Kliniken unter Verwendung eines S1S2-Protokolls mit Stimulationsintervallen von 180 ms bis 500 ms gewonnen. Um Restitutionsdaten der Patientengruppe zu erhalten, musste ein automatisierter Algorithmus entwickelt werden, der in der Lage ist, große Mengen an Stimulationsprotokolldaten zu lesen, zu segmentieren und auszuwerten. Dieser Algorithmus wurde in der vorliegenden Arbeit entwickelt und CVAR-Seg genannt. Der CVAR-Seg Algorithmus bietet eine rauschresistente Signalsegmentierung, die mit extremen Rauschpegeln getestet wurde, die weit über dem erwarteten klinischen Pegel lagen. CVAR-Seg wurde unter einer Open-Source-Lizenz für die Allgemeinheit bereitgestellt. Es ermöglicht aufgrund seines modularen Aufbaus den einfachen Austausch einzelner Verfahrensschritte durch alternative Methoden entsprechend den Bedürfnissen des Anwenders. Darüber hinaus wurde im Rahmen dieser Studie eine neuartige Methode, die sogenannte inverse Doppelellipsenmethode, zur Bestimmung der lokalen CV etabliert. Diese Methode schätzt die CV, die Faserorientierung und den Anisotropiefaktor bei beliebiger Elektrodenanordnung. In Simulationen reproduzierte die Doppelellipsenmethode die vorherrschende CV, Faserorientierung und Anisotropie genauer und robuster als die aktuell gängigste Methode. Zusätzlich erwies sich diese Methode als echtzeittauglich und könnte daher in klinischen Elektrophysiologiesystemen eingesetzt werden. Die Doppelellipsenmethode würde durch die lokalisierte Vermessung des Vorhofsubstrats ermöglichen während eines Kartierungsverfahrens gleichzeitig eine CV-Karte, eine Anisotropieverhältniskarte und eine Faserkarte zu erstellen. Die Restitutionsinformationen der Patientenkohorte wurden mit der CVARSeg-Pipeline und der inversen Doppelellipsenmethode ausgewertet, um Amplituden- und CV-Restitutionskurven zu erhalten. Zur Anpassung der Restitutionskurven wurde eine monoexponentielle Funktion verwendet. Die Parameter der angepassten Funktion, die die Restitutionskurven abbilden, wurden verwendet, um Unterschiede in den Restitutionseigenschaften zwischen pathologischem und nicht-pathologischem Substrat zu erkennen. Das Ergebnis zeigte, dass klinisch definierte pathologische Bereiche durch eine reduzierte Amplitudenasymptote und einen steilen Kurvenabfall bei erhöhter Stimulationsrate gekennzeichnet waren. CV-Kurven zeigten eine reduzierte Asymptote und eine große Variation im Parameter der den Kurvenabfall beschreibt. Darüber hinaus wurden die Restitutionsunterschiede innerhalb des Vorhofs an der posterioren und anterioren Wand verglichen, da die Literatur keine eindeutigen Ergebnisse lieferte. In dieser Arbeit wurde nachgewiesen, dass die posteriore Vorhofwand Amplituden- und CV-Restitutionskurven mit höherer Asymptote und moderaterer Krümmung verglichen mit der anterioren Vorhofwand aufweist. Um über den empirisch beschriebenen manuellen Schwellenwert hinauszugehen, wurde der Parameterraum, der von den Anpassungsparametern der Amplituden- und CV-Restitutionskurven aufgespannt wird, nach natürlich vorkommenden Clustern durchsucht. Obgleich Cluster vorhanden waren, deutete ihre unzureichende Trennung auf einen kontinuierlichen, sich mit dem Schweregrad der Substratpathologie verändernden Verlauf der Amplituden- und CV-Kurven hin. Schließlich wurde eine einfachere und schnellere Methode zur Erfassung von Restitutionsdaten vorgestellt, die einen vergleichbaren Informationsgehalt auf der Grundlage der maximalen Steigung anstelle einer vollständigen Restitutionskurve liefert. In dieser Arbeit werden zwei neue Methoden vorgestellt, der CVAR-Seg-Algorithmus und die inverse Doppelellipsenmethode, die eine Auswertung von S1S2 Stimulationsprotokollen und die Bestimmung der lokalen Leitungsgeschwindigkeit beschleunigen und verbessern. Darüber hinaus werden in dieser Arbeit Merkmale von pathologischem Gewebe definiert, die zur Identifizierung von Arrhythmiequellen beitragen. Somit trägt diese Arbeit dazu bei, die Therapie von Vorhofflimmern in Zukunft zu verbessern

When Cardiac Biophysics Meets Groupwise Statistics: Complementary Modelling Approaches for Patient-Specific Medicine

This habilitation manuscript contains research on biophysical and statistical modeling of the heart, as well as interactions between these two approaches

Multichannel Analysis of Intracardiac Electrograms - Supporting Diagnosis and Treatment of Cardiac Arrhythmias

Cardiologists diagnose and treat atrial tachycardias using electroanatomical mapping systems. These can be combined with multipolar catheters to record intracardiac electrograms. Within this thesis, various signal processing techniques were implemented and benchmarked to analyze electrograms. They support the physician in diagnosis and treatment of atrial flutter and atrial fibrillation. The developed methods were assessed using simulated data and demonstrated on clinical cases

When Cardiac Biophysics Meets Groupwise Statistics: Complementary Modelling Approaches for Patient-Specific Medicine

This habilitation manuscript contains research on biophysical and statistical modeling of the heart, as well as interactions between these two approaches

Aerospace medicine and biology: A cumulative index to a continuing bibliography (supplement 358)

This publication is a cumulative index to the abstracts contained in Supplements 346 through 357 of Aerospace Medicine and Biology: A Continuing Bibliography. It includes seven indexes: subject, personal author, corporate source, foreign technology, contract number, report number and accession number

Combining Synthesis of Cardiorespiratory Signals and Artifacts with Deep Learning for Robust Vital Sign Estimation

Healthcare has been remarkably morphing on the account of Big Data. As Machine Learning (ML) consolidates its place in simpler clinical chores, more complex Deep Learning (DL) algorithms have struggled to keep up, despite their superior capabilities. This is mainly attributed to the need for large amounts of data for training, which the scientific community is unable to satisfy. The number of promising DL algorithms is considerable, although solutions directly targeting the shortage of data lack. Currently, dynamical generative models are the best bet, but focus on single, classical modalities and tend to complicate significantly with the amount of physiological effects they can simulate. This thesis aims at providing and validating a framework, specifically addressing the data deficit in the scope of cardiorespiratory signals. Firstly, a multimodal statistical synthesizer was designed to generate large, annotated artificial signals. By expressing data through coefficients of pre-defined, fitted functions and describing their dependence with Gaussian copulas, inter- and intra-modality associations were learned. Thereafter, new coefficients are sampled to generate artificial, multimodal signals with the original physiological dynamics. Moreover, normal and pathological beats along with artifacts were included by employing Markov models. Secondly, a convolutional neural network (CNN) was conceived with a novel sensor-fusion architecture and trained with synthesized data under real-world experimental conditions to evaluate how its performance is affected. Both the synthesizer and the CNN not only performed at state of the art level but also innovated with multiple types of generated data and detection error improvements, respectively. Cardiorespiratory data augmentation corrected performance drops when not enough data is available, enhanced the CNN’s ability to perform on noisy signals and to carry out new tasks when introduced to, otherwise unavailable, types of data. Ultimately, the framework was successfully validated showing potential to leverage future DL research on Cardiology into clinical standards

Robust ECG based person identification system

Identity theft is a burgeoning issue. Gaining unauthorized access to computer network tends to compromise the system which could potentially cause undetected fatal destruction and disastrous consequences for individuals and the nation. It is to the extent of taking down communication networks, paralyzing transportation systems and crippling power grids. If security system are burdensome, people may avoid using them, preferring functionality and convenience. For these reasons, an effective security mechanism needs to be deployed in combating identity crimes. Therefore, this thesis proposes of implementing biometric technology as a viable solution for the aforementioned problems. In the recent years, the electrocardiogram (ECG) signal was introduced as a potential biometric modality to overcome issues of currently available biometric attributes which could be falsified by gummy fingerprints, static iris and face images, voice mimics and fake signatures. When a person is having a heartbeat, automatically it proclaims that the person exist and is alive. Thus, the advantage as a life indicator mechanism verifies the presence of a person during the time of recognition. For the past decade, preliminary investigations on the validity of using ECG based biometric have been manifested with different person recognition methods to support its usability in security and privacy applications. Even though, ECG based biometric has set its ground in recognizing people, however, the underlying issues that governs a practical biometric system have not been properly addressed. Basic problems which require further attention are fundamental issues which touch the aspects of reliability and robustness of an ECG based biometric system in a real life scenario. Thus, in this thesis, we have identified four main research problems which are essentially important to increase user acceptability of ECG based biometric recognition covering different aspects of a practical biometric system such as distinctiveness, permanence, collectability and performance. The research issues being posed in this thesis are the selection of extracted biometric features, subject recognition with different pathological and physiological conditions, performing biometric with low sampling frequency signals and applying ECG based biometric in mobile surroundings. This thesis suggests of solving ECG based biometric recognition raised problems in a holistic perspective which does not limit the implementations to certain groups of users but looking at the issue as a whole and in a boarder avenue so that it could be applicable to almost all walks of life. A single optimum biometric system that supersedes others does not exist as each biometric modality is based on the nature of the implementation and application. Nevertheless, ECG based biometric features give a strong indication that it would be well accepted by users in the future due to the automatic liveness detection factor which is available in every human being that further expands to people with disabilities such as amputees and those who are visually impaired. Therefore, this thesis is substantial and vital as to assist and provide alternative person identification mechanism to present security and privacy applications in the quest to combat identity crimes

Planification de l’ablation radiofréquence des arythmies cardiaques en combinant modélisation et apprentissage automatique

Cardiac arrhythmias are heart rhythm disruptions which can lead to sudden cardiac death. They require a deeper understanding for appropriate treatment planning. In this thesis, we integrate personalized structural and functional data into a 3D tetrahedral mesh of the biventricular myocardium. Next, the Mitchell-Schaeffer (MS) simplified biophysical model is used to study the spatial heterogeneity of electrophysiological (EP) tissue properties and their role in arrhythmogenesis. Radiofrequency ablation (RFA) with the elimination of local abnormal ventricular activities (LAVA) has recently arisen as a potentially curative treatment for ventricular tachycardia but the EP studies required to locate LAVA are lengthy and invasive. LAVA are commonly found within the heterogeneous scar, which can be imaged non-invasively with 3D delayed enhanced magnetic resonance imaging (DE-MRI). We evaluate the use of advanced image features in a random forest machine learning framework to identify areas of LAVA-inducing tissue. Furthermore, we detail the dataset’s inherent error sources and their formal integration in the training process. Finally, we construct MRI-based structural patient-specific heart models and couple them with the MS model. We model a recording catheter using a dipole approach and generate distinct normal and LAVA-like electrograms at locations where they have been found in clinics. This enriches our predictions of the locations of LAVA-inducing tissue obtained through image-based learning. Confidence maps can be generated and analyzed prior to RFA to guide the intervention. These contributions have led to promising results and proofs of concepts.Les arythmies sont des perturbations du rythme cardiaque qui peuvent entrainer la mort subite et requièrent une meilleure compréhension pour planifier leur traitement. Dans cette thèse, nous intégrons des données structurelles et fonctionnelles à un maillage 3D tétraédrique biventriculaire. Le modèle biophysique simplifié de Mitchell-Schaeffer (MS) est utilisé pour étudier l’hétérogénéité des propriétés électrophysiologiques (EP) du tissu et leur rôle sur l’arythmogénèse. L’ablation par radiofréquence (ARF) en éliminant les activités ventriculaires anormales locales (LAVA) est un traitement potentiellement curatif pour la tachycardie ventriculaire, mais les études EP requises pour localiser les LAVA sont longues et invasives. Les LAVA se trouvent autour de cicatrices hétérogènes qui peuvent être imagées de façon non-invasive par IRM à rehaussement tardif. Nous utilisons des caractéristiques d’image dans un contexte d’apprentissage automatique avec des forêts aléatoires pour identifier des aires de tissu qui induisent des LAVA. Nous détaillons les sources d’erreur inhérentes aux données et leur intégration dans le processus d’apprentissage. Finalement, nous couplons le modèle MS avec des géométries du coeur spécifiques aux patients et nous modélisons le cathéter avec une approche par un dipôle pour générer des électrogrammes normaux et des LAVA aux endroits où ils ont été localisés en clinique. Cela améliore la prédiction de localisation du tissu induisant des LAVA obtenue par apprentissage sur l’image. Des cartes de confiance sont générées et peuvent être utilisées avant une ARF pour guider l’intervention. Les contributions de cette thèse ont conduit à des résultats et des preuves de concepts prometteurs