Signal processing for automatic heartbeat classification and patient adaptation in the electrocardiogram

Las enfermedades cardiovasculares son en la actualidad la mayor causa de muerte individual en los países desarrollados, por lo tanto cualquier avance en las metodologías para el diagnóstico podrían mejorar la salud de muchas personas. Dentro de las enfermedades cardiovasculares, la muerte súbita cardíaca es una de las causas de muerte más importantes, por su número y por el impacto social que provoca. Sin lugar a duda se trata uno de los grandes desafíos de la cardiología moderna. Hay evidencias para relacionar las arritmias con la muerte súbita cardíaca. Por otro lado, la clasificación de latidos en el electrocardiograma (ECG) es un análisis previo para el estudio de las arritmias. El análisis del ECG proporciona una técnica no invasiva para el estudio de la actividad del corazón en sus distintas condiciones. Particularmente los algoritmos automáticos de clasificación se focalizan en el análisis del ritmo y la morfología del ECG, y específicamente en las variaciones respecto a la normalidad. Justamente, las variaciones en el ritmo, regularidad, lugar de origen y forma de conducción de los impulsos cardíacos, se denominan arritmias. Mientras que algunas arritmias representan una amenaza inminente (Ej. fibrilación ventricular), existen otras más sutiles que pueden ser una amenaza a largo plazo sin el tratamiento adecuado. Es en estos últimos casos, que registros ECG de larga duración requieren una inspección cuidadosa, donde los algoritmos automáticos de clasificación representan una ayuda significativa en el diagnóstico. En la última década se han desarrollado algunos algoritmos de clasificación de ECG, pero solo unos pocos tienen metodologías y resultados comparables, a pesar de las recomendaciones de la AAMI para facilitar la resolución de estos problemas. De dichos métodos, algunos funcionan de manera completamente automática, mientras que otros pueden aprovechar la asistencia de un experto para mejorar su desempeño. La base de datos utilizada en todos estos trabajos ha sido la MIT-BIH de arritmias. En cuanto a las características utilizadas, los intervalos RR fueron usados por casi todos los grupos. También se utilizaron muestras del complejo QRS diezmado, o transformado mediante polinomios de Hermite, transformada de Fourier o la descomposición wavelet. Otros grupos usaron características que integran la información presente en ambas derivaciones, como el máximo del vectocardiograma del complejo QRS, o el ángulo formado en dicho punto. El objetivo de esta tesis ha sido estudiar algunas metodologías para la clasificación de latidos en el ECG. En primer lugar se estudiaron metodologías automáticas, con capacidad para contemplar el análisis de un número arbitrario de derivaciones. Luego se estudió la adaptación al paciente y la posibilidad de incorporar la asistencia de un experto para mejorar el rendimiento del clasificador automático. En principio se desarrolló y validó un clasificador de latidos sencillo, que utiliza características seleccionadas en base a una buena capacidad de generalización. Se han considerado características de la serie de intervalos RR (distancia entre dos latidos consecutivos), como también otras calculadas a partir de ambas derivaciones de la señal de ECG, y escalas de su transformada wavelet. Tanto el desempeño en la clasificación como la capacidad de generalización han sido evaluados en bases de datos públicas: la MIT-BIH de arritmias, la MIT-BIH de arritmias supraventriculares y la del Instituto de Técnicas Cardiológicas de San Petersburgo (INCART). Se han seguido las recomendaciones de la Asociación para el Avance de la Instrumentación Médica (AAMI) tanto para el etiquetado de clases como para la presentación de los resultados. Para la búsqueda de características se adoptó un algoritmo de búsqueda secuencial flotante, utilizando diferentes criterios de búsqueda, para luego elegir el modelo con mejor rendimiento y capacidad de generalización en los sets de entrenamiento y validación. El mejor modelo encontrado incluye 8 características y ha sido entrenado y evaluado en particiones disjuntas de la MIT-BIH de arritmias. Todas las carácterísticas del modelo corresponden a mediciones de intervalos temporales. Esto puede explicarse debido a que los registros utilizados en los experimentos no siempre contienen las mismas derivaciones, y por lo tanto la capacidad de clasificación de aquellas características basadas en amplitudes se ve seriamente disminuida. Las primeras 4 características del modelo están claramente relacionadas a la evolución del ritmo cardíaco, mientras que las otras cuatro pueden interpretarse como mediciones alternativas de la anchura del complejo QRS, y por lo tanto morfológicas. Como resultado, el modelo obtenido tiene la ventaja evidente de un menor tamaño, lo que redunda tanto en un ahorro computacional como en una mejor estimación de los parámetros del modelo durante el entrenamiento. Como ventaja adicional, este modelo depende exclusivamente de la detección de cada latido, haciendo este clasificador especialmente útil en aquellos casos donde la delineación de las ondas del ECG no puede realizarse de manera confiable. Los resultados obtenidos en el set de evaluación han sido: exactitud global (A) de 93%; para latidos normales: sensibilidad (S) 95% valor predictivo positivo (P^{+}) 98%; para latidos supraventriculares, S 77%, P^{+} 39%; y para latidos ventriculares S 81%, P^{+} 87%. Para comprobar la capacidad de generalización, se evaluó el rendimiento en la INCART obteniéndose resultados comparables a los del set de evaluación. El modelo de clasificación obtenido utiliza menos características, y adicionalmente presentó mejor rendimiento y capacidad de generalización que otros representativos del estado del arte. Luego se han estudiado dos mejoras para el clasificador desarrollado en el párrafo anterior. La primera fue adaptarlo a registros ECG de un número arbitrario de derivaciones, o extensión multiderivacional. En la segunda mejora se buscó cambiar el clasificador lineal por un perceptrón multicapa no lineal (MLP). Para la extensión multiderivacional se estudió si conlleva alguna mejora incluir información del ECG multiderivacional en el modelo previamente validado. Dicho modelo incluye características calculadas de la serie de intervalos RR y descriptores morfológicos calculados en la transformada wavelet de cada derivación. Los experimentos se han realizado en la INCART, disponible en Physionet, mientras que la generalización se corroboró en otras bases de datos públicas y privadas. En todas las bases de datos se siguieron las recomendaciones de la AAMI para el etiquetado de clases y presentación de resultados. Se estudiaron varias estrategias para incorporar la información adicional presente en registros de 12 derivaciones. La mejor estrategia consistió en realizar el análisis de componentes principales a la transformada wavelet del ECG. El rendimiento obtenido con dicha estrategia fue: para latidos normales: S98%, P^{+}93%; para latidos supraventriculares, S86%, P^{+}91%; y para latidos ventriculares S90%, P^{+}90%. La capacidad de generalización de esta estrategia se comprobó tras evaluarla en otras bases de datos, con diferentes cantidades de derivaciones, obteniendo resultados comparables. En conclusión, se mejoró el rendimiento del clasificador de referencia tras incluir la información disponible en todas las derivaciones disponibles. La mejora del clasificador lineal por medio de un MLP se realizó siguiendo una metodología similar a la descrita más arriba. El rendimiento obtenido fue: A 89%; para latidos normales: S90%, P^{+}99% para latidos supraventriculares, S83%, P^{+}34%; para latidos ventriculares S87%, P^{+}76%. Finalmente estudiamos un algoritmo de clasificación basado en las metodologías descritas en los anteriores párrafos, pero con la capacidad de mejorar su rendimiento mediante la ayuda de un experto. Se presentó un algoritmo de clasificación de latidos en el ECG adaptable al paciente, basado en el clasificador automático previamente desarrollado y un algoritmo de clustering. Tanto el clasificador automático, como el algoritmo de clustering utilizan características calculadas de la serie de intervalos RR y descriptores de morfología calculados de la transformada wavelet. Integrando las decisiones de ambos clasificadores, este algoritmo puede desempeñarse automáticamente o con varios grados de asistencia. El algoritmo ha sido minuciosamente evaluado en varias bases de datos para facilitar la comparación. Aún en el modo completamente automático, el algoritmo mejora el rendimiento del clasificador automático original; y con menos de 2 latidos anotados manualmente (MAHB) por registro, el algoritmo obtuvo una mejora media para todas las bases de datos del 6.9% en A, de 6.5\%S y de 8.9\% en P^{+}. Con una asistencia de solo 12 MAHB por registro resultó en una mejora media de 13.1\%en A, de 13.9\% en S y de 36.1\% en P^{+}. En el modo asistido, el algoritmo obtuvo un rendimiento superior a otros representativos del estado del arte, con menor asistencia por parte del experto. Como conclusiones de la tesis, debemos enfatizar la etapa del diseño y análisis minucioso de las características a utilizar. Esta etapa está íntimamente ligada al conocimiento del problema a resolver. Por otro lado, la selección de un subset de características ha resultado muy ventajosa desde el punto de la eficiencia computacional y la capacidad de generalización del modelo obtenido. En último lugar, la utilización de un clasificador simple o de baja capacidad (por ejemplo funciones discriminantes lineales) asegurará que el modelo de características sea responsable en mayor parte del rendimiento global del sistema. Con respecto a los sets de datos para la realización de los experimentos, es fundamental contar con un elevado numero de sujetos. Es importante incidir en la importancia de contar con muchos sujetos, y no muchos registros de pocos sujetos, dada la gran variabilidad intersujeto observada. De esto se desprende la necesidad de evaluar la capacidad de generalización del sistema a sujetos no contemplados durante el entrenamiento o desarrollo. Por último resaltaremos la complejidad de comparar el rendimiento de clasificadores en problemas mal balanceados, es decir que las clases no se encuentras igualmente representadas. De las alternativas sugeridas en esta tesis probablemente la más recomendable sea la matriz de confusión, ya que brinda una visión completa del rendimiento del clasificador, a expensas de una alta redundancia. Finalmente, luego de realizar comparaciones justas con otros trabajos representativos del estado actual de la técnica, concluimos que los resultados presentados en esta tesis representan una mejora en el campo de la clasificación de latidos automática y adaptada al paciente, en la señal de ECG

Assessment of automatic strategies for combining QRS detections by multiple algorithms in multiple leads

Objective: To develop and evaluate an algorithm for the selection of the best-performing QRS detections from multiple algorithms and ECG leads. Approach: The detections produced by several publicly available single-lead QRS detectors are segmented in 20 s consecutive windows; then a statistical model is trained to estimate a quality metric that is used to rank each 20 s segment of detections. The model describes each heartbeat in terms of six features calculated from the RR interval series, and one feature proportional to the number of heartbeats detected in other leads in a neighborhood of the current heartbeat. With the highest ranked segments, we defined several lead selection strategies (LSS) that were evaluated in a set of 1754 ECG recordings from 14 ECG databases. The LSS proposed were compared with simple strategies such as selecting lead II or the first lead available in a recording. The performance was calculated in terms of the average sensitivity, positive predictive value, and F score. Main results: The best-performing LSS, based on wavedet algorithm, achieved an F score of 98.7, with sensitivity S¿¿=¿¿99.2 and positive predictive value P¿¿=¿¿98.3. The F score for the simpler strategy using the same algorithm was 92.7. The LSS studied in this work have been made available in an open-source toolbox to ease the reproducibility and result comparison. Significance: The results suggest that the use of LSS is convenient for purposes of selecting the best heartbeat locations among those provided by different detectors in different leads, obtaining better results than any of the algorithms individually

Three-Heartbeat Multilead ECG Recognition Method for Arrhythmia Classification

Electrocardiogram (ECG) is the primary basis for the diagnosis of cardiovascular diseases. However, the amount of ECG data of patients makes manual interpretation time-consuming and onerous. Therefore, the intelligent ECG recognition technology is an important means to decrease the shortage of medical resources. This study proposes a novel classification method for arrhythmia that uses for the very first time a three-heartbeat multi-lead (THML) ECG data in which each fragment contains three complete heartbeat processes of multiple ECG leads. The THML ECG data pre-processing method is formulated which makes use of the MIT-BIH arrhythmia database as training samples. Four arrhythmia classification models are constructed based on one-dimensional convolutional neural network (1D-CNN) combined with a priority model integrated voting method to optimize the integrated classification effect. The experiments followed the recommended inter-patient scheme of the Association for the Advancement of Medical Instrumentation (AAMI) recommendations, and the practicability and effectiveness of THML ECG data are proved with ablation experiments. Results show that the average accuracy of the N, V, S, F, and Q classes is 94.82%, 98.10%, 97.28%, 98.70%, and 99.97%, respectively, with the positive predictive value of the N, V, S, and F classes being 97.0%, 90.5%, 71.9%, and 80.4%, respectively. Compared with current studies, the THML ECG data can effectively improve the morphological integrity and time continuity of ECG information and the 1D-CNN model of ECG sequence has a higher accuracy for arrhythmia classification. The proposed method alleviates the problem of insufficient samples, meets the needs of medical ECG interpretation and contributes to the intelligent dynamic research of cardiac disease

Patient-adapted and inter-patient ecg classification using neural network and gradient boosting

Heart disease diagnosis is an important non-invasive technique. Therefore, there exists an effort to increase the accuracy of arrhythmia classification based on ECG signals. In this work, we present a novel approach of heart arrhythmia detection. The model consists of two parts. The first part extracts important features from raw ECG signal using Auto-Encoder Neural Network. Extracted features obtained by Auto-Encoder represent an input for the second part of the model, the Gradient Boosting and Feedforward Neural Network classifiers. For comparison purposes, we evaluated our approach by using MIT-BIH ECG database and also following recommendations of the Association for the Advancement of Medical Instrumentation (AAMI) for ECG class labeling. We divided our experiment into two scenarios. The first scenario represents the classification task for the patient-adapted paradigm and the second one was dedicated to the inter-patient paradigm. We compared the measured results to the state-of-the-art methods and it shows that our method outperforms the state-of-the art methods in the Ventricular Ectopic (VEB) class for both paradigms and Supraventricular Ectopic (SVEB) class in the inter-patient paradigm.Web of Science28325424

Electrocardiogram pattern recognition and analysis based on artificial neural networks and support vector machines: a review.

Computer systems for Electrocardiogram (ECG) analysis support the clinician in tedious tasks (e.g., Holter ECG monitored in Intensive Care Units) or in prompt detection of dangerous events (e.g., ventricular fibrillation). Together with clinical applications (arrhythmia detection and heart rate variability analysis), ECG is currently being investigated in biometrics (human identification), an emerging area receiving increasing attention. Methodologies for clinical applications can have both differences and similarities with respect to biometrics. This paper reviews methods of ECG processing from a pattern recognition perspective. In particular, we focus on features commonly used for heartbeat classification. Considering the vast literature in the field and the limited space of this review, we dedicated a detailed discussion only to a few classifiers (Artificial Neural Networks and Support Vector Machines) because of their popularity; however, other techniques such as Hidden Markov Models and Kalman Filtering will be also mentioned

Individual identification via electrocardiogram analysis

Background: During last decade the use of ECG recordings in biometric recognition studies has increased. ECG characteristics made it suitable for subject identification: it is unique, present in all living individuals, and hard to forge. However, in spite of the great number of approaches found in literature, no agreement exists on the most appropriate methodology. This study aimed at providing a survey of the techniques used so far in ECG-based human identification. Specifically, a pattern recognition perspective is here proposed providing a unifying framework to appreciate previous studies and, hopefully, guide future research. Methods: We searched for papers on the subject from the earliest available date using relevant electronic databases (Medline, IEEEXplore, Scopus, and Web of Knowledge). The following terms were used in different combinations: electrocardiogram, ECG, human identification, biometric, authentication and individual variability. The electronic sources were last searched on 1st March 2015. In our selection we included published research on peer-reviewed journals, books chapters and conferences proceedings. The search was performed for English language documents. Results: 100 pertinent papers were found. Number of subjects involved in the journal studies ranges from 10 to 502, age from 16 to 86, male and female subjects are generally present. Number of analysed leads varies as well as the recording conditions. Identification performance differs widely as well as verification rate. Many studies refer to publicly available databases (Physionet ECG databases repository) while others rely on proprietary recordings making difficult them to compare. As a measure of overall accuracy we computed a weighted average of the identification rate and equal error rate in authentication scenarios. Identification rate resulted equal to 94.95 % while the equal error rate equal to 0.92 %. Conclusions: Biometric recognition is a mature field of research. Nevertheless, the use of physiological signals features, such as the ECG traits, needs further improvements. ECG features have the potential to be used in daily activities such as access control and patient handling as well as in wearable electronics applications. However, some barriers still limit its growth. Further analysis should be addressed on the use of single lead recordings and the study of features which are not dependent on the recording sites (e.g. fingers, hand palms). Moreover, it is expected that new techniques will be developed using fiducials and non-fiducial based features in order to catch the best of both approaches. ECG recognition in pathological subjects is also worth of additional investigations

Electrocardiogram Heartbeat Classification Using Convolutional Neural Networks for the Detection of Cardiac Arrhythmia

The classification of the electrocardiogram (ECG) signal has a vital impact on identifying heart-related diseases. This can ensure the premature finding of heart disease and the proper selection of the patient's customized treatment. However, the detection of arrhythmia is a challenging task to perform manually. This justifies the necessity of a technique for automatic detection of abnormal heart signals. Therefore, our work is based on the classification of five classes of ECG arrhythmic signals from Physionet's MIT-BIH Arrhythmia Dataset. Artificial Neural Networks (ANN) have demonstrated significant success in ECG signal classification. Our proposed model is a Convolutional Neural Network (CNN) customized to categorize the ECG signals. Our result testifies that the planned CNN model can successfully categorize arrhythmia with an overall accuracy of 95.2%. The average precision and recall of the proposed model are 95.2% and 95.4%, respectively. This model can effectively be used to detect irregularities of heart rhythm at an early stage.Comment: 4th International conference on I-SMAC (IoT in Social, Mobile, Analytics and Cloud) (I-SMAC 2020), IEEE, 7-9 October 2020, TamilNadu, INDI

Effects of lead position, cardiac rhythm variation and drug-induced QT prolongation on performance of machine learning methods for ECG processing

Machine learning shows great performance in various problems of electrocardiography (ECG) signal analysis. However, collecting a dataset for biomedical engineering is a very difficult task. Any dataset for ECG processing contains from 100 to 10,000 times fewer cases than datasets for image or text analysis. This issue is especially important because of physiological phenomena that can significantly change the morphology of heartbeats in ECG signals. In this preliminary study, we analyze the effects of lead choice from the standard ECG recordings, variation of ECG during 24-hours, and the effects of QT-prolongation agents on the performance of machine learning methods for ECG processing. We choose the problem of subject identification for analysis, because this problem may be solved for almost any available dataset of ECG data. In a discussion, we compare our findings with observations from other works that use machine learning for ECG processing with different problem statements. Our results show the importance of training dataset enrichment with ECG signals acquired in specific physiological conditions for obtaining good performance of ECG processing for real applications