Clasificación automática de registros ECG para la detección de Fibrilación Auricular y otros ritmos cardiacos

La importancia clínica de las arritmias cardiacas está aumentando, junto con su incidencia y prevalencia, principalmente asociadas con el envejecimiento de la población. Entre estas enfermedades destaca la Fibrilación Auricular (FA) ya que es el tipo de arritmia sostenida más común en adultos con una tendencia creciente más significativa, siendo en muchas ocasiones difícil de diagnosticar debido a un comportamiento paroxístico y/o la ausencia de síntomas en algunos casos. Por otro lado, hoy en día estamos en un escenario en el que los dispositivos portátiles o ¿wearables¿ están ganando gran interés como dispositivos de monitorización, tanto en investigación como en ámbitos clínicos. Sin embargo, los métodos automáticos para proporcionar un diagnóstico fiable de la FA utilizando las señales de electrocardiograma (ECG) proporcionadas por dispositivos portátiles son todavía un reto, especialmente si también se consideran otros ritmos normales o patológicos. El objetivo de este Trabajo Final de Máster es proporcionar diversos modelos de clasificación junto con su rendimiento para discriminar registros cortos de ECG de una única derivación entre cuatro grupos: ritmo normal (N), FA (A), otros ritmos (O) y ruidoso (~). Como base de datos para este estudio se utilizaron 8.528 registros de ECG de una única derivación con duraciones entre 9 y 60 segundos, proporcionados en el contexto de la competición 2017 PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge. La estrategia propuesta en este trabajo se basa inicialmente en la extracción automática de características derivadas de la actividad ventricular de las señales ECG. Posteriormente se realizó una selección de características utilizando dos metodologías distintas: Backward Elimination y Forward Selection. Finalmente, las características seleccionadas se utilizaron para entrenar y evaluar mediante validación cruzada el rendimiento de diferentes modelos de clasificación, principalmente redes neuronales de tipo feedforward (FFNN), así como modelos Naïve Bayes y Support Vector Machine (SVM). A cada uno de estos modelos se le realizó un ajuste de parámetros de entrenamiento mediante grid-search durante la fase de validación. Los resultados mostraron que los modelos que presentaban mejor rendimiento de clasificación fueron las redes neuronales (F1=0.75), seguidas de cerca por los modelos SVM (F1=0.73), mientras que Naïve Bayes presentó el menor rendimiento (F1=0.67). Asimismo, también se demostró que la mayor dificultad de este problema se encuentra en la identificación de otros ritmos anómalos distintos a la fibrilación auricular, así como de los registros ruidosos. Dado que las señales utilizadas comparten muchas características con las adquiridas con dispositivos móviles, los modelos de clasificación resultantes podrían ser buenos candidatos para ser implementados en sistemas de gestión de pacientes con dispositivos wearables, ya que este enfoque tiene un bajo consumo computacional durante la clasificación.The clinical importance of cardiac arrhythmias is increasing, along with its incidence and prevalence, mainly associated with the aging of the population. Among these diseases Atrial Fibrillation (AF) stands out since it is the type of sustained arrhythmia most common in adults with a more significant growing tendency, being in many cases difficult to diagnose due to a paroxysmal behavior and/or the absence of symptoms in some patients. On the other hand, today we are in a scenario in which mobile devices or ¿wearables¿ are gaining great interest as monitoring devices, both in research and in clinical settings. However, automatic methods to provide a reliable diagnosis of AF using electrocardiogram signals (ECG) provided by mobile devices are still a challenge, especially if other normal or pathological rhythms are also considered. The main objective of this Final Master's Thesis is to provide different classification models together with their performance to discriminate short ECG single-lead records among four different groups: normal rhythm (N), FA (A), other rhythms (O) and noisy (~). As database for this study, 8,528 single-lead ECG records lasting among 9 and 60 seconds were used, provided in the context of the 2017 PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge. The proposed strategy in this work is initially based on the automatic extraction of features mainly derived from the ventricular activity of the ECG signals. Next, a selection of characteristics was made using two different methodologies: Backward Elimination and Forward Selection. Finally, the selected features were used to train and evaluate through cross-validation the performance of different classification models, mainly feedforward neural networks (FFNN), as well as Naïve Bayes and Support Vector Machine (SVM) models. The training parameters for each of these models were tuned though a grid-search validation process. Results showed that the models with the best classification performance were the neural networks (F_1=0.75), followed closely by the SVM models (F_1=0.73), while Naïve Bayes presented the lowest performance (F_1=0.67). Likewise, it was also proved that the greatest difficulty of this problem lies on the identification of other anomalous rhythms other than atrial fibrillation, as well as in the noisy registers. Since the signals used share many characteristics with those acquired with mobile devices, the resulting classification models could be good candidates to be implemented in patient management systems with wearable devices, since this approach has a low computational consumption during classification.Jiménez Serrano, S. (2018). Clasificación automática de registros ECG para la detección de Fibrilación Auricular y otros ritmos cardiacos. http://hdl.handle.net/10251/111113TFG

Aprendizaje automático para la anotación de ritmos en parada cardiorrespiratoria

Resumen (castellano) Las paradas cardiorrespiratorias extrahospitalarias (PCREH) se posicionan como una de las principales causas de defunción en los países desarrollados. Ante dicho evento, existen ciertos factores determinantes para la supervivencia del sujeto, incluyendo la reanimación cardio pulmonar, una pronta desfibrilación y la calidad del tratamiento ofrecido por el Servicio de Emergencias Médicas. El corazón del paciente puede presentar hasta cinco tipos de ritmos distintos. Puesto que cada estado clínico precisa un tratamiento diferente, es de vital importancia para el personal médico, la pronta y correcta identificación del ritmo/estado del paciente. Por consiguiente, existen numerosos estudios dedicados al entendimiento de dichas patologías, los cuales emplean grabaciones de la señal electrocardiograma (ECG) durante episodios PCREH. Dichas grabaciones deben ser anotadas manualmente por un grupo de expertos clínicos. Por lo tanto, resulta una tarea dispendiosa, lo cual ocasiona escasez de bases de datos debidamente caracterizadas y anotadas. Con el objetivo de facilitar el acceso a colecciones de datos correctamente anotadas, existen algoritmos de anotación semiautomáticos. Estos algoritmos permiten identificar con elevada certeza, las patologías presentes en distintos intervalos temporales de la señal ECG. De esta forma, los expertos clínicos se focalizan en repasar las decisiones del algoritmo, ahorrando tiempo y coste. Por todo ello, los algoritmos de anotación facilitan los estudios de enfermedades cardiacas, mejorando la calidad del tratamiento realizado y, de esta forma, la probabilidad de supervivencia del paciente. En este trabajo se presentan cuatro clasificadores de ritmos de pacientes en PCREH. Para su desarrollo, primero se prepara una colección de episodios PCREH con los que entrenar los algoritmos. El primer clasificador extrae información únicamente de la señal ECG. El segundo añade la información presente en la impedancia transtorácica del paciente. Después, se desarrolla un tercer clasificador mediante técnicas de Deep Learning, puesto que recientemente ha demostrado su potencial en este campo. El cuarto clasificador lo conforma una versión optimizada del anterior modelo. Finalmente, se analizan los resultados y se compara el rendimiento de las distintas soluciones propuestas.Summary (English) Out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) is one of the leading causes of death in developed countries. There are several key factors to survive an OHCA event, including cardiopulmonary resuscitation, early defibrillation and the overall quality of treatment given by the Emergency Medical System. The patient's heart can present up to five different types of rhythms. Since each clinical condition requires a different treatment, a fast and precise identification of the patient's rhythm/status is crucial for the medical staff. Therefore, there are numerous studies that focus on the understanding of these pathologies, using electrocardiogram signals (ECG) recorded during OHCA events. These recordings must be manually annotated by a group of clinical experts. Because the high costs associated to manual annotation, there is a lack of properly characterized and annotated databases. In order to facilitate access to correctly annotated data collections, there are semiautomatic annotation algorithms. These algorithms identify with high accuracy the pathologies present in different time intervals of the ECG signal. In this way, clinical experts would focus on reviewing the algorithm's decisions, saving time and money. All these considerations make annotation algorithms a key factor to develop studies on OHCA, improving the quality of the treatment performed and the probability of patient survival. In this work, four classifiers of OHCA rhythms are presented. For their development, first a collection of OHCA episodes is prepared, in order to train the algorithms. The first classifier extracts information only from the ECG signal. The second one, adds the information present in the patient's transthoracic impedance. Then, a third classifier is developed using Deep Learning techniques, since it has recently demonstrated its potential in this field. After that, a fourth classifier is made optimizing the previous model. Lastly, the results are analysed and the performance of the different proposed solutions is compared.Laburpena (Euskara) Hospitalez kanpoko bihotz geldiketa (HKBG) mundo garatuko heriotza kausa handienetariko bat dira. Geldiketa bat ematen denean zenbait gertakari gako dira pazientearen biziraupenerako, adibidez bihotz biriketako masajea, desfibrilazio goiztiarra edota emergentzia zerbitzuek emandako tratamendua. Pazientearen bihotzak bost erritmo desberdin aurkez ditzazke HKGB batean. Egoera kliniko bakoitzak tratamendu desberdina behar duenez, pazientearen erritmoa/egoera goiz eta zehatz detektatzea oso garrantzitsua da. Ondorioz, lan asko egin dira patologia horiek ulertzeko eta identifikatzeko, orokorrean pazientearen grabatutako elektrokardiograma (EKG) erabiliz. Grabaketa horietan aditu klinikoek erritmoa identifikatu eta anotatu behar dute. Azken hau kostu handiko lana da, eta ondorioz oso HKBG datubase gutxi dago erritmo anotazio egokiekin. Erritmo anotazioak dituzten HKGB datubaseak sortzeko badira erritmoa modu erdiautomatikoan anotatzeko algoritmoak. Algoritmo hauek modu nahiko zehatzean identifika dezaketa HKGB pazientearen erritmo/egoera, horretarako grabatutako EKG erabiliz. Horrela aditu klinikoek emandako diagnostikoa baino ez dute berrikusi behar, denbora eta kostuak aurreztuz. Horregatik anotaziorako algoritmoek HKGBaren inguruko ikerkuntza errazteu eta hobetuko lituzkete, emandako tratamendua hobetuz, eta pazienteen biziraupen aukerak handituz. Lan honetan lau algoritmo garatu dira HKGB erritmoak modu automatikoan sailkatzeko. Algoritmoak garatzeko lehendabizi HKGB kasuen datubase bat prestatu da, algoritmoak entrenatzeko. Lehen sailkatzailea EKG-tik soilik lortzen du informazioa. Bigarrenak bular inpedantziako informazioa ere erabiltzen du. Gero, ikasketa sakonean oinarritutako sailkatzailea garatu da, esparru honetan teknika hauek oso emaitza onak eman izan baitituzte. Azkenik laugarren sailkatzailea aurrekoaren bertsio hobetua da. Bukatzeko, emaitzak aztertu eta sailkatzaileen errendimenduak alderatu dira

Aprendizaje automático para la anotación de ritmos en parada cardiorrespiratoria

Resumen (castellano) Las paradas cardiorrespiratorias extrahospitalarias (PCREH) se posicionan como una de las principales causas de defunción en los países desarrollados. Ante dicho evento, existen ciertos factores determinantes para la supervivencia del sujeto, incluyendo la reanimación cardio pulmonar, una pronta desfibrilación y la calidad del tratamiento ofrecido por el Servicio de Emergencias Médicas. El corazón del paciente puede presentar hasta cinco tipos de ritmos distintos. Puesto que cada estado clínico precisa un tratamiento diferente, es de vital importancia para el personal médico, la pronta y correcta identificación del ritmo/estado del paciente. Por consiguiente, existen numerosos estudios dedicados al entendimiento de dichas patologías, los cuales emplean grabaciones de la señal electrocardiograma (ECG) durante episodios PCREH. Dichas grabaciones deben ser anotadas manualmente por un grupo de expertos clínicos. Por lo tanto, resulta una tarea dispendiosa, lo cual ocasiona escasez de bases de datos debidamente caracterizadas y anotadas. Con el objetivo de facilitar el acceso a colecciones de datos correctamente anotadas, existen algoritmos de anotación semiautomáticos. Estos algoritmos permiten identificar con elevada certeza, las patologías presentes en distintos intervalos temporales de la señal ECG. De esta forma, los expertos clínicos se focalizan en repasar las decisiones del algoritmo, ahorrando tiempo y coste. Por todo ello, los algoritmos de anotación facilitan los estudios de enfermedades cardiacas, mejorando la calidad del tratamiento realizado y, de esta forma, la probabilidad de supervivencia del paciente. En este trabajo se presentan cuatro clasificadores de ritmos de pacientes en PCREH. Para su desarrollo, primero se prepara una colección de episodios PCREH con los que entrenar los algoritmos. El primer clasificador extrae información únicamente de la señal ECG. El segundo añade la información presente en la impedancia transtorácica del paciente. Después, se desarrolla un tercer clasificador mediante técnicas de Deep Learning, puesto que recientemente ha demostrado su potencial en este campo. El cuarto clasificador lo conforma una versión optimizada del anterior modelo. Finalmente, se analizan los resultados y se compara el rendimiento de las distintas soluciones propuestas.Summary (English) Out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) is one of the leading causes of death in developed countries. There are several key factors to survive an OHCA event, including cardiopulmonary resuscitation, early defibrillation and the overall quality of treatment given by the Emergency Medical System. The patient's heart can present up to five different types of rhythms. Since each clinical condition requires a different treatment, a fast and precise identification of the patient's rhythm/status is crucial for the medical staff. Therefore, there are numerous studies that focus on the understanding of these pathologies, using electrocardiogram signals (ECG) recorded during OHCA events. These recordings must be manually annotated by a group of clinical experts. Because the high costs associated to manual annotation, there is a lack of properly characterized and annotated databases. In order to facilitate access to correctly annotated data collections, there are semiautomatic annotation algorithms. These algorithms identify with high accuracy the pathologies present in different time intervals of the ECG signal. In this way, clinical experts would focus on reviewing the algorithm's decisions, saving time and money. All these considerations make annotation algorithms a key factor to develop studies on OHCA, improving the quality of the treatment performed and the probability of patient survival. In this work, four classifiers of OHCA rhythms are presented. For their development, first a collection of OHCA episodes is prepared, in order to train the algorithms. The first classifier extracts information only from the ECG signal. The second one, adds the information present in the patient's transthoracic impedance. Then, a third classifier is developed using Deep Learning techniques, since it has recently demonstrated its potential in this field. After that, a fourth classifier is made optimizing the previous model. Lastly, the results are analysed and the performance of the different proposed solutions is compared.Laburpena (Euskara) Hospitalez kanpoko bihotz geldiketa (HKBG) mundo garatuko heriotza kausa handienetariko bat dira. Geldiketa bat ematen denean zenbait gertakari gako dira pazientearen biziraupenerako, adibidez bihotz biriketako masajea, desfibrilazio goiztiarra edota emergentzia zerbitzuek emandako tratamendua. Pazientearen bihotzak bost erritmo desberdin aurkez ditzazke HKGB batean. Egoera kliniko bakoitzak tratamendu desberdina behar duenez, pazientearen erritmoa/egoera goiz eta zehatz detektatzea oso garrantzitsua da. Ondorioz, lan asko egin dira patologia horiek ulertzeko eta identifikatzeko, orokorrean pazientearen grabatutako elektrokardiograma (EKG) erabiliz. Grabaketa horietan aditu klinikoek erritmoa identifikatu eta anotatu behar dute. Azken hau kostu handiko lana da, eta ondorioz oso HKBG datubase gutxi dago erritmo anotazio egokiekin. Erritmo anotazioak dituzten HKGB datubaseak sortzeko badira erritmoa modu erdiautomatikoan anotatzeko algoritmoak. Algoritmo hauek modu nahiko zehatzean identifika dezaketa HKGB pazientearen erritmo/egoera, horretarako grabatutako EKG erabiliz. Horrela aditu klinikoek emandako diagnostikoa baino ez dute berrikusi behar, denbora eta kostuak aurreztuz. Horregatik anotaziorako algoritmoek HKGBaren inguruko ikerkuntza errazteu eta hobetuko lituzkete, emandako tratamendua hobetuz, eta pazienteen biziraupen aukerak handituz. Lan honetan lau algoritmo garatu dira HKGB erritmoak modu automatikoan sailkatzeko. Algoritmoak garatzeko lehendabizi HKGB kasuen datubase bat prestatu da, algoritmoak entrenatzeko. Lehen sailkatzailea EKG-tik soilik lortzen du informazioa. Bigarrenak bular inpedantziako informazioa ere erabiltzen du. Gero, ikasketa sakonean oinarritutako sailkatzailea garatu da, esparru honetan teknika hauek oso emaitza onak eman izan baitituzte. Azkenik laugarren sailkatzailea aurrekoaren bertsio hobetua da. Bukatzeko, emaitzak aztertu eta sailkatzaileen errendimenduak alderatu dira

Streamflow prediction using an integrated methodology based on convolutional neural network and long short‑term memory networks

Streamflow (Qflow) prediction is one of the essential steps for the reliable and robust water resources planning and management. It is highly vital for hydropower operation, agricultural planning, and flood control. In this study, the convolution neural network (CNN) and Long-Short-term Memory network (LSTM) are combined to make a new integrated model called CNN-LSTM to predict the hourly Qflow (short-term) at Brisbane River and Teewah Creek, Australia. The CNN layers were used to extract the features of Qflow time-series, while the LSTM networks use these features from CNN for Qflow time series prediction. The proposed CNN-LSTM model is benchmarked against the standalone model CNN, LSTM, and Deep Neural Network models and several conventional artificial intelligence (AI) models. Qflow prediction is conducted for different time intervals with the length of 1-Week, 2-Weeks, 4-weeks, and 9-Months, respectively. With the help of different performance metrics and graphical analysis visualization, the experimental results reveal that with small residual error between the actual and predicted Qflow, the CNN-LSTM model outperforms all the benchmarked conventional AI models as well as ensemble models for all the time intervals. With 84% of Qflow prediction error below the range of 0.05 m3 s− 1, CNN-LSTM demonstrates a better performance compared to 80% and 66% for LSTM and DNN, respectively. In summary, the results reveal that the proposed CNN-LSTM model based on the novel framework yields more accurate predictions. Thus, CNN-LSTM has significant practical value in Qflow prediction