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

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

System-on-Chip Solution for Patients Biometric: A Compressive Sensing-Based Approach

IEEE The ever-increasing demand for biometric solutions for the internet of thing (IoT)-based connected health applications is mainly driven by the need to tackle fraud issues, along with the imperative to improve patient privacy, safety and personalized medical assistance. However, the advantages offered by the IoT platforms come with the burden of big data and its associated challenges in terms of computing complexity, bandwidth availability and power consumption. This paper proposes a solution to tackle both privacy issues and big data transmission by incorporating the theory of compressive sensing (CS) and a simple, yet, efficient identification mechanism using the electrocardiogram (ECG) signal as a biometric trait. Moreover, the paper presents the hardware implementation of the proposed solution on a system on chip (SoC) platform with an optimized architecture to further reduce hardware resource usage. First, we investigate the feasibility of compressing the ECG data while maintaining a high identification quality. The obtained results show a 98.88% identification rate using only a compression ratio of 30%. Furthermore, the proposed system has been implemented on a Zynq SoC using heterogeneous software/hardware solution, which is able to accelerate the software implementation by a factor of 7.73 with a power consumption of 2.318 W

ECG analysis and classification using CSVM, MSVM and SIMCA classifiers

Reliable ECG classification can potentially lead to better detection methods and increase accurate diagnosis of arrhythmia, thus improving quality of care. This thesis investigated the use of two novel classification algorithms: CSVM and SIMCA, and assessed their performance in classifying ECG beats. The project aimed to introduce a new way to interactively support patient care in and out of the hospital and develop new classification algorithms for arrhythmia detection and diagnosis. Wave (P-QRS-T) detection was performed using the WFDB Software Package and multiresolution wavelets. Fourier and PCs were selected as time-frequency features in the ECG signal; these provided the input to the classifiers in the form of DFT and PCA coefficients. ECG beat classification was performed using binary SVM. MSVM, CSVM, and SIMCA; these were subsequently used for simultaneously classifying either four or six types of cardiac conditions. Binary SVM classification with 100% accuracy was achieved when applied on feature-reduced ECG signals from well-established databases using PCA. The CSVM algorithm and MSVM were used to classify four ECG beat types: NORMAL, PVC, APC, and FUSION or PFUS; these were from the MIT-BIH arrhythmia database (precordial lead group and limb lead II). Different numbers of Fourier coefficients were considered in order to identify the optimal number of features to be presented to the classifier. SMO was used to compute hyper-plane parameters and threshold values for both MSVM and CSVM during the classifier training phase. The best classification accuracy was achieved using fifty Fourier coefficients. With the new CSVM classifier framework, accuracies of 99%, 100%, 98%, and 99% were obtained using datasets from one, two, three, and four precordial leads, respectively. In addition, using CSVM it was possible to successfully classify four types of ECG beat signals extracted from limb lead simultaneously with 97% accuracy, a significant improvement on the 83% accuracy achieved using the MSVM classification model. In addition, further analysis of the following four beat types was made: NORMAL, PVC, SVPB, and FUSION. These signals were obtained from the European ST-T Database. Accuracies between 86% and 94% were obtained for MSVM and CSVM classification, respectively, using 100 Fourier coefficients for reconstructing individual ECG beats. Further analysis presented an effective ECG arrhythmia classification scheme consisting of PCA as a feature reduction method and a SIMCA classifier to differentiate between either four or six different types of arrhythmia. In separate studies, six and four types of beats (including NORMAL, PVC, APC, RBBB, LBBB, and FUSION beats) with time domain features were extracted from the MIT-BIH arrhythmia database and the St Petersburg INCART 12-lead Arrhythmia Database (incartdb) respectively. Between 10 and 30 PCs, coefficients were selected for reconstructing individual ECG beats in the feature selection phase. The average classification accuracy of the proposed scheme was 98.61% and 97.78 % using the limb lead and precordial lead datasets, respectively. In addition, using MSVM and SIMCA classifiers with four ECG beat types achieved an average classification accuracy of 76.83% and 98.33% respectively. The effectiveness of the proposed algorithms was finally confirmed by successfully classifying both the six beat and four beat types of signal respectively with a high accuracy ratio

Intelligent Biosignal Processing in Wearable and Implantable Sensors

This reprint provides a collection of papers illustrating the state-of-the-art of smart processing of data coming from wearable, implantable or portable sensors. Each paper presents the design, databases used, methodological background, obtained results, and their interpretation for biomedical applications. Revealing examples are brain–machine interfaces for medical rehabilitation, the evaluation of sympathetic nerve activity, a novel automated diagnostic tool based on ECG data to diagnose COVID-19, machine learning-based hypertension risk assessment by means of photoplethysmography and electrocardiography signals, Parkinsonian gait assessment using machine learning tools, thorough analysis of compressive sensing of ECG signals, development of a nanotechnology application for decoding vagus-nerve activity, detection of liver dysfunction using a wearable electronic nose system, prosthetic hand control using surface electromyography, epileptic seizure detection using a CNN, and premature ventricular contraction detection using deep metric learning. Thus, this reprint presents significant clinical applications as well as valuable new research issues, providing current illustrations of this new field of research by addressing the promises, challenges, and hurdles associated with the synergy of biosignal processing and AI through 16 different pertinent studies. Covering a wide range of research and application areas, this book is an excellent resource for researchers, physicians, academics, and PhD or master students working on (bio)signal and image processing, AI, biomaterials, biomechanics, and biotechnology with applications in medicine

Towards Personalized Healthcare in Cardiac Population: The Development of a Wearable ECG Monitoring System, an ECG Lossy Compression Schema, and a ResNet-Based AF Detector

Cardiovascular diseases (CVDs) are the number one cause of death worldwide. While there is growing evidence that the atrial fibrillation (AF) has strong associations with various CVDs, this heart arrhythmia is usually diagnosed using electrocardiography (ECG) which is a risk-free, non-intrusive, and cost-efficient tool. Continuously and remotely monitoring the subjects' ECG information unlocks the potentials of prompt pre-diagnosis and timely pre-treatment of AF before the development of any life-threatening conditions/diseases. Ultimately, the CVDs associated mortality could be reduced. In this manuscript, the design and implementation of a personalized healthcare system embodying a wearable ECG device, a mobile application, and a back-end server are presented. This system continuously monitors the users' ECG information to provide personalized health warnings/feedbacks. The users are able to communicate with their paired health advisors through this system for remote diagnoses, interventions, etc. The implemented wearable ECG devices have been evaluated and showed excellent intra-consistency (CVRMS=5.5%), acceptable inter-consistency (CVRMS=12.1%), and negligible RR-interval errors (ARE<1.4%). To boost the battery life of the wearable devices, a lossy compression schema utilizing the quasi-periodic feature of ECG signals to achieve compression was proposed. Compared to the recognized schemata, it outperformed the others in terms of compression efficiency and distortion, and achieved at least 2x of CR at a certain PRD or RMSE for ECG signals from the MIT-BIH database. To enable automated AF diagnosis/screening in the proposed system, a ResNet-based AF detector was developed. For the ECG records from the 2017 PhysioNet CinC challenge, this AF detector obtained an average testing F1=85.10% and a best testing F1=87.31%, outperforming the state-of-the-art

Multimodal Signal Processing for Diagnosis of Cardiorespiratory Disorders

This thesis addresses the use of multimodal signal processing to develop algorithms for the automated processing of two cardiorespiratory disorders. The aim of the first application of this thesis was to reduce false alarm rate in an intensive care unit. The goal was to detect five critical arrhythmias using processing of multimodal signals including photoplethysmography, arterial blood pressure, Lead II and augmented right arm electrocardiogram (ECG). A hierarchical approach was used to process the signals as well as a custom signal processing technique for each arrhythmia type. Sleep disorders are a prevalent health issue, currently costly and inconvenient to diagnose, as they normally require an overnight hospital stay by the patient. In the second application of this project, we designed automated signal processing algorithms for the diagnosis of sleep apnoea with a main focus on the ECG signal processing. We estimated the ECG-derived respiratory (EDR) signal using different methods: QRS-complex area, principal component analysis (PCA) and kernel PCA. We proposed two algorithms (segmented PCA and approximated PCA) for EDR estimation to enable applying the PCA method to overnight recordings and rectify the computational issues and memory requirement. We compared the EDR information against the chest respiratory effort signals. The performance was evaluated using three automated machine learning algorithms of linear discriminant analysis (LDA), extreme learning machine (ELM) and support vector machine (SVM) on two databases: the MIT PhysioNet database and the St. Vincent’s database. The results showed that the QRS area method for EDR estimation combined with the LDA classifier was the highest performing method and the EDR signals contain respiratory information useful for discriminating sleep apnoea. As a final step, heart rate variability (HRV) and cardiopulmonary coupling (CPC) features were extracted and combined with the EDR features and temporal optimisation techniques were applied. The cross-validation results of the minute-by-minute apnoea classification achieved an accuracy of 89%, a sensitivity of 90%, a specificity of 88%, and an AUC of 0.95 which is comparable to the best results reported in the literature