Time series kernel similarities for predicting Paroxysmal Atrial Fibrillation from ECGs

We tackle the problem of classifying Electrocardiography (ECG) signals with the aim of predicting the onset of Paroxysmal Atrial Fibrillation (PAF). Atrial fibrillation is the most common type of arrhythmia, but in many cases PAF episodes are asymptomatic. Therefore, in order to help diagnosing PAF, it is important to design procedures for detecting and, more importantly, predicting PAF episodes. We propose a method for predicting PAF events whose first step consists of a feature extraction procedure that represents each ECG as a multi-variate time series. Successively, we design a classification framework based on kernel similarities for multi-variate time series, capable of handling missing data. We consider different approaches to perform classification in the original space of the multi-variate time series and in an embedding space, defined by the kernel similarity measure. We achieve a classification accuracy comparable with state of the art methods, with the additional advantage of detecting the PAF onset up to 15 minutes in advance

Relationship between metabolism, autonomic neuropathy and vascular disease in patients with type 1 and 2 diabetes mellitus

Hlavním cílem naší práce bylo zhodnotit vztah kardiální autonomní neuropatie (KAN) a intimomediální šíře (IMT) karotických tepen u pacientů s diabetes mellitus. Vyšetřovali jsme dospělé pacienty s diabetes mellitus 1. a 2. typu a zdravé nediabetické kontroly. U všech probandů jsme provedli zhodnocení anamnestických, antropometrických a biochemických markerů, sonografické měření IMT a vyšetření variability srdeční frekvence (HRV). Pro statistickou analýzu byl použit model semiparametrické logistické regrese ze třídy zobecněných aditivních modelů. I po započítání rizikových faktorů aterosklerózy jsme signifikantní vliv přítomnosti KAN na hodnoty IMT u diabetiků 1. typu. U diabetiků 2. typu trpících KAN byly modelované hodnoty IMT také vyšší, efekt přítomnosti KAN na IMT však nebyl signifikantní. Prokázána byla interakce efektů přítomnosti KAN a hodnotám IMT. Prokázána byla také interakce efektů KAN s věkem a našem modelování byl v KAN pozitivních skupinách nárůst IMT se zvyšujícím se věkem a BMI rychlejší. Výsledky naznačují, že by v pacientů s Sekundárním cílem bylo zhodnocení využití rekurentní analýzy variability srdeční frekvence diagnostice autonomní dysfunkce. Mezi skupinou pacientů s vazovagálními synkopami a většiny parametrů rekurentní analýzy HRV. Dále byla provede skupiny diabetiků trpících KAN a...The study aims to evaluate the relationship between cardiac autonomic neuropathy (CAN) and intima-media thickness (IMT) of carotid arteries in patients with diabetes mellitus. Individuals with type 1 and type 2 diabetes mellitus were included, with non-diabetic controls. Medical history, anthropometric and biochemical data, IMT measurements and heart-rate- variability (HRV) analysis in all probands were evaluated. A model of semiparametric logistic regression from the class of generalized additive models was used for statistical analysis. CAN demonstrated significant increasing effects on IMT values in type 1 diabetes patients. The model showed greater IMT values in type 2 diabetes mellitus patients suffering from CAN, but the effect of CAN was not significant. The interaction of CAN and diabetes mellitus effects on IMT values was proven. The interactions of CAN and age, CAN and BMI were also demonstrated. In CAN positive groups, IMT values increased more quickly with greater age and BMI. The results suggest that CAN may play a role in the pathogenesis of atherosclerosis in patients with diabetes mellitus. The secondary objective was to evaluate the usage of the recurrence quantification analysis of HRV in CAN diagnostics. Between the group of healthy individuals and patients with vasovagal...Department of Internal MedicineInterní klinika2. lékařská fakultaSecond Faculty of Medicin

Corrosion Monitoring Based on Recurrence Quantification Analysis of Electrochemical Noise and Machine Learning Methods

Although electrochemical noise (EN) has been studied for decades, the optimal approach for the analysis of EN data remains uncertain. This research innovatively combined the use of recurrence quantification analysis of electrochemical noise data and machine learning methods to develop models for corrosion monitoring and corrosion type identification. Case studies demonstrate that the proposed methodologies are potentially feasible for the development of online corrosion monitoring programs