Deteção de atividade cardiomiopática através de uma análise profunda de padrões típicos registados em sinais ECG

As doenças cardiovasculares (CVDs) destacam-se a nível mundial por serem a primeira causa de morte. Apesar de a percentagem mais elevada de mortes relativas às CVDs estarem associadas a pessoas idosas, o número de jovens e adultos atingidos por esta problemática é igualmente preocupante. As cardiomiopatias, englobadas nas CVDs, consistem numa patologia de difícil deteção através do método típico utilizado, o eletrocardiograma (ECG). Por conseguinte, existe a necessidade de desenvolver algoritmos que permitam a sua deteção precoce. Ambas as cardiomiopatias tratadas neste estudo, a cardiomiopatia dilatada (DCM) e a cardiomiopatia hipertrófica obstrutiva (HOCM), estão associadas a números elevados de mortes súbitas e insuficiências cardíacas. A DCM é a mais comum das cardiomiopatias e, tendo adjacente o número de mortes súbitas e insuficiências cardíacas, aumenta a necessidade de transplantes cardíacos. A HOCM consiste numa patologia silenciosa que é responsável pela morte súbita de jovens e atletas, podendo, resultar em insuficiência cardíaca e derrames. Uma análise cepstral multibanda de sinais ECG patológicos (DCM e HOCM) e não patológicos (controlo) foi realizada com recurso à Transformada de Wavelet Discreta para posterior extração das métricas das distâncias cepstrais entre sequências temporais modelo típicas de cardiomiopatia e todos os segmentos de sinal de ECG presentes na base de dados. Para além disso, foi possível realizar uma verdadeira triagem do que é tipicamente da doença e o que não é, recorrendo a uma análise estatística. Estes segmentos típicos de cada modalidade da cardiomiopatia que foram sujeitos a uma análise cepstral multibanda por cada nível de decomposição e por cada derivação do ECG, alimentaram as redes convolucionais, de forma a serem treinadas com a capacidade de identificar sequências típicas da doença. A validação do método proposto foi realizada recorrendo à Validação Cruzada (CV) de 30 folds. As comparações da DCM e HOCM com o grupo de controlo (grupo saudável) obtiveram uma precisão de 92,39% e 92,58%, respetivamente. A comparação entre as duas variantes estudadas da cardiomiopatia apresentaram a percentagem mais elevada neste estudo, 99,64%. Estas percentagens representam o número de segmentos típicos da patologia que a CNN conseguiu identificar e as elevadas taxas de precisão indicam que os segmentos modelo selecionados são tipicamente caracterizadores da atividade de cardiomiopatia.Cardiovascular diseases (CVDs) are the main cause of death in a global scale. Despite CVDs are associated specially with ederly people, the number of youngs and adults is also high. Cardiomyopathies, belonging to the CVDs group, are a pathology hard to diagnose through the typical diagnosing method, the electrocardiogram (ECG). In this sense, there is a need to develop capable algorithms that allow an early detection of cardiomyopathies. Both cardiomyopathies addressed in this study, the dilated cardiomyopathy (DCM) and the obstructive hipertrophic cardiomyopathy (HOCM), are associated with high numbers of sudden death and heart failure. DCM is the most common cardiomyopathy and because of its relation with sudden death and heart failure, increases the need for cardiac transplants. HOCM consists in a silent disease responsible for sudden death of youth and athletes, that can reflect in heart failure and stroke. A multiband cepstral analysis of pathological (DCM and HOCM) and non-pathological (control) ECG signals was performed using the Discrete Wavelet Transform for further extraction of ceptral distances between typical temporal sequences of cardiomyopathy and all ECG signal segments present in the database. In addition, it was possible to perform a true selection of what is typically of the disease and what is not using a statistical analysis. These typical segments of each modality of cardiomyopathy that were subjected to a multiband cepstral analysis for each level of decomposition and for each lead of the ECG fed the convolutional networks, in order to be trained with the ability to identify typical sequences of the disease. The validation of the proposed method was concluded through 30 fold Cross-Validation. The comparison of DCM and HOCM with the control group (healthy group) showed 92,39% and 92,58% accuracy, respectively. The comparison between the two studied cardiomyopathies variants demonstrated higher accuracy rate of 99,64%. These percentages represent the number of typical ECG segments, characteristics of the pathology, that CNN was able to identify and the high rates of accuracy indicate that the selected segments are characteristic of cardiomyopathy activity

Núcleos de Ensino da Unesp: artigos 2014: volume 4: os processos de interação na escola e educação inclusiva

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