Detección de arritmias con fotopletismografía utilizando dos métodos de aprendizaje automático
Resumen
En la actualidad nuevos estudios señalan las potencialidades de la señal fotopletismográfica para detectar arritmias cardíacas. La adquisición de la señal fotopletismográfica es menos compleja en comparación con la adquisición del electrocardiograma y requiere de un único sensor, superándolo en sencillez y reducción de costos. El presente estudio tiene como objetivo desarrollar dos algoritmos de aprendizaje automático para detectar arritmias, específicamente: fibrilación auricular, bradicardia sinusal y taquicardia sinusal. Los dos algoritmos utilizan técnicas diferentes, uno está basado en Máquinas de Vectores Soporte (SVM) y el otro en redes neuronales Perceptrón Multicapa (MLP). Para el entrenamiento y evaluación de los algoritmos se utilizaron 117 registros de la base de datos del PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge 2015. Estos registros fueron reanotados por dos especialistas en cardiología. El algoritmo basado en SVM mostró una sensibilidad del 73% para fibrilación auricular, 77% para bradicardia y 93% para taquicardia, mientras que para el algoritmo basado en MLP fue de 74%, 87% y 89% respectivamente. El modelo basado en SVM durante el proceso de evaluación obtuvo una exactitud global del 75%, mientras que el basado en MLP logró una exactitud global del 77%. Los algoritmos propuestos demandan pocos recursos de cómputo por lo que pueden ser implementados en dispositivos portátiles. Los resultados son similares a varios estudios reportados en la literatura orientados a la detección de arritmias basándose únicamente en la señal fotopletismográfica.
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