Förmaksflimmer (AF) är de vanligaste hjärtarytmier som orsakar morbiditet och mortalitet. AF kan uppträda som episoder av mycket kort (dvs proximal AF) eller ihållande varaktighet (d.v.s. ihållande AF), av vilka någon form orsakar oregelbundna ventrikulära excitationer som påverkar den globala funktionen av hjärtat. Det är en oöverträffad utmaning för tidig och automatisk upptäckt av AF, vilket begränsar effektiva behandlingsstrategier för AF. I denna studie utvecklade vi en ny metod baserad på kontinuerlig wavelettransform och 2D-konvolutionella neurala nätverk (CNNs) för att upptäcka AF-episoder. Den föreslagna metoden analyserade tid-frekvens funktioner elektrokardiogram (EKG), vilket skiljer sig från konventionella AF detektionsmetoder som genomför isolerande förmaks- eller ventrikulära aktiviteter. Sedan tränades en 2D CNN för att förbättra AF-detektionsprestandan. MIT-BIH Atrial Fibrilation Database användes för att utvärdera algoritmen. Effekten av den föreslagna metoden jämfördes med effekten av vissa befintliga metoder, varav de flesta använde samma datauppsättning. Den nyutvecklade algoritmen med hjälp av CNNs uppnådde 99. 41, 98,91, 99,39 och 99,23 % för känslighet, specificitet, positivt prediktivt värde respektive total noggrannhet (ACC). Eftersom den föreslagna algoritmen är inriktad på tidsfrekvensen hos EKG-signaler snarare än isolerad förmaks- eller kammaraktivitet, har den förmågan att upptäcka AF-episoder för att använda bara fem slag, vilket tyder på praktiska tillämpningar i framtiden.
Artikel REF nämnde att förmaksflimmer (AF) är en av de vanligaste hjärtarytmier.
Automatic Detection of Atrial Fibrillation Based on Continuous Wavelet Transform and 2D Convolutional Neural Networks
{'venue': 'Front. Physiol.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}