Detektion av förmaksflimmer (AF), en typ av hjärtarytmi, är svårt eftersom många fall av AF vanligtvis är kliniskt tysta och odiagnostiserade. I synnerhet paroxysmal AF är en form av AF som inträffar ibland, och har en högre sannolikhet att vara oupptäckt. I detta arbete presenterar vi en uppmärksamhetsbaserad ram för djupinlärning för detektion av paroxysmal AF-episoder från en sekvens av fönster. Tid-frekvens representation av 30 sekunder inspelning fönster, över en 10 minuters datasegment, matas sekventiellt in i en djup konvolutional neurala nätverk för bild-baserad funktion extraktion, som sedan presenteras för en dubbelriktad återkommande neurala nätverk med ett uppmärksamhetsskikt för AF-detektering. För att visa effektiviteten av det föreslagna ramverket för transient AF-detektion använder vi en databas med 24 timmars Holter Electrocardiogram (EKG) inspelningar förvärvade från 2850 patienter vid University of Virginias hjärtstation. Algoritmen uppnår en AUC på 0,94 på testsetet, vilket överstiger prestandan för baslinjemodeller. Vi demonstrerar också den övergripande generaliseringen av metoden genom att anpassa de inlärda modellparametrarna från en registreringsmetod (EKG) till en annan (fotoplethysmogram) med förbättrad AF-detektionsprestanda. Den föreslagna hög noggrannhet, låg falsklarmalgoritm för att upptäcka paroxysmal AF har potentiella tillämpningar i långsiktig övervakning med hjälp av bärbara sensorer.
I REF använde de en datauppsättning på 24 timmars Holter EKG-inspelningar som samlats in från 2 850 patienter vid University of Virginia (UVA) Heart Station.
Detection of Paroxysmal Atrial Fibrillation using Attention-based Bidirectional Recurrent Neural Networks
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology', 'Mathematics']}