Förmaksflimmer (AF), den vanligaste orsaken till kardioembolisk stroke, ökar i prevalensen när befolkningen åldras och uppvisar ett brett spektrum av symtom och svårighetsgrad. Tidig identifiering av AF är en viktig del för att förhindra risken för blodpropp och stroke. I detta arbete, en realtidsalgoritm föreslås för korrekt screening AF episoder i elektrokardiogram. Denna metod antar pulssekvens, och det innebär tillämpning av symbolisk dynamik och Shannon entropi. Med hjälp av nya rekursiva algoritmer kan en låg computational komplexitet uppnås. Fyra offentligt tillgängliga uppsättningar kliniska data (Long-Term AF, MIT-BIH AF, MIT-BIH Arrytmi och MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Databases) användes för bedömning. Den första databasen valdes ut som ett träningsset, mottagarens operativa karakteristiska (ROC) kurva utfördes och den bästa prestandan uppnåddes vid tröskeln 0,639: känsligheten (Se), specificitet (Sp), positivt prediktivt värde (PPV) och total noggrannhet (ACC) var 96,14%, 95,73%, 97,03% respektive 95,97%. De övriga tre databaserna användes för oberoende tester. För den andra uppsättningen var de erhållna parametrarna 97,37 %, 98,44 %, 97,89 % respektive 97,99 %. För den tredje databasen var dessa parametrar 97,83 %, 87,41 %, 47,67 % respektive 88,51 %. Sp var 99,68 % för den fjärde uppsättningen. De senaste metoderna användes också för jämförelse. Kollektivt, resultat som presenteras i denna studie indikerar att kombinationen av symbolisk dynamik och Shannon entropi ger en potent AF-detektor, och tyder på att denna metod kan vara av praktisk användning i både kliniska och out-of-kliniska inställningar.
Zhou m.fl. I REF föreslogs en tröskel för Shannon-entropin som beräknas genom en symbolisk dynamisk representation av RRI-fönstret.
A Real-Time Atrial Fibrillation Detection Algorithm Based on the Instantaneous State of Heart Rate
{'venue': 'PloS one', 'journal': 'PloS one', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}