The aim of this study is to formulate a new methodology based upon informational tools to detect patients with cardiac arrhythmias. As it is known, sudden death is the consequence of a final arrhythmia, and here lies the relevance of the efforts aimed at the early detection of arrhythmias. The information content in the time series from an electrocardiogram (ECG) signal is conveyed in the form of a probability distribution function, to compute the permutation entropy proposed by Bandt and Pompe. This selection was made seeking its remarkable conceptual simplicity, computational speed, and robustness to noise. In this work, two well-known databases were used, one containing normal sinus rhythms and another one containing arrhythmias, both from the MIT medical databank. For different values of embedding time delay [Formula: see text], normalized permutation entropy and statistical complexity measure are computed to finally represent them on the horizontal and vertical axes, respectively, which define the causal plane [Formula: see text]. To improve the results obtained in previous works, a feature set composed by these two magnitudes is built to train the following supervised machine learning algorithms: random forest (RF), support vector machine (SVM), and [Formula: see text] nearest neighbors (kNN). To evaluate the performance of each classification technique, a 10-fold cross-validation scheme repeated 10 times was implemented. Finally, to select the best model, three quality parameters were computed, namely, accuracy, the area under the receiver operative characteristic (ROC) curve (AUC), and the F1-score. The results obtained show that the best classification model to detect the ECG coming from arrhythmic patients is RF. The values of the quality parameters were at the same levels reported in the available literature using a larger data set, thus supporting this proposal that uses a very small-sized feature space to train the model later used to classify. Summarizing, the attained results show the possibility to discriminate both groups of patients, with normal sinus rhythm or arrhythmic ECG, showing a promising efficiency in the definition of new markers for the detection of cardiovascular pathologies.
The aim of this work was to analyze in the Entropy-Complexity plane (HxC) time series coming from ECG, with the objective to discriminate recordings from two different groups of patients: normal sinus rhythm and cardiac arrhythmias.The database used in the present study was the ECG recordings obtained from PhysioNet, 47 longterm signals of patients with diagnosed cardiac arrhythmias and 18 long-term signals from normal sinus rhythm patients were processed. Average values of statistical complexity and normalized Shannon entropy were calculated and analyzed in the HxC plane for each time series.The average values of complexity of ECG of patients with diagnosed arrhythmias were bigger than normal sinus rhythm group. On the other hand, the Shannon entropy average values for arrhythmias patients were lower than the normal sinus rhythm group. This characteristic made possible discriminate the position of both signals' groups in the HxC plane. The results were analyzed through a multivariate statistical test hypothesis.The methodology proposed has a remarkable conceptual simplicity, and shows a promissory efficiency in the detection of cardiovascular pathologies.
Cada año, millones de personas sufren una muerte súbita. Esto motiva el interés debido a una falta de evidencia específica sobre la forma de onda de un electrocardiograma que precede a este tipo de muerte. El objetivo de este trabajo es presentar un estudio piloto que aporte indicios para caracterizar la señal del electrocardiograma de un síndrome de muerte súbita. A partir de una base de datos que contiene registros de electrocardiogramas de personas con ritmo cardíaco normal y de otras personas que fallecieron repentinamente, se calcula la entropía de permutación de Shannon enventanada temporalmente, donde el tiempo de retraso de embebido resulta individualizado para cada señal. Luego, se construye el plano constituido por la autocorrelación de la entropía de ambos grupos de señales y la raíz cuadrada de las diferencias sucesivas entre latidos cardíacos, resultando la agrupación de cada clase de interés en nubes de puntos bien diferenciadas.
El objetivo de este trabajo fue analizar en el plano Entropía-Complejidad (HxC) un conjunto de series de tiempo provenientes de ECG de seres humanos con el objetivo de discriminar registros de dos grupos diferentes de pacientes: los de ritmo sinusal normal, y los de arritmias cardíacas.Las series de tiempo utilizadas en este artículo se obtuvieron de la base de registros de ECG de PhysioNet. El set estuco compuesto por 47 señales de pacientes con arritmias cardíacas diagnosticadas y 18 señales de pacientes con ritmo sinusal normal.El plano HxC se construyó con la entropía de Shannon como eje X, y con la complejidad estadística como eje Y. Dado que el contenido de información de las series de tiempo se transmite en forma de una función de distribución de probabilidad, FDP, ésta se obtuvo por medio de la metodología propuesta por Bandt & Pompe (2002).Los valores medios de complejidad estadística y entropía de Shannon normalizada se calcularon y analizaron en el plano HxC para cada serie de tiempo, donde los valores medios de complejidad de las series de tiempo de ECG de pacientes con arritmias diagnosticadas fueron mayores que el grupo de ritmo sinusal normal. Por otro lado, los valores medios de la entropía de Shannon para los pacientes con arritmias fueron más bajos que los del grupo de ritmo sinusal normal. Estas notorias características hicieron posible la discriminación de los diferentes espacios para ambos grupos de señales en el plano HxC. Los resultados se analizaron mediante una hipótesis de prueba estadística multivariada.La metodología propuesta tiene una notable simplicidad conceptual, velocidad computacional, y robustez al ruido, mostrando además una promisoria eficacia en la detección de patologías cardiovasculares.
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