An Algorithm to detect atrial fibrillation using short ECG segments
Date
2019-12-12Author
Asurmendi Pérez, Iratxe
Metadata
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La fibrilación atrial es una enfermedad difícil de detectar hasta que se manifiesta de forma seria. Sin embargo, si se detecta con suficiente tiempo se puede aplicar un tratamiento para que sus síntomas estén controlados y no llegue a ser mortal. El objetivo de este proyecto es desarrollar un software que permita la detección de fibrilaciones atriales en electrocardiogramas de corta duración. Esto posibilitaría una temprana detección en electrocardiogramas realizados en centros de salud y hospitales, sin tener que hacer un estudio largo de la actividad cardiaca. Para llevar a cabo este trabajo se trabajara con el concepto de Deep Learning. Antes de ello, se implementa un detector de latidos automático, el cual debe ser muy preciso en la detección del pico de la onda R en el complejo QRS. A continuación se crea una red neuronal que será la encargada de diferenciar entre fibrilaciones atriales y ritmos sinusales. Por último, se evalúan los resultados obtenidos y se plantean los diferentes beneficios que supondría su implementación. Fibrilazio aurikularra gaixotasun zaila da hautemateko, modu larrian agertzen den arte. Hala ere, denbora nahikorekin hautematen bada, sintomak kontrolatzeko tratamendua jar daiteke eta ez da hilgarri izango. Proiektu honen helburua epe laburreko elektrokardiogrametan fibrilazio aurikularrak detektatzeko softwarea garatzea da. Modu honetan osasun zentroetan eta ospitaleetan burutu diren elektrokardiogrametan fibrilazio aurikularrak goiz detektatzea ahalbidetuko litzateke, bihotz-jardueraren azterketa luzea egin beharik gabe. Lan hau burutzeko Deep Learning kontzeptua lantzen dugu. Honen aurretik, bihotz taupaden detektore automatiko bat jarri da. Detektorea, oso zehatza izan behar du QRS konplexuko R uhinaren gailurra hautemateko. Ondoren, fibrilazio atrialen eta erritmo normalen artean bereizteko ardura duen neurona-sarea sortuko da. Azkenik, lortutako emaitzak ebaluatzen dira eta metodoaren aplikazioak dituen onura ezberdinak aztertuko dira. Atrial fibrillation is a difficult disease to detect until it manifests in a serious way. However, if it is detected early enough, treatment can be applied so that symptoms are controlled and do not become deadly. The objective of this project is to develop software that allows the detection of atrial fibrillations in short-term electrocardiograms. This would allow early detection in electrocardiograms performed in health centers and hospitals, without having to make a long study of cardiac activity. To carry out this work we will work with the concept of Deep Learning. Before that, an automatic heartbeat detector is implemented, which must be very accurate in detecting the peak of the R wave in the QRS complex. Then, a neural network is created that will be responsible for differentiating between atrial fibrillations and sinus rhythms. Finally, the results are evaluated and considered the various benefits that will have its implementation. 4