Estudio comparativo de las diferentes medidas de entropía para la predicción del parto prematuro

Abstract

[ES] El parto prematuro es una situación de alto riesgo que tiene una prevalencia superior al 10% de los partos, afectando a más de 15 millones de familias en el mundo. Sus repercusiones se muestran tanto en la salud materno fetal, siendo la principal causa de muerte en niños menores de 5 años como en el sobrecoste económico que supone a los sistemas sanitarios de los países. En este trabajo se ha llevado a cabo un estudio comparativo de diferentes medidas de entropía obtenidas de registro no invasivos de la actividad mioeléctrica uterina, electrohisterograma (EHG) en mujeres gestantes que acuden a controles rutinarios del embarazo, para discernir entre el parto a término y prematuro. Con dicho fin han sido analizadas dos bases de datos públicas de registros EHG de mujeres que dieron a luz a término y pretérmino, computándose las siguientes medidas de entropía: entropía muestral, entropía muestral multivariable, entropía difusa, entropía difusa multivariable, entropía de dispersión, entropía de dispersión multivariable, entropía de burbuja y entropía de transferencia. Para cada para cada una de estas medidas se ha realizado un barrido de sus parámetros internos seleccionándose la combinación óptima de los mismos en función de su capacidad para separar entre los dos grupos a discriminar (parto prematuro vs término) de acuerdo con las pruebas estadísticas de Wilconxon y de Kolmogórov-Smirnov. Tras obtener la combinación óptima de parámetros para las diferentes métricas de entropía, se ha valorado el desempeño de un clasificador kNN que emplea estas métricas y otros parámetros temporales y espectrales de las señales de EHG, con el que se ha llegado a obtener un F1 score de 92,23% ± 2,09%.

[CA] El part prematur és una situació d'alt risc que té una prevalença superior al 10% dels parts, afectant més de 15 milions de famílies en el món. Les seues repercussions es mostren tant en la salut matern fetal, sent la principal causa de mort en xiquets menors de 5 anys com en el sobrecost econòmic que suposa als sistemes sanitaris dels països. En este treball s'ha dut a terme un estudi comparatiu de diferents mesures d'entropia obtingudes de registre no invasius de l'activitat mioeléctrica uterina, electrohisterograma (EHG) en dones gestants que acudixen a controls rutinaris de l'embaràs, per a discernir entre el part a terme i prematur. Amb el dit fi han sigut analitzades dos bases de dades públiques de registres EHG de dones que van donar a llum a terme i preterme, computant-se les següents mesures d'entropia: entropia mostral, entropia mostral multivariable, entropia difusa, entropia difusa multivariable, entropia de dispersió, entropia de dispersió multivariable, entropia de bambolla i entropia de transferència. Per a cada per a cada una d'estes mesures s'ha realitzat un agranat dels seus paràmetres interns seleccionant-se la combinació òptima dels mateixos en funció de la seua capacitat per a separar entre els dos grups a discriminar (part prematur vs terme) d'acord amb les proves estadístiques de Wilconxon i de Kolmogórov-Smirnov. Després d'obtindre la combinació òptima de paràmetres per a les diferents mètriques d'entropia, s'ha valorat l'exercici d'un classificador kNN que empra estes mètriques i altres paràmetres temporals i espectrals dels senyals d'EHG, amb el que s'ha arribat a obtindre un F1 score de 92,23% ± 2,09%.

[EN] The preterm labor is a high-risk situation which has a prevalence up to 10% of all labors, affecting to more than 15 million families worldwide. The consequences are shown both in affected maternal-fetal health, being the main mortality cause in children under 5 years old, and in the economic costs which suppose to the healthcare systems of the countries. In this paper is performed a comparative research among different entropy metrics obtained from non-invasive registers of myoelectric uterine activity, electrohysterography (EHG) in pregnant women who goes to ordinary labor controls, aiming to preterm labor prediction. With this target has been analysed two public EHG register data bases of women who delivered term and preterm, computing the following non-linear metrics: sample entropy, multivariate sample entropy, fuzzy entropy, multivariate fuzzy entropy, dispersion entropy, multivariate dispersion entropy, bubble entropy and transfer entropy. With each of these metrics has been perform a sweep of their internal parameters, selecting the optimal combination regarding their capacity of separate among term and preterm groups, according to the Wilconxon Rank-Sum Test and Kolmogorov-Smirnov distance. When the optimal parameter combination has been gotten, for the different entropy metrics, the performance of an kNN classifier has been assessed using these and other temporal and spectral metrics of EHG signals, getting a F1 score of 92.23% ± 2.09%.