Design and implementation of an atrial fibrillation detector based on neural networks

Abstract

[EN] Atrial fibrillation (AF) is the most common sustained arrhythmia, increasing its prevalence with the age of the patients. The symptoms of AF considerably reduce the quality of life. However, the most important cause of morbid-mortality associated to AF is consequence of an augmented risk of suffering a stroke as a result of a cardiogenic thrombus. Because of this, clinical community is very interested in an early diagnosis, treatment and control of the patients with AF. The objective of this Master Thesis is to design and develop an AF detector which only uses the information contained in the inter-beat interval sequence of an electrocardiogram segment of 30 seconds. To achieve this goal, artificial neural networks are employed and several approaches to improve their learning capabilities are explored. The developed detector is integrated in a commercial software solution to analyze long-term electrocardiograms. After the integration, the detector is tested according with the standards applying to this sector, demonstrating its effectiveness.

[ES] La fibrilación auricular (FA) es la arritmia sostenida más frecuente en la población, aumentando su prevalencia con la edad de los pacientes. La sintomatología de la FA reduce considerablemente la calidad de vida. No obstante, la mayor causa de morbimortalidad asociada a la FA es consecuencia del riesgo aumentado de sufrir un accidente cerebrovascular por un trombo de génesis cardiaca. Es por ello que existe un gran interés clínico en el diagnóstico precoz, tratamiento y control de los pacientes con FA. Este Trabajo Fin de Máster tiene como objetivo el diseño y desarrollo de un detector de FA que sólo utilice la información contenida en los intervalos RR de un segmento de 30 segundos de electrocardiograma. Para ello que se emplean redes neuronales y se exploran diferentes técnicas para mejorar sus capacidades de aprendizaje. El detector desarrollado se integra en una aplicación comercial de procesado de señal electrocardiográfica de larga duración. Tras la integración, el detector es posteriormente testado según los estándares de aplicación en este ámbito, demostrándose su eficacia.