پیش بینی مرگ ناگهانی قلبی (SCD) با استفاده از تحلیل های زمان – فرکانس و آنالیز غیر خطی سیگنال الکتروکاردیوگرام

Abstract

مرگ ناگهانی قلبی (SCD) همه ساله جان میلیون‌ها انسان را می‌گیرد . با استفاده از تجهیزات پزشکی از قبیل دیفیبریلاتور می توان تعداد این نوع مرگ‌ها را کاهش داد، با وجود این راه‌های مناسبی برای پیش بینی مرگ ناگهانی قلبی که پزشکان بتوانند از طریق آن تصمیمات مناسبی را برای بیماران در معرض خطر بگیرند، وجود ندارد. در این مقاله با استفاده از پردازش سیگنال الکتروکاردیوگرام مرگ ناگهانی قلبی پیش بینی شده است. برای این کار پس از استخراج سیگنال HRV از سیگنال ECG به استخراج ویژگی‌های خطی، زمان – فرکانس و غیر خطی پرداخته شده است. در مرحله بعد، بهترین ویژگی‌های ترکیبی منتجه برای ایجاد بیشترین تمایز بین دو کلاس را انتخاب کرده، سپس با اعمال PCA به بردار ویژگی ترکیبی، ابعاد ویژگی کاهش یافته و در نهایت، از طریق شبکه عصبی MLP افراد سالم و افراد ریسک پذیر، دسته بندی می‌شوند .به منظور ارزیابی توانمندی هر یک از روش‌های تحلیلی در تفکیک افراد، آنها را به صورت مجزا و ترکیبی با هم مقایسه کرده ایم .نتایج به دست آمده نشان می‌دهند که در سیگنال HRV مربوط به افراد ریسک پذیر، در نزدیکی وقوع SCD ویژگی هائی وجود دارد که آنها را کاملا از افراد سالم متمایز می کند. روش بردار ترکیبی از توانایی بمراتب بیشتری برای آشکار کردن این اختلاف برخوردار است. در نهایت صحت تفکیک پذیری برای دقایق اول، دوم ،سوم و چهارم قبل از واقعه به ترتیب 99.43%؛ 97.86% ؛ 90.49% ؛73.35 % است که نسبت به کارهای قبلی انجام شده از صحت بمراتب بالاتری برخوردار است. از طرفی، نشان داده ایم که از 4 دقیقه قبل از رخ دادن مرگ قلبی، این افزایش احتمال خطر کاملا مشهود است؛ به طوری که هرچه به وقوع حادثه نزدیکترمی شویم، احتمال وقوع نیز افزایش می یابد و این زمان برای اتخاذ راهکارهایی برای جلوگیری از این واقعه کافی است.