Jornadas de difusión de proyectos Académicos, de Investigación y Extensión

ANÁLISIS DE PARÁMETROS DE UN MODELO PARA LA COMPARACIÓN DE PATRONES DE ARRITMIAS CARDÍACAS

Agustín Benjamín Ezequiel Solano, Alejandro Hadad

Facultad de Ingeniería
aguchosolano@gmail.com
hadad@santafe-conicet.gov.ar

Resumen:

En el presente trabajo se presenta un modelo para la búsqueda de patrones temporales secuenciales de arritmias cardíacas implementado en un prototipo software. Dicha búsqueda está orientada al soporte de tareas de monitoreo en ámbitos clínicos a través de modelos de seguimiento temporal en unidades de cuidados críticos. En el proceso de diseño se abordaron diferentes dimensiones de análisis desde el punto de vista de la abstracción temporal. Para el desarrollo de los modelos de seguimiento se eligió como caso de referencia el monitoreo de las arritmias. Para el análisis de secuencias se construyó un modelo basado en el algoritmo de Smith-Waterman. El seguimiento con este modelo generó información adicional, potencialmente utilizable en el pronóstico de evolución en cuidados críticos. Con estas especificaciones se desarrolló una aplicación de software que tiene como objetivo principal comparar y ponderar registros de electrocardiograma (ECG), clasificados según diferentes tipos de latidos. La aplicación funciona como soporte para la exploración y el análisis con fines diagnósticos de afecciones evidenciadas a partir de arritmias cardíacas, brindando indicios acerca de la evolución temporal entre registros similares. Se realizaron ensayos con el objetivo de buscar un patrón de distribución para el conjunto de valores de la matriz de sustitución y así obtener una adecuada representación de las penalidades y pesos a la hora de comparar los distintos tipos de latidos y eventos propios del ECG. Previo a dicha comparación se realizó una preselección en dos grupos (Agudos y No Agudos), a fin de establecer un criterio de evaluación de los resultados para los patrones temporales más frecuentes de esta problemática Durante el proceso, para cada matriz de sustitución modelada, se seleccionó inicialmente un segmento representativo perteneciente al grupo de los registros Agudos. Luego se realizó la comparación contra toda la base de datos y se obtuvo en cada caso la tabla con los score de cada registro, ordenados de mayor a menor valor, siendo los de mayor score los registros “más parecidos” o en los que se encontró un segmento con mayor similitud al segmento seleccionado. A continuación se procedió a contar, siguiendo el orden de mayor a menor score, cuantos registros pertenecientes al grupo de los Agudos aparecían entre los más parecidos, hasta que aparecían solo registros del otro grupo, momento en el que se consideró que la comparación ya no era satisfactoria. En caso de que con un mismo valor de score aparecieran registros de los dos grupos, se seguían contando los del grupo evaluado, y el conteo sólo terminaba cuando en el siguiente valor de score sólo aparecían registros del grupo no evaluado. Este procedimiento se llevó a cabo con cada uno de los 10 registros clasificados como Agudos y como resultado se obtuvo un valor entero producto del promedio de las cuentas realizadas. En caso de que el promedio fuera un número real, se tomó el entero menor. De la misma forma se procedió con el grupo de los No Agudos y con cada una de las matrices de sustitución. Los resultados sugieren que para el grupo de los registros No Agudos, la matriz que mejor reconoce los registros es aquella que solo resalta las coincidencias (ponderación balanceada) sin ponderar las no coincidencias. En cambio, para el caso de los registros Agudos, la matriz que mejor realiza el reconocimiento es la matriz que penaliza las no coincidencias y con ponderación balanceada. Por otro lados se observó que el modelado desbalanceado es insuficiente y que amerita mejores estimaciones de las penalidades debido a que el resaltar un latido patológico por sobre los demás va en detrimento de los otros tipos. En este sentido se trabajará en estimaciones más precisas de los parámetros de la matriz tomando como base una comparación morfológica de los latidos mediante de técnicas de procesamiento de señales e inteligencia artificial.