Automated classification of congestive heart failure severity using time domain, frequency domain and non-linear heart rate variability measures
Notice bibliographique
Résumé
Congestive Heart Failure (CHF) is one of the leading causes of death in elderly in Canada. It has a 5-year survival rate of around 50% and half a million Canadians live this disease. CHF is a progressive disease that rapidly increases in severity. As a result, CHF patients have to pay unscheduled visits to the hospital due to critical emergencies. Lack of automated techniques for the prediction and detection of CHF not only degrades the quality of life of these patients but also causes them extreme financial stress. Automated techniques for the detection of critical events can help clinicians monitor these patients' cardiac health more efficiently. In this paper, we present an automated classifier for the detection of CHF severity. We classified New York Heart Association class I, II and III patients using time domain, frequency domain and non-linear heart rate variability (HRV) measures. We compared the performance of our multi-class classifier and the binary classifier using different sets of HRV features. Our results show that using a combined set of features instead of Standard Deviation of NN intervals (SDNN) alone, improves the classifier accuracy by almost 21%. Moreover, using HRV measures extracted from longer duration of NN intervals, improve the classification accuracy of class I in multi-class classifier by almost 3 times.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».