Classification of Ventricular Arrhythmias Based on a Data Driven Approach
Notice bibliographique
Résumé
Ventricular arrhythmias (VA) are dangerous pathophysiological conditions affecting the heart which evolve over time resulting in different manifestations such as ventricular tachycardia (VT), organized VF (OVF), and disorganized VF (DVF). Success of resuscitation for patients is greatly impacted by the type of VA and swift administration of appropriate therapy options. This thesis attempts to arrive at computationally efficient, data driven approaches for classifying and tracking VAs over time for two purposes: (1) ‘in-hospital’ scenarios for planning long-term therapy options, and (2) ‘out-of-hospital’ scenarios for tracking progression/segregation of VAs in near real-time. Using a database of 61 60-s ECG VA segments, maximum classification accuracies of 96.7% (AUC=0.993) and 87% (AUC=0.968) were achieved for VT vs. VF and OVF vs. DVF classification for ‘in-hospital’/offline analysis. Two near real-time approaches were also developed for ‘out-of-hospital’ VA incidents with results demonstrating the high potential to track VA progression and segregation over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».