Resumen

En este documento, se propone un algoritmo de detección de fibrilación auricular independiente del intervalo pico de onda R basado en el análisis de la característica de sincronización de la señal de electrocardiograma mediante una red neuronal profunda. En primer lugar, la característica de sincronización de cada latido de la señal de electrocardiograma se construye mediante una Red Compleja de Recurrencia. Luego, se utiliza una red neuronal convolucional para detectar la fibrilación auricular mediante el análisis de los autovalores de la Red Compleja de Recurrencia. Finalmente, se desarrolla un algoritmo de votación para mejorar el rendimiento de la detección de fibrilación auricular latido a latido. La base de datos de fibrilación auricular MIT-BIH se utiliza para evaluar el rendimiento del método propuesto. Los resultados experimentales muestran que la sensibilidad, especificidad y precisión del algoritmo pueden alcanzar el 94,28%, 94,91% y 94,59%, respectivamente. Notablemente, el método propuesto fue más

• Materias:Metodologías paramétricas Método bootstrap Cuantiles de regresión Estudio longitudinal Gráficos de control
• Subjects:Parametric methodologies Bootstrap method Regression quantiles Longitudinal study Control charts
• Palabras claves:Fibrilación auricular; Algoritmo; Red neuronal; Característica de sincronización; Señal de electrocardiograma; Base de datos MIT-BIH
• Keywords:Atrial fibrillation; Algorithm; Neural network; Synchronization feature; Electrocardiogram signal; MIT-BIH database