Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Atrial Fibrillation Detection Algorithm Evaluation and Implementation in Java
KTH, School of Technology and Health (STH).
KTH, School of Technology and Health (STH).
2014 (English)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesisAlternative title
Utvärdering av algoritmer för detektion av förmaksflimmer samt implementation i Java (Swedish)
Abstract [en]

Atrial fibrillation is a common heart arrhythmia which is characterized by a missing or irregular contraction of the atria. The disease is a risk factor for other more serious diseases and the total medical costs in society are extensive. Therefore it would be beneficial to improve and optimize the prevention and detection of the disease.

 

Pulse palpation and heart auscultation can facilitate the detection of atrial fibrillation clinically, but the diagnosis is generally confirmed by an ECG examination. Today there are several algorithms that detect atrial fibrillation by analysing an ECG. A common method is to study the heart rate variability (HRV) and by different types of statistical calculations find episodes of atrial fibrillation which deviates from normal sinus rhythm.

 

Two algorithms for detection of atrial fibrillation have been evaluated in Matlab. One is based on the coefficient of variation and the other uses a logistic regression model. Training and testing of the algorithms were done with data from the Physionet MIT database. Several steps of signal processing were used to remove different types of noise and artefacts before the data could be used.

 

When testing the algorithms, the CV algorithm performed with a sensitivity of 91,38%, a specificity of 93,93% and accuracy of 92,92%, and the results of the logistic regression algorithm was a sensitivity of 97,23%, specificity of 93,79% and accuracy of 95,39%. The logistic regression algorithm performed better and was chosen for implementation in Java, where it achieved a sensitivity of 97,31%, specificity of 93,47% and accuracy of 95,25%.

Abstract [sv]

Förmaksflimmer är en vanlig hjärtrytmrubbning som kännetecknas av en avsaknad eller oregelbunden kontraktion av förmaken. Sjukdomen är en riskfaktor för andra allvarligare sjukdomar och de totala kostnaderna för samhället är betydande. Det skulle därför vara fördelaktigt att effektivisera och förbättra prevention samt diagnostisering av förmaksflimmer.

 

Kliniskt diagnostiseras förmaksflimmer med hjälp av till exempel pulspalpation och auskultation av hjärtat, men diagnosen brukar fastställas med en EKG-undersökning. Det finns idag flertalet algoritmer för att detektera arytmin genom att analysera ett EKG. En av de vanligaste metoderna är att undersöka variabiliteten av hjärtrytmen (HRV) och utföra olika sorters statistiska beräkningar som kan upptäcka episoder av förmaksflimmer som avviker från en normal sinusrytm.

 

I detta projekt har två metoder för att detektera förmaksflimmer utvärderats i Matlab, en baseras på beräkningar av variationskoefficienten och den andra använder sig av logistisk regression. EKG som kommer från databasen Physionet MIT används för att träna och testa modeller av algoritmerna. Innan EKG-signalen kan användas måste den behandlas för att ta bort olika typer av brus och artefakter.

 

Vid test av algoritmen med variationskoefficienten blev resultatet en sensitivitet på 91,38%, en specificitet på 93,93% och en noggrannhet på 92,92%. För logistisk regression blev sensitiviteten 97,23%, specificiteten 93,79% och noggrannheten 95,39%. Algoritmen med logistisk regression presterade bättre och valdes därför för att implementeras i Java, där uppnåddes en sensitivitet på 91,31%, en specificitet på 93,47% och en noggrannhet på 95,25%.

Place, publisher, year, edition, pages
2014. , 86 p.
Series
TRITA-STH, 2014: 091
Keyword [en]
Atrial Fibrillation, AF, Detection algorithm, AF detection, Algorithm evaluation, Matlab, Java, Electrocardiogram, ECG, Heart rate variability, HRV, Signal processing, Pre processing, Noise reduction, Baseline wander, powerline interference, wavelet transform, DWT, R-peak detection, Pan-tompkins, HRV cleaning, Feature selection, U-test, SDANN, SDNN, CV, RMSSD, PNN50, TINN, LF, HF, Logistic regression, CV algorithm, Receiver operating characteristics, ROC, Classification, Confusion matrix, Leave-one-out, cross validation, Statgraphics
Keyword [sv]
Förmaksflimmer, detekteringsalgoritm, evaluering, Matlab, Java, elektrokardiogram, EKG, Hjärtfrekvens variabilitet, Signalbehandling, Brusreducering, Logistisk regression, Variationskoefficient, Klassificering
National Category
Medical Engineering
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-158878OAI: oai:DiVA.org:kth-158878DiVA: diva2:779332
Subject / course
Medical Engineering
Educational program
Master of Science in Engineering - Medical Engineering
Supervisors
Examiners
Available from: 2015-02-26 Created: 2015-01-12 Last updated: 2015-02-26Bibliographically approved

Open Access in DiVA

LUCAS_DIZON_MARTIN_JOHANSSON_STUDENT_THESIS(2650 kB)423 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 2650 kBChecksum SHA-512
b0e1de515c118d44044d0a1181b8de9fb9ee955b8cc3b42a3dc73f63ac65ec2f2b3ed7b819801f4e2bc70e737e60f5e46617aea58e96035883275e1d87388eeb
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
School of Technology and Health (STH)
Medical Engineering

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 423 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 574 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf