Clasificación de señales de ECG arrítmicas en el espacio de características entropía- complejidad-tiempo de retraso de embebido

Abstract

La muerte súbita es consecuencia final de una arritmia severa. Así, la detección precoz de las arritmias es relevante. Se propone calcular para cada señal de ECG, el tiempo de retraso de embebido individualizado, la entropía de permutación y la complejidad estadística formando un espacio tridimensional de características, utilizado para entrenar un clasificador basado en la técnica de Random Forest. Los valores obtenidos de los parámetros de calidad de la clasificación son muy satisfactorios, permitiendo discriminar entre grupos de pacientes con ECG arrítmicos o con ritmos normales, presentando así una metodología prometedora en la definición de nuevos marcadores para la detección de patologías cardiovasculares.

Sudden death is a final consequence of a severe arrhythmia. Therefore, early detection of arrhythmias is relevant. It is proposed to calculate for each ECG signal, the individualized embedding time delay, the permutation entropy and the statistical complexity forming a three-dimensional feature space, used to train

a classifier based on the Random Forest technique. The obtained values of the quality classification para- meters are remarkable, and allow the discrimination between groups of patients with arrhythmic ECG or

with normal rhythms, showing a promising efficiency in the definition of new markers for the detection of cardiovascular pathologies.