Beschreibung
Nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation (WHO) sind Herz-Kreislauf-Erkrankungen die Haupttodesursache in den Industrieländern. Die Analyse der arteriellen Pulswellenform (APW) bietet eine nicht-invasive Möglichkeit zur Frühdiagnose von Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines automatischen Algorithmus zur Extraktion und Klassifizierung der erfassten Daten von APW-Signalen auf der Grundlage des Risikos von CVD-Problemen. Zur Extraktion der Daten wurden verschiedene Signalvorverarbeitungsmethoden zur Rauschunterdrückung und Pulssegmentierung angewandt. Anschließend wurde ein K-Means-Clustering-Algorithmus angewandt, um die qualitativ besseren APWs auszuwählen. Die Diskrepanz zwischen einer parallelen manuellen Extraktion der Wellen und dem Ergebnis des K-Means-Algorithmus war praktisch null. Es wurde ein Pool von 32 Parametern zur Charakterisierung der Wellenform extrahiert, darunter Zeitbereichs-, Wavelet-Transformations-, Root Mean Square Error- und Frequenzbereichsmerkmale. Einige Parameter wurden für das K-Means-Clustering verwendet, der Rest diente zum Trainieren eines mehrschichtigen neuronalen Perzeptron-Netzes für die Klassifizierung von APW mit niedrigem/hohem CVD-Risiko bei jedem Patienten. Die erzielten Ergebnisse sind sehr vielversprechend. Ein Teil dieser Arbeit wurde mit dem Nascimento-Leitão-Preis ausgezeichnet.
Autorenporträt
Lizenziat in Biomedizintechnik an der Fakultät für Physik der Universität Aveiro mit Interesse an maschinellem Lernen zur Unterstützung klinischer Entscheidungen.
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