Systém pro stanovení a úpravu variability tepové frekvence

Abstract

Tato práce se zaměřuje na vytvoření metod pro úpravu vícekanálové srdeční frekvence plodu (fHR). Tyto metody mají potenciál snížit falešnou diagnostiku hypoxie. V práci jsou použity dvě databáze, labour a pregnancy. Databáze labour, obsahuje 12 záznamů vícekanálového abdominálního elektro- kardiogramu (aEKG) s délkou 5 minut. Databáze pregnancy obsahuje 10 záznamů aEKG s délkou 20 minut. Obě databáze mají vzorkovací frekvenci 500 Hz. V práci jsou navrhnuty tři metody, které se postupně kombinují. Metoda 1, upravuje křivky vícekanálového fHR. Metoda 2, pomocí již da- ných pravidel používá úpravu detekce R-kmitů. V metodě 3 se kombinují obě předchozí metody s rozdílem sloučení vektorů R-kmitu, místo vektorů fHR. Pro hodnocení R-kmitů je použita přesnost detekce R-kmitů, podle parametrů přesnosti (ACC), senzitivity (SE), přesnosti predikce (PPV) a F1. K hodnocení křivek fHR byl použit Bland-Altmanův graf, kde porovnáváme jeho střední hod- notu μ a hodnoty ±1.96σ. Přesnost detekce ve většině případech vyšla s pozitivním zlepšením v řádu jednotek, oproti R-kmitům s neupravenou detekcí. Hodnocení pomocí Bland-Altmanova grafu, pro databázi labour vyšlo nejlépe pro metodu 1, jelikož měla nejnižší průměr střední hodnoty μ všech záznamů. Pro hodnoty ±1.96σ pak nejlépe vyšla metoda 2. Pro databázi pregnancy vyšel průměr střední hodnoty μ a hodnot ±1.96σ všech záznamů nejlépe pro metodu 3. Nejlépe hodnocenou me- todou pro všechny záznamy z obou databází poté vyšla metoda 1 pro střední hodnotu μ a metoda 2 pro hodnotu ±1.96σ. Celkovou nejlepší metodou je metoda 1. Její průměr středních hodnot μ pro všechny záznamy z obou databází dosahoval skoro dvakrát lepších hodnot, než metoda 2 a metoda 3.

This thesis focuses on developing methods to modify the multichannel fetal heart rate (fHR). These methods have the potential to reduce the number of erroneous conclusions, such as caesarean section, by physicians. Two databases, labour and pregnancy, are used in this work. The labour database, contains 12 records of multichannel abdominal electrocardiogram (aEKG) of 5 minutes duration. The pregnancy database contains 10 aEKG records with a length of 20 minutes. Both databases have a sampling rate of 500 Hz. Three methods are proposed in this paper, which are sequentially combined. Method 1, adjusts the multichannel fHR curves. Method 2, using the already given rules, applies the R-means detection adjustment. In method 3, the two previous methods are combined, with the difference of merging the R-peaks vectors, instead of the fHR vectors. For the evaluation of R-peaks, the accuracy of R-peaks detection is used, according to the parameters accuracy (ACC), sensitivity (SE), prediction accuracy (PPV), and F1. The Bland-Altman plot was used to evaluate the fHR curves, comparing its mean value μ and ±1.96σ values. All results are compared with the reference of the specified annotation. In most cases, the accuracy of the detection gave us a positive improvement of an order of magnitude compared to the unadjusted R-peaks detection. Evaluation using the Bland-Altman plot, for the labour database came out best for method 1, as it had the lowest average of the mean μ value of all records. For values of ±1.96σ, method 2 performed best. For the pregnancy database, the average of the mean μ and ±1.96σ values of all records came out best for method 3. Method 1 then came out best for the mean μ value and method 2 for the ±1.96σ value for all records from both databases. The overall best method is method 1. Its average of mean μ values for all records from both databases was almost twice as good as method 2 and method 3.