Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • In English
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä aineisto 
  •   Etusivu
  • 3. UTUCris-artikkelit
  • Rinnakkaistallenteet
  • Näytä aineisto
  •   Etusivu
  • 3. UTUCris-artikkelit
  • Rinnakkaistallenteet
  • Näytä aineisto
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Automated Detection of Atrial Fibrillation Based on Time-Frequency Analysis of Seismocardiograms

Mojtaba Jafari Tadi; Tero Koivisto; Juhani Airaksinen; Mikko Pänkäälä; Tom Kuusela; Tuija Vasankari; Tero Hurnanen; Tuomas Kiviniemi; Eero Lehtonen; Antti Saraste

Automated Detection of Atrial Fibrillation Based on Time-Frequency Analysis of Seismocardiograms

Mojtaba Jafari Tadi
Tero Koivisto
Juhani Airaksinen
Mikko Pänkäälä
Tom Kuusela
Tuija Vasankari
Tero Hurnanen
Tuomas Kiviniemi
Eero Lehtonen
Antti Saraste
Katso/Avaa
Final draft (707.5Kb)
Lataukset: 

IEEE
doi:10.1109/JBHI.2016.2621887
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on:
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2021042715738
Tiivistelmä

In this paper, a novel method to detect atrial fibrillation from a seismocardiogram (SCG) is presented. The proposed method is based on linear classification of the spectral entropy and a heart rate variability index computed from the SCG. The performance of the developed algorithm is demonstrated on data gathered from 13 patients in clinical setting. After motion artefact removal, in total 119 minutes of AFib data and 126 minutes of sinus rhythm data were considered for automated atrial fibrillation detection. No other arrhythmias were considered in this study. The proposed algorithm requires no direct heartbeat peak detection from the SCG data, which makes it tolerant against interpersonal variations in the SCG morphology, and noise. Furthermore, the proposed method relies solely on SCG and needs no complementary electrocardiography (ECG) to be functional. For the considered data, the detection method performs well even on relatively low quality SCG signals. Using a majority voting scheme which takes 5 randomly selected segments from a signal and classifies these segments using the proposed algorithm, we obtained an average true positive rate of 99.9% and an average true negative rate of 96.4% for detecting atrial fibrillation in leave-one-out cross-validation. The presented work facilitates adoption of MEMS-based heart monitoring devices for arrhythmia detection.

Kokoelmat
  • Rinnakkaistallenteet [19207]

Turun yliopiston kirjasto | Turun yliopisto
julkaisut@utu.fi | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Tämä kokoelma

JulkaisuajatTekijätNimekkeetAsiasanatTiedekuntaLaitosOppiaineYhteisöt ja kokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy

Turun yliopiston kirjasto | Turun yliopisto
julkaisut@utu.fi | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste