Detection of Junctional Ectopic Tachycardia by Central Venous Pressure.
Detection of Junctional Ectopic Tachycardia by Central Venous Pressure.
复制标题
DOI：
10.1007/978-3-030-77211-6_29
复制
发表时间：
2021-06
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Jain PN
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tan X;Dai Y;Humayun AI;Chen H;Allen GI;Jain PN
中心静脉压 (CVP) 是心脏右心房附近腔静脉的血压。该信号波形通常在临床环境中收集，但关于使用该数据检测心律失常和其他心脏事件的讨论却很有限。在本文中，我们开发了用于 CVP 波形分析的信号处理和特征工程管道。通过对儿科交界性异位心动过速 (JET) 的案例研究，我们表明，我们提取的 CVP 特征能够可靠地检测 JET，其结果与更常用的心电图 (ECG) 特征相当。因此，该机器学习流程可以改善心律失常的临床诊断和 ICU 监测。它还证实和补充了基于心电图的诊断，特别是当心电图测量不可用或损坏时。
Central venous pressure (CVP) is the blood pressure in the venae cavae, near the right atrium of the heart. This signal waveform is commonly collected in clinical settings, and yet there has been limited discussion of using this data for detecting arrhythmia and other cardiac events. In this paper, we develop a signal processing and feature engineering pipeline for CVP waveform analysis. Through a case study on pediatric junctional ectopic tachycardia (JET), we show that our extracted CVP features reliably detect JET with comparable results to the more commonly used electrocardiogram (ECG) features. This machine learning pipeline can thus improve the clinical diagnosis and ICU monitoring of arrhythmia. It also corroborates and complements the ECG-based diagnosis, especially when the ECG measurements are unavailable or corrupted.
登录
查看更多内容
影响因子：
4.6
作者：
Mar, Tanis;Zaunseder, Sebastian;Poll, Ruediger
通讯作者：
Poll, Ruediger
影响因子：
2.3
作者：
Saenz-Cogollo, Jose Francisco;Agelli, Maurizio
通讯作者：
Agelli, Maurizio
影响因子：
--
作者：
Kabbani, Mohamed Salim;Al Taweel, Hayan;Al Ghamdi, Saleh
通讯作者：
Al Ghamdi, Saleh
影响因子：
3.7
作者：
Drew BJ;Harris P;Zègre-Hemsey JK;Mammone T;Schindler D;Salas-Boni R;Bai Y;Tinoco A;Ding Q;Hu X
通讯作者：
Hu X
影响因子：
4.6
作者：
de Chazal, P;O'Dwyer, M;Reilly, RB
通讯作者：
Reilly, RB