A model for the analysis of electric signals in the hearth

Estudar a eletrofisiologia do coração é uma tentativa de compreender a essência da sua função. Analisar um eletrocardiograma (ECG) é interpretar a atividade elétrica do coração, permitindo a deteção de anomalias na condução cardíaca. A fibrilação atrial (FA), um tipo particular de arritmia, é causada pela atividade elétrica involuntária na aurícula esquerda do coração. Como consequência, a propagação do sinal cardíaco é prejudicada, afetando a sua velocidade de condução.

O objetivo final desta tese é criar um modelo que possa analisar o ECG, classificar o seu estado e estimar a velocidade média de condução do sinal atrial. Para atingir este objetivo, foram selecionados pacientes com FA submetidos a ablação cardíaca (um tratamento para a FA) no Departamento de Cardiologia do Hospital de Santa Marta, e os dados de ECG de 12 derivações, registados antes e após o procedimento de ablação foram analisados.

Em seguida, comparámos os dados do ECG de pacientes e de indivíduos saudáveis e estimámos as respetivas velocidades de condução. A abordagem resultou em modelos de Machine Learning e de Deep Learning que podem distinguir com precisão entre os dados de ECG de pacientes antes e depois da ablação e dados de indivíduos saudáveis. Através de várias abordagens testadas, uma rede neural artificial com duas camadas ocultas simples superou todos os seus concorrentes, distinguindo os conjuntos de dados com uma precisão máxima de $96,90\%$. O seu desempenho foi seguido pelo algoritmo Random Forest, que se revelou o melhor ajuste entre os modelos de Machine Learning implementados. Um algoritmo de Decision Tree foi optimizado, proporcionando os melhores resultados para a estimativa das velocidades.

O modelo foi capaz de estimar uma velocidade média de condução do sinal atrial de 60,86 ± 10,79 cm/s para os indivíduos saudáveis e um valor de 41,62 ± 20,36 cm/s para os pacientes antes da ablação. Os resultados da Decision Tree, reforçados pela correlação observada da característica extraída "Positive Slope V1", que representa a inclinação da variação positiva da onda P, encontrada no canal V1 do ECG de 12 derivações, dão fortes indícios de que esta característica reflete a velocidade de condução do sinal atrial.