Модель детекции фибрилляции предсердий, основанная на дифференцировании и сжатии интервалограмм

Н. С. Марков<sup>ab

a</sup> Институт иммунологии и физиологии Уральского отделения РАН, г. Екатеринбург
^b Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б. Н. Ельцина, г. Екатеринбург

Аннотация: Фибрилляция предсердий – это наиболее распространенная в популяции аритмия, оказывающая существенное влияние на систему здравоохранения. В данной работе представлена модель автоматической детекции эпизодов фибрилляции предсердий на ЭКГ, использующая сжатие информации и численное дифференцирование для классификации последовательностей интервалов между сердцебиениями. В основе модели лежит нормализованное расстояние сжатия, основанное на теории универсальных метрик информационной близости. Чтобы обеспечить дискриминацию классов путем сжатия, в работе рассматривается конечно-разностное представление интервальных последовательностей с последующей процедурой квантования. В частности, вводится простое $\Delta$5RR-интервальное представление последовательности, которое улучшает чувствительность модели к флуктуациям сердечного ритма. Предлагаемая модель достигает 96.37% чувствительности, 97.74% специфичности и 0.935 коэффициента корреляции Мэтьюса при 8x5-кратной кросс-валидации на базе данных MIT-BIH AFDB с использованием окна из 128 R-пиков. Особым преимуществом модели является качество классификации при обучении с малым количеством проб, то есть обучающая выборка с небольшим числом наблюдений последовательностей может использоваться для классификации достаточно больших тестовых выборок.

Ключевые слова: нормализованное расстояние сжатия, обучение с малым количеством проб, детекция фибрилляции предсердий, ритм сердца, RR-интервалограммы.

DOI: 10.15514/ISPRAS-2025-37(2)-21