SVM Classifier for the Detection of Ventricular Fibrillation

SVM 분류기를 통한 심실세동 검출

  • Song, Mi-Hye (Department of Biomedical Engineering, Yonsei University) ;
  • Lee, Jeon (Department of Biomedical Engineering, Yonsei University, Center for Emergency Medical Informatics) ;
  • Cho, Sung-Pil (Department of Biomedical Engineering, Yonsei University) ;
  • Lee, Kyoung-Joung (Department of Biomedical Engineering, Yonsei University, Center for Emergency Medical Informatics)
  • 송미혜 (연세대학교 의공학과) ;
  • 이전 (연세대학교 의공학과, 이동형 응급의료정보시스템 개발 센터) ;
  • 조성필 (연세대학교 의공학과) ;
  • 이경중 (연세대학교 의공학과, 이동형 응급의료정보시스템 개발 센터)
  • Published : 2005.09.25

Abstract

Ventricular fibrillation(VF) is generally caused by chaotic behavior of electrical propagation in heart and may result in sudden cardiac death. In this study, we proposed a ventricular fibrillation detection algorithm based on support vector machine classifier, which could offer benefits to reduce the teaming costs as well as good classification performance. Before the extraction of input features, raw ECG signal was applied to preprocessing procedures, as like wavelet transform based bandpass filtering, R peak detection and segment assignment for feature extraction. We selected input features which of some are related to the rhythm information and of others are related to wavelet coefficients that could describe the morphology of ventricular fibrillation well. Parameters for SVM classifier, C and ${\alpha}$, were chosen as 10 and 1 respectively by trial and error experiments. Each average performance for normal sinus rhythm ventricular tachycardia and VF, was 98.39%, 96.92% and 99.88%. And, when the VF detection performance of SVM classifier was compared to that of multi-layer perceptron and fuzzy inference methods, it showed similar or higher values. Consequently, we could find that the proposed input features and SVM classifier would one of the most useful algorithm for VF detection.

심실세동은 심장의 무질서한 전기적 활동으로 인해 심근 수축이 동시에 이뤄지지 않게 되어 급성심장사에 이르게 하는 부정맥이다. 본 연구에서는 이러한 심실세동 검출을 위해 적은 양의 학습 데이터만으로 좋은 분류 성능을 보이는 SVM(Support Vector Machine) 분류기 기반의 심실세동 검출 알고리즘을 제안하였다. 심전도 신호로부터 SVM 분류기에 입력할 입력 특징을 추출하기 위하여 웨이브렛 변환기반의 대역통과 필터링, R점 검출, 입력 특징 추출구간 설정의 전처리 과정을 수행하였으며 입력 특징으로는 리듬 기반의 정보 및 웨이브렛 변환 계수를 선택하였다. SVM 다원분류기는 정상리듬(NSR) 분류기, 심실 세동과 유사한 심실빈맥(VT) 분류기, 심실세동(VF) 분류기 그리고 그 외 부정맥 분류기로 구성하였다. SVM 분류기의 파라미터 C값과 ${\alpha}$값은 실험을 통하여 최고 성능을 나타내는 C=10, ${\alpha}=1$을 선택하였다. SVM 다원 분류기를 통한 정상리듬, 심실빈맥 심실세동의 검출 평균값은 98.39%, 96.92%, 99.88%의 우수한 검출 성능을 나타냈다. 본 연구에서 제안된 동일 입력특징을 사용하여 SVM 분류기의 심실세동 검출 결과와 다층퍼셉트론 신경망 및 퍼지추론 방법에 의한 결과를 비교하였으며 SVM 분류기가 비슷하거나 우수한 결과를 보였다. 또한 기존 다른 알고리즘에 비하여도 우수한 결과를 보임으로써 제안된 입력 특징을 통한 SVM 분류기 기반의 심실세동 검출이 유용함을 확인할 수 있었다.

Keywords

References

  1. V. X. Afonso, W. J. Tompkins, 'Detection Ventricular Fibrillation', IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, pp. 152-159, 1995 https://doi.org/10.1109/51.376752
  2. H. X. Zhang, Y. S. Zhu, Z. M. Wang, 'Complexity measure and complexity rate information based detection of ventricular tachycardia and fibrillation', Medical & Biological Engineering & Computing, Vol. 38, pp. 553-557, 2000 https://doi.org/10.1007/BF02345752
  3. M. I. Oiws, A. H. Abou-Zied, A. M. Youssef, 'Study of Features based on Nonlinear Dynamical, Modeling in ECG Arrhythmia Detection and Classification', IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol. 49, No.7, pp. 733-736, 2002 https://doi.org/10.1109/TBME.2002.1010858
  4. N. Srinivasan, M.T. Wong, S.M. Krishnan, 'A new Phase Space Analysis Algorithm for Cardiac Arrhythmia Detection', 2003 https://doi.org/10.1109/IEMBS.2003.1279515
  5. K. I. Minami, H. Nakajima, 'Real-Time Discrimination of Ventricular Tachyarrhythmia with Fourier-Transform Neural Network', IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol. 46, No.2, pp. 179-185, 1999 https://doi.org/10.1109/10.740880
  6. T. Sugiura, H. Hirata, Y. Harada, T. Kazui, 'Automatic Discrimination of Arrhythmia Waveforms using Fuzzy Logic', Proceeding of the 20th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, Vol. 20, No.1, pp. 108-111, 1998 https://doi.org/10.1109/IEMBS.1998.745839
  7. 박광리, '스트레스 심전도의 잡음 제거를 위한 WAF와 WIF의 설계', 연세대학교 박사학위논문, 2000년
  8. S. R. Gunn, 'Support Vector Machines for Classification and Regression', Faculty of Engineering and Applied Science, Technical Report, pp.1-54, May 1998
  9. 어상준, 'Support Vector Machines를 이용한 문서정보 기반의 단백질 기능 분류', 서울대학교 석사학위논문, 2003년
  10. W. Y. Choi, K. Lee and Y. Chung, 'Support vector machines for robust speaker verification', in Proc. of the AICSST, pp.262-267, 2002
  11. R. H. Clayton, A. Murray, R. W.F. Campbell, 'Comparison of four techniques for recognition of ventricular fibrillation from the surface ECG' , Medical & Biological Engineering & Computing, pp. 111-117, 1993 https://doi.org/10.1007/BF02446668
  12. 최진호, 초보자를 위한 심전도 가이드, 2000년
  13. C. M. Rocco and J. A. Moreno, 'Fast Monte Carlo Reliability Evaluation Using Support Vector Machine', Reability Engineering and System Safety, vol.76, no. 3, pp.237-243, June 2002 https://doi.org/10.1016/S0951-8320(02)00015-7
  14. 최우용, 황병희, 이경희, 반성범, 정용화, 정상화, '에스 브이 엠을 이용한 화자인증 알고리즘의 하드웨어 구현 연구', 전자공학회논문지, 제41권 SP편, 제3호, 365-372쪽, 2004년
  15. B. Scholkopf, C. J. C. Burges and A. J. Smola, 'Advances in kernel methods', The MIT Press, 1999
  16. Y. K. Jung, W. J. Tompkins, 'Detecting and classifying Life-Thresatening ECG Ventricular Arrhythmia using wavelet Decomposition', 2003 https://doi.org/10.1109/IEMBS.2003.1280397
  17. R. H. Clayton and A. Murray, 'Comparison of techniques for time-frequency analysis of the ECG during human ventricular fibrillation', IEE Proc. -Sci. Meas. Technol,. vol. 145, no. 6, pp. 301-306, November 1998 https://doi.org/10.1049/ip-smt:19982322