Avanços na Classificação de ECG para Detecção de Doenças do Coração

As doenças cardiovasculares são um grande problema de saúde que afeta milhões de pessoas pelo mundo e são uma das principais causas de morte. Com o passar da idade, os problemas relacionados ao coração ficam mais comuns. Isso destaca a necessidade de detecção precoce para evitar complicações sérias ou morte. Um jeito eficaz de identificar problemas cardíacos é o eletrocardiograma (ECG), um teste indolor que registra a atividade elétrica do coração. Mas, analisar os resultados do ECG pode ser complicado e exige conhecimento especializado.

#Importância da Detecção Precoce

Detectar doenças cardiovasculares cedo pode salvar vidas. Quando essas doenças são identificadas logo, os profissionais de saúde podem oferecer tratamento na hora que pode evitar problemas mais graves. O ECG costuma ser o primeiro passo nesse processo de detecção. No entanto, a análise de um traço de ECG leva tempo e geralmente precisa de profissionais treinados que consigam interpretar os resultados corretamente.

#Análise do ECG

A tarefa de analisar um ECG inclui dois componentes principais: anotação de batimentos e classificação de sinais. A anotação de batimentos se refere a marcar pontos específicos no sinal do ECG que estão relacionados às contrações do coração. Depois que essa marcação é feita, a classificação do sinal tenta determinar se há anormalidades no ritmo do coração, como arritmia ou fibrilação atrial (AF).

#Métodos de Classificação do ECG

Existem vários métodos para classificar os sinais do ECG. Alguns se baseiam na extração de características, onde características ou padrões específicos dos dados do ECG são escolhidos para análise. Essas características podem incluir medidas estatísticas, padrões de frequência ou formas que são conhecidas por estarem associadas a condições cardíacas.

Com o avanço da tecnologia, métodos de aprendizado profundo têm se tornado populares para a classificação de ECG. Esses métodos conseguem aprender automaticamente a encontrar características importantes nos sinais sem precisar de uma extensa extração manual de características.

#Desafios na Classificação do ECG

Competições como os Desafios da PhysioNet visam incentivar a inovação em métodos automáticos de detecção de ECG. Por exemplo, o desafio de 2017 focou em diferentes tipos de Arritmias, enquanto o desafio de 2020 se expandiu para incluir uma gama mais ampla de problemas cardíacos. Apesar de várias tentativas de aplicar métodos de aprendizado de máquina ou aprendizado profundo, muitos resultados ainda não foram satisfatórios, especialmente no desafio de 2020.

Um desafio na criação de modelos eficazes é a complexidade de algumas arquiteturas de aprendizado profundo. Embora possam melhorar a precisão da previsão, geralmente exigem recursos computacionais e tempo significativos, tornando-os menos adequados para uso em dispositivos portáteis.

#Objetivos do Estudo

Este estudo aborda maneiras de melhorar os métodos de classificação de ECG de três formas principais:

1. Criar um sistema para avaliar classificadores de doenças cardíacas com base em seu desempenho e complexidade.
2. Atingir alto desempenho com um modelo específico usando dados de ECG de dois desafios diferentes.
3. Fornecer insights sobre como os classificadores fazem suas previsões.

#Trabalhos Relacionados

Muitos estudos focaram na classificação de ECG para identificar doenças cardíacas como fibrilação atrial ou arritmia. Alguns até exploraram a previsão de taxas de mortalidade usando dados de ECG. Esses modelos geralmente processam sinais de ECG brutos de várias configurações de eletrodos, mas às vezes apenas analisaram imagens de ECG.

Os métodos podem ser amplamente categorizados em abordagens baseadas em recursos e aprendizado profundo. Abordagens baseadas em recursos extraem características úteis dos sinais de ECG antes de aplicar técnicas de aprendizado de máquina, enquanto métodos de aprendizado profundo extraem características e fazem previsões simultaneamente.

Vários estudos mostraram resultados promissores usando diferentes modelos. Por exemplo, alguns modelos focaram em classificar batimentos cardíacos, enquanto outros visavam tarefas mais complexas que envolvem análise em tempo real de múltiplos eletrodos.

#Fontes de Dados

Os dados para este estudo foram coletados de duas competições: os Desafios PhysioNet/CinC de 2017 e 2020. O conjunto de dados de 2017 continha gravações de ECG de um único eletrodo, enquanto o conjunto de dados de 2020 incluiu sinais de 12 eletrodos de várias fontes, permitindo uma gama mais ampla de condições cardíacas a serem analisadas.

O conjunto de dados de 2017 compreendeu gravações que duravam de 9 a 60 segundos, enquanto o conjunto de dados de 2020 apresentava sinais mais complexos de uma variedade de grupos de pacientes. Essa diversidade proporcionou uma base robusta para testar diferentes modelos.

#Arquitetura do Modelo

Nesta pesquisa, vários modelos de aprendizado de máquina foram explorados, incluindo métodos de aprendizado profundo que focam em processar sinais de ECG em domínios de frequência e tempo. Os principais modelos investigados incluem ResNet50 e DenseNet121, que trabalham com diagramas de Poincaré derivados de dados de ECG, além de uma rede neural convolucional unidimensional (1D CNN) e XGBoost.

#ResNet e DenseNet

O diagrama de Poincaré representa a variabilidade da frequência cardíaca. Os modelos ResNet e DenseNet foram treinados nesses diagramas para identificar arritmias. Esses modelos são bons em reconhecer padrões, mas podem consumir mais energia e tempo durante o treinamento e inferência do que modelos mais simples.

#1D CNN e XGBoost

O modelo 1D CNN focou na análise direta de sinais de ECG brutos e mostrou resultados promissores com menor consumo de energia. O modelo XGBoost, embora menos eficiente em alguns casos, utilizou características extraídas para classificar os sinais de forma eficaz.

#Resultados

Os resultados revelaram que o modelo 1D CNN teve um bom desempenho nos dois conjuntos de dados, mostrando um bom equilíbrio entre precisão e uso de energia. O modelo 1D ResNet também teve alta precisão, particularmente no desafio de 2020, superando muitas soluções de destaque. Em contraste, os métodos baseados em Poincaré foram eficazes para os dados de 2017, mas enfrentaram dificuldades com o conjunto de dados mais complexo de 2020.

#Comparações de Desempenho

Comparando as métricas de desempenho, os modelos 1D consistentemente ocuparam posições mais altas do que seus homólogos 2D, demonstrando sua eficiência em consumo de energia. O modelo XGBoost teve alto desempenho em sinais de longo prazo, mas era intensivo em computação.

#Interpretação dos Modelos

Entender como os modelos fazem previsões é crucial em um contexto médico. Para o modelo DenseNet, ele focou em áreas específicas do diagrama de Poincaré. Para o modelo 1D ResNet, a análise mostrou que ele se concentrou no complexo QRS dos sinais de ECG, que é essencial para detectar condições como fibrilação atrial.

#Tempo de Inferência e Consumo de Energia

O estudo também destacou o tempo que cada modelo levou para fazer previsões, observando que, enquanto o XGBoost tinha tempos de inferência rápidos para sinais curtos, precisava de muito mais tempo para gravações mais longas devido às suas fases de pré-processamento. Em contraste, os modelos 1D tiveram tempos de inferência médios mais rápidos.

Os recursos computacionais utilizados contribuíram para considerações ambientais, com os experimentos resultando em emissões de carbono mensuráveis. Métodos focados em eficiência foram identificados como essenciais para aplicações no mundo real.

#Conclusão

Esta pesquisa focou em vários métodos para classificação de ECG, enfatizando a necessidade de detecção precoce de doenças cardiovasculares. O estudo revelou que, embora modelos de aprendizado profundo como DenseNet e ResNet tenham suas vantagens, modelos 1D mais simples ofereceram um melhor equilíbrio entre desempenho e eficiência.

Os achados indicam que tanto os modelos de convolução unidimensional quanto os métodos avançados de boosting de gradiente têm seu lugar na análise de ECG. No entanto, os modelos unidimensionais como o 1D CNN e o 1D ResNet se destacaram por sua precisão e eficiência energética. Esta pesquisa abre caminho para mais exploração de métodos de aprendizado de máquina que podem facilitar detecções de doenças cardíacas mais rápidas e acessíveis.