論文の概要: Deep learning methods for screening patients' S-ICD implantation eligibility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06021v1
• Date: Wed, 10 Mar 2021 12:37:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-11 14:49:36.710325
• Title: Deep learning methods for screening patients' S-ICD implantation eligibility
• Title（参考訳）: S-ICD 埋込み適性検査のための深層学習法
• Authors: Anthony J. Dunn, Mohamed H. ElRefai, Paul R. Roberts, Stefano Coniglio, Benedict M. Wiles and Alain B. Zemkoho
• Abstract要約: 皮下植込み型除細動器(s-icds)は心室性不整脈による突然の心死の予防に用いられる。 T Wave Over Sensing (TWOS)は、S-ICDに固有のリスクであり、不適切なショックを引き起こす可能性がある。 TWOSの主要な予測器は、高いT:R比(T波とR波の振幅の比率)です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4253416336476246
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Subcutaneous Implantable Cardioverter-Defibrillators (S-ICDs) are used for prevention of sudden cardiac death triggered by ventricular arrhythmias. T Wave Over Sensing (TWOS) is an inherent risk with S-ICDs which can lead to inappropriate shocks. A major predictor of TWOS is a high T:R ratio (the ratio between the amplitudes of the T and R waves). Currently patients' Electrocardiograms (ECGs) are screened over 10 seconds to measure the T:R ratio, determining the patients' eligibility for S-ICD implantation. Due to temporal variations in the T:R ratio, 10 seconds is not long enough to reliably determine the normal values of a patient's T:R ratio. In this paper, we develop a convolutional neural network (CNN) based model utilising phase space reconstruction matrices to predict T:R ratios from 10-second ECG segments without explicitly locating the R or T waves, thus avoiding the issue of TWOS. This tool can be used to automatically screen patients over a much longer period and provide an in-depth description of the behaviour of the T:R ratio over that period. The tool can also enable much more reliable and descriptive screenings to better assess patients' eligibility for S-ICD implantation.
• Abstract（参考訳）: 皮下植込み型除細動器(s-icds)は心室性不整脈による突然の心死の予防に用いられる。 T Wave Over Sensing (TWOS)は、S-ICDに固有のリスクであり、不適切なショックを引き起こす可能性がある。 TWOSの主要な予測器は、高いT:R比(T波とR波の振幅の比)である。 現在、患者の心電図(ECG)を10秒以上スクリーニングし、T:R比を測定し、S-ICD植込みの適性を決定する。 T:R比の経時変化のために、10秒は患者のT:R比の正常値を確実に決定するのに十分長くありません。 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく位相空間再構成行列を用いたモデルを開発し,R波やT波を明示的に検出することなく10秒ECGセグメントからT:R比を予測し,TWOSの問題を回避する。 このツールは、ずっと長い期間患者を自動的にスクリーニングし、その期間におけるt:r比の挙動を詳細に記述するために使うことができる。 また、より信頼性が高く記述的なスクリーニングにより、S-ICD移植に対する患者の適性を評価することもできる。

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