論文の概要: Benchmarking changepoint detection algorithms on cardiac time series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12408v1
- Date: Tue, 16 Apr 2024 20:48:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-22 17:13:50.834194
- Title: Benchmarking changepoint detection algorithms on cardiac time series
- Title（参考訳）: 心的時系列における変化点検出アルゴリズムのベンチマーク
- Authors: Ayse Cakmak, Erik Reinertsen, Shamim Nemati, Gari D. Clifford,
- Abstract要約: 本研究は、疾患分類などの特定のタスクに対して、変更点検出アルゴリズムを選択するための原則的なアプローチを提案する。
人工データから選択したパラメータを用いて,REM行動障害(RBD)患者22名と健常者15名の実データ(心的時系列)に全アルゴリズムを適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.397233888137007
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The pattern of state changes in a biomedical time series can be related to health or disease. This work presents a principled approach for selecting a changepoint detection algorithm for a specific task, such as disease classification. Eight key algorithms were compared, and the performance of each algorithm was evaluated as a function of temporal tolerance, noise, and abnormal conduction (ectopy) on realistic artificial cardiovascular time series data. All algorithms were applied to real data (cardiac time series of 22 patients with REM-behavior disorder (RBD) and 15 healthy controls) using the parameters selected on artificial data. Finally, features were derived from the detected changepoints to classify RBD patients from healthy controls using a K-Nearest Neighbors approach. On artificial data, Modified Bayesian Changepoint Detection algorithm provided superior positive predictive value for state change identification while Recursive Mean Difference Maximization (RMDM) achieved the highest true positive rate. For the classification task, features derived from the RMDM algorithm provided the highest leave one out cross validated accuracy of 0.89 and true positive rate of 0.87. Automatically detected changepoints provide useful information about subject's physiological state which cannot be directly observed. However, the choice of change point detection algorithm depends on the nature of the underlying data and the downstream application, such as a classification task. This work represents the first time change point detection algorithms have been compared in a meaningful way and utilized in a classification task, which demonstrates the effect of changepoint algorithm choice on application performance.
- Abstract（参考訳）: バイオメディカル時系列における状態変化のパターンは、健康や病気と関連している可能性がある。
本研究は、疾患分類などの特定のタスクに対して、変更点検出アルゴリズムを選択するための原則的なアプローチを提案する。
8つのアルゴリズムを比較し,実際の人工心血管時系列データに対する時間的寛容,雑音,異常伝導(オブポピー)の関数として各アルゴリズムの性能を評価した。
人工データから選択したパラメータを用いて,REM行動障害(RBD)患者22名と健常者15名の実データ(心的時系列)に全アルゴリズムを適用した。
K-Nearest Neighbors法を用いた健康管理からRBD患者を分類するために検出された変化点から特徴を導出した。
人工データでは,修正ベイズ変化点検出アルゴリズムにより状態変化の同定に優れた正の予測値が得られたが,再帰平均差最大化(RMDM)は正の正の値を得た。
分類タスクでは,RMDMアルゴリズムから得られた特徴は,0.89の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の
自動的に検出された変化点は、直接観察できない被験者の生理状態に関する有用な情報を提供する。
しかし、変化点検出アルゴリズムの選択は、基礎となるデータの性質と分類タスクのような下流アプリケーションに依存する。
この研究は、変更点検出アルゴリズムを意味のある方法で比較し、分類タスクで利用した初めてのものであり、変更点アルゴリズムの選択がアプリケーションパフォーマンスに与える影響を実証している。
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