Análisis de un algoritmo para la clasificación semiautomática de latidos en ECG

Resumen

En este trabajo se presenta un algoritmo para la clasificación de latidos en la señal de
ECG, que puede operar tanto de manera automática como asistida. El mismo se compone por
un clasificador automático previamente validado, y un algoritmo de clustering. Tanto el
clasificador automático como el algoritmo de clustering utilizan características descrciptivas
del ritmo de los latidos y de su morfología. Mediante la integración de las decisiones de ambos
algoritmos, el algoritmo presentado puede desempeñarse de manera automática o con
diversos grados de asistencia, dependiendo de la idoneidad del usuario. El algoritmo fue
evaluado en la base de datos de arritmias del MIT‐BIH con el propósito de comparar su
rendimiento. En el modo automático de funcionamiento, el algoritmo propuesto ha obtenido
un rendimiento ligeramente superior al clasificador automático original; pero con solo 5 latidos
anotados manualmente en 22 registros, se ha obtenido una mejora del 5% en exactitud (A),
sensibilidad (S) y valor predictivo positivo (P^{+}) globales. Para el modo completamente
asistido, este algoritmo ha igualado el rendimiento de referencia con 55 veces menos esfuerzo
manual y lo ha superado con 42. Estos resultados representan una mejora en el estado del
arte, concluyendo que el rendimiento de un clasificador automático puede mejorarse
mediante el uso eficiente de la ayuda provista por un experto.