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J-GLOBAL ID：202202248287787291   整理番号：22A1030498

心房細動誘発心不全患者を同定するための単一リードECGを用いた機械学習【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning Using a Single-Lead ECG to Identify Patients With Atrial Fibrillation-Induced Heart Failure

著者 (13件)： Luongo Giorgio (Institute of Biomedical Engineering (IBT), Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Karlsruhe, Germany) ,  Rees Felix (Division of Cardiology and Angiology II, University Heart Center Freiburg-Bad Krozingen, Bad Krozingen, Germany) ,  Nairn Deborah (Institute of Biomedical Engineering (IBT), Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Karlsruhe, Germany) ,  Rivolta Massimo W. (Dipartimento di Informatica, Universita degli Studi di Milano, Milan, Italy) ,  Dossel Olaf (Institute of Biomedical Engineering (IBT), Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Karlsruhe, Germany) ,  Sassi Roberto (Dipartimento di Informatica, Universita degli Studi di Milano, Milan, Italy) ,  Ahlgrim Christoph (Division of Cardiology and Angiology II, University Heart Center Freiburg-Bad Krozingen, Bad Krozingen, Germany) ,  Mayer Louisa (Division of Cardiology and Angiology II, University Heart Center Freiburg-Bad Krozingen, Bad Krozingen, Germany) ,  Neumann Franz-Josef (Division of Cardiology and Angiology II, University Heart Center Freiburg-Bad Krozingen, Bad Krozingen, Germany) ,  Arentz Thomas (Division of Cardiology and Angiology II, University Heart Center Freiburg-Bad Krozingen, Bad Krozingen, Germany) ,  Jadidi Amir (Division of Cardiology and Angiology II, University Heart Center Freiburg-Bad Krozingen, Bad Krozingen, Germany) ,  Loewe Axel (Institute of Biomedical Engineering (IBT), Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Karlsruhe, Germany) ,  Mueller-Edenborn Bjorn (Division of Cardiology and Angiology II, University Heart Center Freiburg-Bad Krozingen, Bad Krozingen, Germany)
資料名： Frontiers in Cardiovascular Medicine (Web)  (Frontiers in Cardiovascular Medicine (Web))
巻： 9  ページ： 812719  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7061A  ISSN： 2297-055X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:心房細動(AF)と心不全はしばしば共存する。AF誘発性心不全(AF-HF)のリスクにおけるAF患者の早期同定は,罹患率と死亡率ならびに健康管理コストの両方を低減するのに望ましい。AF-HFの有/無のAF患者を前向きに識別するために,AFにおけるビートパターンの特徴を利用することを目的とした。方法:26名のAF-HF患者と26名の対照患者に由来する10,2345分長RR-間隔時系列のデータセットを,単一誘導Holter-ECGから抽出した。合計14の特徴を抽出し,最も有益な特徴を選択した。次に,5倍交差検証によるディシジョンツリー分類器を訓練し,検証し,データセットをランダムに分割した。次に,誘導したアルゴリズムを,6つのAF-HFと6つの対照患者から2,2615分セグメントで試験して,種々の時間セグメントのために検証した。結果:RR間隔のスペクトルエントロピーに基づくアルゴリズム,相対的RR間隔の平均値,および相対的RR間隔の連続的差異の二乗平均平方根は,73.5%の精度,91.4%の感度,64.7%の感度,および87.0%のPPVをAF-HFへのセグメントを正確に層別化するために87.0%の正確性をもたらした。各患者のセグメントの大多数投票を考慮して,10/12人の患者(83.33%)を正しく分類した。結論:機械学習分類器を用いた食事からビート分析は,臨床的に適切な診断特性を有するAF誘発性心不全の患者を同定する。日常治療におけるこのアルゴリズムの適用は,AF誘発性心筋症のリスクにおける患者の早期同定を改善し,標的臨床追跡の歩留りを改善する可能性がある。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  歩留り ,  心電図 ,  死亡率 ,  *心房細動 ,  層別 ,  *心不全 ,  罹患率 ,  ディシジョンツリー ,  臨床医学 ,  実効値 ,  健康管理 ,  治療法 ,  心筋症 ,  *機械学習
準シソーラス用語： RR間隔 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 心房細動 ,  心不全 ,  機械学習 ,  ECG ,  RR間隔 ,  診断ツール

分類 (3件)： 循環系の疾患  (GJ03000C) ,  循環系疾患の外科療法  (GJ05030X) ,  循環系疾患の治療一般  (GJ05010B)

引用文献 (21件)：

• Hindricks G, Potpara T, Dagres N, Arbelo E, Bax JJ, Blomström-Lundqvist C, et al. 2020 ESC guidelines for the diagnosis and management of atrial fibrillation developed in collaboration with the European Association for Cardio-Thoracic Surgery (EACTS): the task force for the diagnosis and management of atrial fibrillation of the Europea. Eur Heart J. (2020) 42:373-498. doi: 10.1093/eurheartj/ehaa612
• Cha Y-M, Redfield MM, Shen W-K, Gersh BJ. Atrial fibrillation and ventricular dysfunction. Circulation. (2004) 109:2839-43. doi: 10.1161/01.CIR.0000132470.78896.A8
• Hsu L-F, Jaïs P, Sanders P, Garrigue S, Hocini M, Sacher F, et al. Catheter ablation for atrial fibrillation in congestive heart failure. N Engl J Med. (2004) 351:2373-83. doi: 10.1056/NEJMoa041018
• Anselmino M, Matta M, D'Ascenzo F, Bunch TJ, Schilling RJ, Hunter RJ, et al. Catheter ablation of atrial fibrillation in patients with left ventricular systolic dysfunction. Circ Arrhythmia Electrophysiol. (2014) 7:1011-8. doi: 10.1161/CIRCEP.114.001938
• Prabhu S, Taylor AJ, Costello BT, Kaye DM, McLellan AJA, Voskoboinik A, et al. Catheter ablation versus medical rate control in atrial fibrillation and systolic dysfunction: the CAMERA-MRI study. J Am Coll Cardiol. (2017) 70:1949-61. doi: 10.1016/j.jacc.2017.08.041

タイトルに関連する用語 (8件)： 心房細動 ,  誘発 ,  心不全 ,  患者 ,  同定 ,  リード ,  ECG ,  機械学習