Détection automatique en ligne de l’arythmie auriculaire basée sur la dynamique symbolique et l’entropie de Shannon

ContexteLa fibrillation atriale (FA) est la forme la plus fréquente et la plus invalidante des arythmies au niveau mondial, ayant un impact majeur sur la morbidité et la mortalité. La détection précoce de la FA revêt donc une importance cruciale pour prévenir à la fois les troubles du rythme cardiaque aigus et chroniques.ObjectifNotre objectif consiste à développer une méthode de détection en temps réel et automatisée des épisodes de fibrillation atriale à partir d’électrocardiogrammes (ECG). Cette méthode repose sur l’analyse des intervalles RR, et intègre plusieurs opérations fondamentales telles que des filtres linéaires et non linéaires à coefficients entiers, la dynamique symbolique et le calcul de l’entropie de Shannon. Grâce à des algorithmes récursifs novateurs, une analyse en ligne de cette méthode devient réalisable.RésultatsQuatre jeux de données cliniques accessibles publiquement ont été sélectionnés pour l’étude : la base de données Long-Term AF, la base MIT-BIH AF, la base MIT-BIH Arrhythmia et la base MIT-BIH Normal Sinus Rhythm. La première base est utilisée comme jeu d’entraînement. En se basant sur la courbe ROC, la meilleure performance de la méthode a été atteinte avec un seuil de discrimination de 0,353 : la sensibilité (Se), la spécificité (Sp), la valeur prédictive positive (VPP) et l’exactitude globale (ACC) ont respectivement atteint 96,72 %, 95,07 %, 96,61 % et 96,05 %. Les trois autres bases sont utilisées comme jeux de test. En appliquant le seuil obtenu (0,353), les résultats pour la deuxième base sont de 96,89 %, 98,25 %, 97,62 % et 97,67 % ; pour la troisième base, ils sont de 97,33 %, 90,78 %, 55,29 % et 91,46 % ; enfin, pour la quatrième base, la spécificité atteint 98,28 %. Des méthodes existantes ont également été appliquées à titre de comparaison.ConclusionDans l’ensemble, les résultats des tests montrent que, par rapport aux techniques disponibles, la méthode proposée s’avère supérieure aux approches traditionnelles sur ces bases de données, dans diverses conditions expérimentales évaluées. Ces résultats suggèrent que notre technique pourrait être utile en pratique clinique à l’avenir.