SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Sornmo Leif)
 

Sökning: WFRF:(Sornmo Leif) > (2020-2024) > Modeling and Estima...

Modeling and Estimation of Temporal Episode Patterns in Paroxysmal Atrial Fibrillation

Henriksson, Mikael (författare)
Lund University,Lunds universitet,Institutionen för biomedicinsk teknik,Institutioner vid LTH,Lunds Tekniska Högskola,Department of Biomedical Engineering,Departments at LTH,Faculty of Engineering, LTH
Martin-Yebra, Alba (författare)
Lund University,Lunds universitet,Avdelningen för Biomedicinsk teknik,Institutionen för biomedicinsk teknik,Institutioner vid LTH,Lunds Tekniska Högskola,Department of Biomedical Engineering,Departments at LTH,Faculty of Engineering, LTH
Butkuviene, Monika (författare)
Kaunas University of Technology
visa fler...
Rasmussen, Jakob Gulddahl (författare)
Aalborg University
Marozas, Vaidotas (författare)
Kaunas University of Technology
Petrenas, Andrius (författare)
Kaunas University of Technology
Savelev, Aleksei (författare)
Saint Petersburg State University
Platonov, Pyotr G. (författare)
Lund University,Lunds universitet,Electrocardiology Research Group - CIEL,Forskargrupper vid Lunds universitet,Lund University Research Groups,Skåne University Hospital
Sornmo, Leif (författare)
Lund University,Lunds universitet,Institutionen för biomedicinsk teknik,Institutioner vid LTH,Lunds Tekniska Högskola,Department of Biomedical Engineering,Departments at LTH,Faculty of Engineering, LTH
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2021
2021
Engelska 11 s.
Ingår i: IEEE Transactions on Biomedical Engineering. - 0018-9294. ; 68:1, s. 319-329
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Objective: The present study proposes a model-based, statistical approach to characterizing episode patterns in paroxysmal atrial fibrillation (AF). Thanks to the rapid advancement of noninvasive monitoring technology, the proposed approach should become increasingly relevant in clinical practice. Methods: History-dependent point process modeling is employed to characterize AF episode patterns, using a novel alternating, bivariate Hawkes self-exciting model. In addition, a modified version of a recently proposed statistical model to simulate AF progression throughout a lifetime is considered, involving non-Markovian rhythm switching and survival functions. For each model, the maximum likelihood estimator is derived and used to find the model parameters from observed data. Results: Using three databases with a total of 59 long-term ECG recordings, the goodness-of-fit analysis demonstrates that the proposed alternating, bivariate Hawkes model fits SR-to-AF transitions in 40 recordings and AF-to-SR transitions in 51; the corresponding numbers for the AF model with non-Markovian rhythm switching are 40 and 11, respectively. Moreover, the results indicate that the model parameters related to AF episode clustering, i.e., aggregation of temporal AF episodes, provide information complementary to the well-known clinical parameter AF burden. Conclusion: Point process modeling provides a detailed characterization of the occurrence pattern of AF episodes that may improve the understanding of arrhythmia progression.

Ämnesord

MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP  -- Klinisk medicin -- Kardiologi (hsv//swe)
MEDICAL AND HEALTH SCIENCES  -- Clinical Medicine -- Cardiac and Cardiovascular Systems (hsv//eng)
MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP  -- Medicinsk bioteknologi -- Medicinsk bioteknologi (hsv//swe)
MEDICAL AND HEALTH SCIENCES  -- Medical Biotechnology -- Medical Biotechnology (hsv//eng)

Nyckelord

alternating bivariate Hawkes model
Atrial fibrillation
episode clustering
maximum likelihood estimation
point process modeling

Publikations- och innehållstyp

art (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy