Sparse spectral analysis of atrial fibrillation electrograms

Monzón García, Sandra; Trigano, Tom; Luengo García, David y Artés Rodríguez, Antonio (2012). Sparse spectral analysis of atrial fibrillation electrograms. En: "2012 IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, Sept. 23–26, 2012, Santander, Spain", 23/09/2012 - 26/02/2014, Santander. ISBN 978-1-4673-1026-0. pp. 1-6. https://doi.org/10.1109/MLSP.2012.6349721.

Descripción

Título: Sparse spectral analysis of atrial fibrillation electrograms
Autor/es:
  • Monzón García, Sandra
  • Trigano, Tom
  • Luengo García, David
  • Artés Rodríguez, Antonio
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: 2012 IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, Sept. 23–26, 2012, Santander, Spain
Fechas del Evento: 23/09/2012 - 26/02/2014
Lugar del Evento: Santander
Título del Libro: Proceedings of the 2012 IEEE International Workshop on Machine Learning and Signal Processing (MLSP)
Fecha: 2012
ISBN: 978-1-4673-1026-0
Materias:
Palabras Clave Informales: sparsity-aware learning, spectral analysis, atrial fibrillation, biomedical signal processing
Escuela: E.U.I.T. Telecomunicación (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Ingeniería de Circuitos y Sistemas [hasta 2014]
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Atrial fibrillation (AF) is a common heart disorder. One of the most prominent hypothesis about its initiation and maintenance considers multiple uncoordinated activation foci inside the atrium. However, the implicit assumption behind all the signal processing techniques used for AF, such as dominant frequency and organization analysis, is the existence of a single regular component in the observed signals. In this paper we take into account the existence of multiple foci, performing a spectral analysis to detect their number and frequencies. In order to obtain a cleaner signal on which the spectral analysis can be performed, we introduce sparsity-aware learning techniques to infer the spike trains corresponding to the activations. The good performance of the proposed algorithm is demonstrated both on synthetic and real data. RESUMEN. Algoritmo basado en técnicas de regresión dispersa para la extracción de las señales cardiacas en pacientes con fibrilación atrial (AF).

Más información

ID de Registro: 22893
Identificador DC: http://oa.upm.es/22893/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:22893
Identificador DOI: 10.1109/MLSP.2012.6349721
URL Oficial: http://mlsp2012.conwiz.dk/
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 26 Mar 2014 20:37
Ultima Modificación: 21 Abr 2016 20:49
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