Selección causal de características para la discriminación de arritmias cardiacas

摘要

Nuestro objetivo primordial es el estudio de la relación causal de variables, ya que esla herramienta principal en el proyecto. Aunque nuestro proyecto consta de múltiples fases,en todas ellas hemos realizado como último paso una clasificación usando una máquina devectores soporte para poder validar nuestros resultados con los obtenidos en otros estudiosdiferentes y ver si mantenían una lógica consistente. Este proyecto tiene los siguientes objetivos a cumplir.1. En primer lugar queremos emplear la herramienta de relación causal de variables paraestablecer todas las posibles relaciones causa-consecuencia en el problema médico en, a partir de una base de datos obtenida del estudio previo.2. En segundo lugar queremos encontrar una aplicación a los algoritmos de selección decaracterísticas al mismo estudio. Se ha estado empleando de múltiples maneras, peroen este caso, lo aplicamos en un caso médico real dándole aún más relevancia.. Se hademostrado su efectividad en múltiples ejemplos, al igual que haremos en este proyecto.Dicho problema consiste en discriminar taquicardias ventriculares y supraventriculares através de una serie de medidas tomadas tras una descarga de pulsos para controlar la arritmia.Para llevar acabo este proyecto seguimos los siguientes pasos, que se exponen brevemente:1. Inicialmente haremos un estudio sobre fisiología del corazón para entender el entornoen el que trabajaremos, visualizar los tipos de datos de los que disponemos, las clasesa las que pertenecen nuestros datos, y finalmente poder comprender las posibles implicacionesde nuestros resultados.2. A continuación escogeremos las posibles herramientas que podíamos utilizar para llevara cabo el proyecto. Decidimos usar dos algoritmos diferentes para la selección de características, dos algoritmos para la relación causal de variables y SVM (Support VectorMachine ó Maquina de Vectores Soporte) a la hora de clasificar muestras para validarlos resultados obtenidos por los algoritmos. 3. Más adelante, replicaremos el experimento recogido en el estudio Di erentiationof Ventricular and Supraventricular Tachycardia based on the analysis ofthe rst postpacing interval after sequential anti-tachycardia pacing in implantedcardioverter-de brilator patients para comprobar que la SVM elegidaera capaz de validar los resultados que obtendríamos más adelante.4. A continuación, usaremos las herramientas seleccionadas con los datos médicos paraobtener las características relevantes del estudio descrito arriba y buscar el árbol causalcompleto de las variables estudiadas, intentando averiguar que factores son los quecausan las arritmias cardiacas y cuales son consecuencia de las mismas.5. Finalmente, validaremos los datos obtenidos realizando un experimento de clasificaciónusando únicamente las variables obtenidas como resultado de la selección causal decaracterísticas.