Time-series classification using hidden Markov models, application to myocardial ischemia

Une nouvelle méthodologie pour la détection de l'ischémie myocardique est proposée dans cette communication. L'originalité de la méthode repose sur la prise en compte des dynamiques évolutives des séries extraites de l'ECG alors que les méthodes traditionnelles se basent uniquement sur des mesures statiques. Après l'extraction d'un vecteur de caractéristiques, les dynamiques sont caractérisées à l'aide de modèles Semi-Markovien caché (MSMC). Le détecteur d'ischémie est mis en oeuvre à partir d'un MSMC de référence et d'un MSMC 'ischémique' et en comparant les vraisemblances des séries temporelles. Les résultats obtenus avec les enregistrements de PTCA (angioplastie coronaire transluminale percutanée) de la base de données STAFF3 montrent un très bon de taux de détection (sensibilité de 96\% et spécificité de 80\%)