Modeling and Estimation of Cardiac Conduction System using Hidden Markov Model

HMM을 이용한 심장 전도 시스템의 모델화와 추정

To diagnose cardiac arrhythmia owing to reentry mechanism, cardiac conduction system was modeled by modified Hidden Markov modeled by evaluated. First, simulation of transient conduction states and output waves were made with initially assumed parametric values of cardiac muscle repolariztion time, conduction velocity and its automaticity. The output was a series of onset time and the name of the wave. Parameters determined the rate of beating, lengths of wave intervals, rate of abnormal beats, and the like. Several parameter sets were found to simulate normal sinus rhythm, supraventricular /ventricular tachycardia, atrial /vetricular extrasystole, etc. Then, utilizing the estimation theorems of Hidden Markov Model, the best conduction path was estimated given the previous output. With this modified estimation method, close matching between the simulated conduction path and the estimated one was confirmed.

회귀에 기인하는 부정맥의 발생 기전 분석을 위해 심장 전도 계통의 변경된 Hidden Markov Model을 세우고 모의 실험을 하였다. 먼저, 심근의 탈분극 시간과 전도 속도, 탈분극의 자율성(autonomicity)을 매개 변수로 한 모의 실험을 통해 시간적인 심장 진도와 피에 따른 심전도 결과를 얻었다. 결과는 연속된 심전도 파형과 그 발생 시간이었다. 매개변수는 율동의 속도, 각 파형간의 간격, 이상 파형의 발생 빈도등을 결정한다. 정상 동율격 및 심실상성/심실성 정맥, 심방/심실 조기 박동등을 모의 실험할 수 있는 매개변수의 세트를 구하였다. 다음으로 Hidden Markov Model의 확률적 추정 방법을 응용하여 심전도 결과를 가지고 최적 확률의 심장 전도 경로를 추정하였다. 변경된 추정 방법을 이용하여, 모의 실험한 전도경로와 추정한 경로가 유사함을 확인하였다.