Sorting ECGs by lag irreversibility
利用滞后不可逆性区分心电图AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接提出并检验离散时间序列的滞后不可逆性指标，属于时间序列方法，其具体应用为心电信号。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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利用滞后不可逆性区分心电图
- 研究问题
- 能否通过离散时间序列的滞后时间不对称性，区分健康青年、健康老年以及心力衰竭和心房颤动人群的心电记录？
- 方法与思路
- 作者提出滞后不可逆性函数，度量当前状态与滞后状态联合分布的时间不对称性，在已知理论的马尔可夫链及心电数据上检验，并用 ROC 评价。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称联合分析心电信号不同波形的振幅变异可有效区分所研究人群，并以理论已知的不可逆马尔可夫链检验所提指标的表现。
- 阅读关注点
- 应核对不可逆性函数的定义与估计、滞后的选择、心电波形特征构造，以及人群样本、验证划分和 ROC 评价的不确定性。
- 阅读边界
- 所据为 arXiv 预印本，不能确认同行评审或期刊接收；摘要未提供样本规模、ROC 数值或外部验证，不能据此判断临床诊断效能。
原文摘要
In this work we introduce the lag irreversibility function as a method to assess time-irreversibility in discrete time series. It quantifies the degree of time-asymmetry for the joint probability function of the state variable under study and the state variable lagged in time. We test its performance in a time-irreversible Markov chain model for which theoretical results are known. Moreover, we use our approach to analyze electrocardiographic recordings of four groups of subjects: healthy young individuals, healthy elderly individuals, and persons with two different disease conditions, namely, congestive heart failure and atrial fibrillation. We find that by studying jointly the variability of the amplitudes of the different waves in the electrocardiographic signals, one can obtain an efficient method to discriminate between the groups already mentioned. Finally, we test the accuracy of our method using the ROC analysis.