{"id":15077,"date":"2026-05-11T14:39:50","date_gmt":"2026-05-11T14:39:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/portfolio\/viktor-van-der-valk\/"},"modified":"2026-05-11T14:44:30","modified_gmt":"2026-05-11T14:44:30","slug":"viktor-van-der-valk","status":"publish","type":"us_portfolio","link":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/portfolio\/viktor-van-der-valk\/","title":{"rendered":"Viktor Van der Valk"},"content":{"rendered":"","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":7,"featured_media":15078,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"us_portfolio_category":[45],"class_list":["post-15077","us_portfolio","type-us_portfolio","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","us_portfolio_category-new-template"],"acf":{"naam_van_het_proefschift":"Explainable AI for Cardiac Monitoring","samenvatting":"Samenvatting\n\nIn deze thesis wordt de integratie van AI, en in het bijzonder deep learning, in verschillende stadia van de klinische workflow van het myocardinfarct (MI) belicht, varierend van beeldvorming en fysiologische monitoring tot het verkrijgen van gestructureerde data uit vrije-tekst rapporten. In verschillende data modaliteiten en voor verschillende taken wordt onderzocht hoe AI en, indien relevant, explainable AI-methoden de klinische werkdruk kunnen verminderen.\n\nIn Hoofdstuk 2 gaan we in op de groeiende interesse in deep learning gebaseerde analyse methoden voor invasieve coronaire angiografie (ICA) door een systematische review van het vakgebied te doen. Het veld wordt gekenmerkt door heterogeniteit in taken, evaluatie methoden en datasets, wat directe vergelijking en klinische translatie bemoeilijkt. Door de bestaande literatuur te verdelen in vier primaire taken van de klinische workflow: frameselectie, vatsegmentatie, laesielocalisatie en laesiebeoordeling, hebben we geprobeerd structuur aan te brengen in een gefragmenteerd onderzoekslandschap. We identificeren daarnaast methodologische trends en veelvoorkomende beperkingen, en stellen klinisch relevante toekomstige richtingen en aanbevelingen voor, om eerlijke benchmarking te faciliteren.\n\nIn Hoofdstuk 3 onderzoeken we hoe LLM\u2019s de extractie van klinisch relevante variabelen uit semi-gestructureerde ICA- en echocardiografie-rapporten kunnen automatiseren. Door meerdere LLM trainingstechnieken, prompt engineering en fine-tuning te evalueren op GPUs van verschillende grootte, tonen we aan dat de nauwkeurigheid van LLM\u2019s over het algemeen goed is, maar afhangt van taakcomplexiteit, modelgrootte en klassenverdeling.\n\nDesalniettemin laten we zien dat zelfs kleinere lokaal draaiende LLM\u2019s bruikbaar zijn voor de accurate extractie van eenvoudige labels, zoals linkerventrikelfunctie (LVF) of behandelstrategie, uit rapporten van hartpatienten. Dit werk maakt de geautomatiseerde structurering van grote hoeveelheden klinische data mogelijk en legt de basis voor schaalbare cohortcreatie, modeltraining en retrospectieve analyse. De succesvolle classificatie van echocardiogramrapporten met LLM\u2019s versnelde direct het labelproces voor de ECG classificatiestudies in Hoofdstuk 4, 5 en 6. LLM\u2019s hebben hier een directe toepassing die de onderzoeksworkflow versnelt, maar zouden op vergelijkbare wijze ook de klinische workflow kunnen versnellen.\n\nTot slot richten we ons in Hoofdstuk 4, 5 en 6 op het ECG als een breed toegankelijke, niet-invasieve databron voor het beoordelen van vaatlijden. We behandelen de ontwikkeling en evaluatie van explainable AI-modellen gebaseerd op VAEs, gericht op het voorspellen van LVF, een cruciale prognostische marker na MI, en mortaliteit.\n\nIn Hoofdstuk 4 verbeteren we deze voorspelling (AUC=0.853) en explainability door reconstructie- en classificatiedoelen gezamenlijk te optimaliseren, hiermee tonen we aan dat betekenisvolle kenmerken kunnen worden geextraheerd uit het 12-afleidingen ECG. In Hoofdstuk 5 breiden we deze aanpak uit door LVF-specifieke kenmerken expliciet te ontkoppelen in de latente ruimte van de VAE via supervised adversarial learning. Dit stelt ons niet alleen in staat om de voorspellende waarde te behouden (AUC=0.868), maar ook om interpreteerbare signaal-specifieke visualisaties te genereren van hoe variaties in het ECG signaal zich verhoud tot de LVF. Dit vergroot de transparantie en betrouwbaarheid van het model in een klinische setting. In Hoofdstuk 6 passen we dezelfde methode toe op het 1-afleiding smartwatch ECG en vergelijken we de LVF-voorspelling van het 1-afleiding (AUC=0.883) en het 12-afleidingen (AUC=0.897) ECG. Deze vergelijking is bedoeld om het gebruik van het 1-afleiding ECG als proxy te evalueren voor zowel LVF voorspeld met het 12-afleidingen ECG als direct van het echocardiogram.\n\nDe studies in deze thesis tonen aan hoe deep learning-modellen, wanneer zorgvuldig afgestemd op klinische taken, kunnen bijdragen aan een efficientere en schaalbare MI-workflow. Van het automatiseren van complexe beeldanalyses tot het structureren van tekst en het afleiden van interpreteerbare fysiologische markers, kan AI handige oplossingen bieden om de toenemende druk op zorgsystemen te verlichten. Er zijn echter nog een groot aantal uitdagingen bij het gebruik van AI in de cardiologie.\n\nConclusie\n\nHet MI-zorgpad is complex en arbeidsintensief en zal daarom steeds onhoudbaarder worden gezien de toenemende prevalentie van cardiovasculaire aandoeningen [1]. Deze thesis presenteert hiervoor een veelzijdige aanpak met behulp van schaalbare explainable AI-methoden voor beeldvorming, fysiologische signalen en klinische tekst.\n\nWe hebben aangetoond dat deep learning de diagnostische nauwkeurigheid en explainability kan verbeteren in ICA- en ECG-analyse, en dat grote taalmodellen labels uit ongestructureerde klinische rapporten kunnen halen, beide cruciale factoren voor het genereren van grote, gelabelde datasets en het ondersteunen van data-driven besluitvorming. Door methodologische tekortkomingen te identificeren, praktische oplossingen voor te stellen en proof-of-concept implementaties te demonstreren, draagt dit werk bij aan de groeiende hoeveelheid onderzoek die erop gericht is de kloof tussen AI-ontwikkeling en klinische adoptie te overbruggen.\n\nUiteindelijk zal de impact van AI in de cardiologie niet alleen afhangen van technische vooruitgang, maar ook van zorgvuldige integratie in klinische workflows, transparantie van algoritmen en de beschikbaarheid van hoogwaardige data. Interdisciplinaire samenwerking tussen clinici, ingenieurs en datawetenschappers zal cruciaal zijn om ervoor te zorgen dat het volledige potentieel van AI wordt benut om patientuitkomsten in cardiovasculaire zorg te verbeteren.","summary":"Summary\n\nThis thesis explored the integration of AI, and particularly deep learning, into various stages of the myocardial infarction (MI) clinical workflow, ranging from imaging and physiological monitoring to the extraction of structured data from free-text reports. Across different modalities and tasks, we investigated how AI and, if relevant, explainable AI methods can reduce clinical workload.\n\nIn Chapter 2, we addressed the growing interest in deep learning\u2013based analysis of invasive coronary angiography (ICA) by conducting a comprehensive systematic review. The field is marked by heterogeneity in task definitions, evaluation metrics, and datasets, which hinders direct comparison and clinical translation. By organizing existing literature into four primary tasks of the clinical workflow: frame selection, vessel segmentation, lesion localization, and lesion assessment, we provided structure to a fragmented research landscape. We further identified methodological trends and common limitations, and proposed clinically relevant future direction and recommendations aimed at facilitating fair benchmarking.\n\nIn Chapter 3, we investigated how LLMs can automate the extraction of clinically relevant variables from semi-structured ICA and echocardiography reports. By evaluating multiple LLM approaches, prompt engineering and fine-tuning, across different computing environments, we demonstrated that LLM performance in general is strong, but depends on task complexity, model size and class imbalance. Taking these into account, we concluded that even smaller locally run LLMs have a use-case in extracting simple labels, such as left ventricular function (LVF) or treatment strategy, from cardiac reports. This work enables the automated structuring of large volumes of clinical data, laying the groundwork for scalable cohort creation, model training, and retrospective analysis. The successful classification of echocardiogram reports with LLMs, directly accelerated the labeling process for the ECG classification studies in Chapter 4, 5 and 6. LLMs have a direct use case here which speeds up the research workflow, but they could similarly speed up the clinical workflow.\n\nFinally in Chapter 4, 5 and 6, we focused on ECG as a widely accessible, non-invasive signal for cardiac assessment. We developed and evaluated explainable AI models based on VAEs, aimed at predicting LVF, a critical post-MI prognostic marker, and mortality. In Chapter 4, we improved prediction (AUC=0.853) and explainability by jointly optimizing reconstruction and classification objectives, demonstrating that meaningful cardiac features can be extracted from the 12-lead ECG. In Chapter 5, we extended this approach by explicitly disentangling LVF-relevant features in the latent space through supervised adversarial learning. This allowed us not only to maintain predictive performance (AUC=0.868), but also to generate interpretable signal-specific visualizations of how variations in ECG signals relate to LVF, thereby enhancing model transparency and trustworthiness in a clinical setting. In Chapter 6 we applied the same method to the 1-lead smartwatch ECG and compared LVF prediction from the 1-lead (AUC=0.883) and the 12-lead (AUC=0.897) ECG. This comparison aimed to evaluate the use of the 1-lead ECG as a proxy for both 12-lead ECG-derived LVF and echocardiogram-derived LVF.\n\nTaken together, the studies in this thesis illustrate how deep learning models, when carefully tailored to clinical tasks, can contribute to a more efficient and scalable MI workflow. From automating complex imaging analyses to structuring textual data and deriving interpretable physiological markers, AI offers tangible solutions to alleviate the growing burden on healthcare systems. However, several challenges remain.\n\nConclusion\n\nThe MI care pathway is complex and labor intensive and will therefore become increasingly unsustainable in the face of increasing prevalence of cardiovascular disease [1]. This thesis presents a multifaceted approach to help alleviate this burden through the integration of explainable, efficient, and scalable AI methods across imaging, physiological signals, and clinical text.\n\nWe have shown that deep learning can enhance diagnostic accuracy and interpretability in ICA and ECG analysis, and that large language models can unlock the value of unstructured clinical reports, both of which are key enablers for generating large, labeled datasets and supporting data-driven decision-making. By identifying methodological gaps, proposing practical solutions, and demonstrating proof-of-concept implementations, this work contributes to the growing body of research aiming to bridge the gap between AI development and clinical adoption.\n\nUltimately, the impact of AI in cardiology will depend not only on technical advances but also on careful integration into clinical workflows, transparency of algorithms, and the availability of high-quality data. Continued interdisciplinary collaboration between clinicians, engineers, and data scientists will be crucial to ensure that the full potential of AI is realized in improving patient outcomes in cardiovascular care.","auteur":"Viktor Van der Valk","auteur_slug":"viktor-van-der-valk","publicatiedatum":"11 juni 2026","taal":"EN","url_flipbook":"https:\/\/ebook.proefschriftmaken.nl\/ebook\/viktorvandervalk?iframe=true","url_download_pdf":"https:\/\/ebook.proefschriftmaken.nl\/download\/f48dd990-29a8-4b31-96ea-0da71f31ac3f\/optimized","url_epub":"","ordernummer":"19020","isbn":"","doi_nummer":"","naam_universiteit":"Universiteit Leiden","afbeeldingen":15079,"naam_student:":"","binnenwerk":"","universiteit":"Universiteit Leiden","cover":"","afwerking":"","cover_afwerking":"","design":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio\/15077","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/us_portfolio"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15077"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio\/15077\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":15080,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio\/15077\/revisions\/15080"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/15078"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15077"}],"wp:term":[{"taxonomy":"us_portfolio_category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio_category?post=15077"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}