2002, Número 1
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Rev Mex Ing Biomed 2002; 23 (1)
Método no invasivo de detección de fibrilación ventricular mediante análisis tiempo-frecuencia
Rosado A, Guerrero J, Bataller M, Serrano AJ, Chorro FJ, Martínez M, Soria E
Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 22
Paginas: 16-26
Archivo PDF: 270.06 Kb.
RESUMEN
La muerte súbita cardiaca es una de las principales causas de muerte en Europa y América del Norte, estando presente en un gran número de cardiopatías, especialmente la isquémica y las denominadas miocardiopatías. La fibrilación ventricular (FV) es la causa más frecuente, ya que conduce a la parada cardiorrespiratoria al quedar anulada la capacidad del corazón para actuar mecánicamente. Por tanto, su detección en etapas tempranas es un elemento clave a la hora de disminuir no sólo el riesgo de muerte súbita, sino también evitar de este modo daños irreversibles.
El presente trabajo propone una técnica de detección basada en el dominio tiempo-frecuencia y orientada a la detección en tiempo real de la aparición de fibrilación ventricular, que podría incorporarse a monitores cardiacos y desfibriladores externos de utilización en unidades de cuidados intensivos hospitalarios, centros ambulatorios, lugares públicos, etc., y que proporcione no sólo una ayuda al diagnóstico para el cardiólogo, sino también para personal sanitario no especializado en aquellas circunstancias en que el médico especialista no esté presente.
La adquisición de la señal se realiza mediante métodos no invasivos, empleando una sola derivación cardiaca y con electrodos de superficie. Además, para incrementar la eficiencia del sistema, se propone el empleo de parámetros en el dominio del tiempo que reducen la carga computacional. Los registros utilizados corresponden a captaciones de media hora de duración extraídos de bases de datos estándar. La distribución tiempo-frecuencia empleada ha sido la de Pseudo Wigner-Ville.
Se proponen diferentes algoritmos de detección, seleccionando en primer lugar los parámetros más representativos, y posteriormente aplicándolos a sistemas de detección basados en análisis discriminante, árbol de detección y redes neuronales. Se incide especialmente en la discriminación entre FV y algunos tipos de taquicardia, por producir el error más usual de detección. Los resultados obtenidos ofrecen una especificidad entre el 75% y el 99%, y una sensibilidad entre 83% y 96%.
REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)
Loughlin PJ, Pitton JW, Atlas LE. Bilinear Time-frequency representations: new insights and properties. IEEE Transactions on signal processing. 1993; 41(2):
Qian S, Chen D. Joint Time-frequency analysis: methods and applications. Prentice Hall PTR. USA. 1996.
Cohen L. Time frequency analysis. Prentice hall signal processing series. USA. 1995.
McFarlane PW, Veitch TD. Comprehensive electrocardiology. Theory and practice in health and disease. Pergamon Press. 1989.
Warren JA, Dreher RD, Jaworski RV, Putzke JJ, Russie RJ. Implantable cardioverter defibrillators. Proceedings of the IEEE 1996; 84(3):
Jack CM, Hunter EK, Pringle TH, Wilson JT, Anderson J, Adgey AAJ. An external automatic device to detect ventricular fibrillation. European Heart Journal 1986; n. 7: 404-411.
Aubert AE, Denys BG, Ector H, de Geest H. Fibrillation recognition using autocorrelation analysis. Computers in Cardiology 1982: 477-480.
Finelli CJ, Jenkins JM, DiCarlo LA. Detection and identification of cardiac arrhythmias using an adaptive, linear-predictive filter. Proceedings. Computers in Cardiology 1993 : 177-180.
McWilliam JA. Fibrillar contractions of the heart. J Physiol 1887; vol. VIII: 296-310.
Clayton RH, Murray A, Campbell RWF. Changes in the surface ECG frequency spectrum during the onset of ventricular fibrillation. Computers in Cardiology. Chicago (USA) 1990: 515-518.
Nolle FM, Bowser RW, Badura FK, Catlett JM, Gudapati RR, Hee TT, Mooss AN, Sketch Sr. MH. Evaluation of a frequency-domain algorithm to detect ventricular fibrillation in the surface electrocardiogram. Computers in Cardiology 1988, 1989: 337-340.
Clayton RH, Murray A, Campbell RWF. Comparison of four techniques for recognition of ventricular fibrillation from the surface ECG. Medical and Biological Engineering and Computing 1993; 31(2): 111-117.
Afonso VX, Tompkins WJ. Detecting Ventricular Fibrillation. IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine 1995; 14(2): 152-159.
Clayton RH, Campbell RWF, Murray A. Time-frequency analysis of ventricular arrhythmias. IEE Colloquium on Time-Frequency Analysis of Biomedical Signals, pp. 6/1-6/4, session 6, IEE, London, 1997.
Rosado A, Guerrero J, Serrano A, Soria E, Martínez M, Camps G. Ventricular fibrillation detection method using Pseudo Wigner-Ville time-frequency representation. Fifth Conference of the European Society for Engineering and Medicine. ESEM ’99, Barcelona, 1999: 379-380.
Auger F, Flandrin P, Gonçalvès P, Lemoine O. Time-frequency toolbox. Tutorial and reference guide. CNRS (Centre National de la Recherche Scientifique). France. Rice University (USA). 1996.
Rosado A, Serrano A, Martínez, M, Soria E, Calpe J, Bataller M. Detailed study of time-frequency parameters for Ventricular Fibrillation detection. Fifth Conference of the European Society for Engineering and Medicine. ESEM ’99, Barcelona, 1999: 379-380.
Rosado A, Bataller M, Vicente JM, Guerrero J, Chorro J, Francés JV. VF detection method based on a fast real-time algorithm. Chicago. July 2000.
McFarlane PW, Veitch TD. Comprehensive Electrocardiology. Theory and practice in Health and Disease. Pergamon Press. 1989.
Lieb EH. “Integral bounds for radar ambiguity functions and Wigner distributions”. J Math Phys 1990; 31(3): 594-599.
Stein S. “Algorithms for ambiguity function processing”. IEEE Trans. Acoust. Speech Sig Proc, 1981; vol. ASSP-29: 588-599.
Akay M. “Time-frequency and Wavelets in Biomedical Signal Processing”. IEEE Press. USA. 1998; ISBN: 0-7803-1147-7.