2003, Número 1
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Rev Mex Ing Biomed 2003; 24 (1)
Aplicación de Kernels óptimos para mejorar la detección de actividad ventricular tardía
Reyna CMA, Vildósola RL
Idioma: Ingles.
Referencias bibliográficas: 23
Paginas: 71-76
Archivo PDF: 142.24 Kb.
RESUMEN
Después de que ocurre un infarto de miocardio, a veces se presentan pequeñas anormalidades de conducción sobre la zona infartada. A estos componentes se les llama potenciales tardíos ventriculares (VLP), y se les asocia con las arritmias ventriculares y muerte cardiaca súbita. Son componentes en la actividad de conducción ventricular que se atenúan, se fragmentan y se retrasan sobre el complejo QRS del ECG. Los VLP son muy usados como marcadores no invasivos de riesgo arrítmico, y aunque su detección es muy difícil, existen propuestas de métodos no invasivos para mejorarla. El método del dominio temporal clásico es el más utilizado para la detección de VLP, en el análisis de señales ECG de alta resolución (HRECG) de pacientes post-infartados. Sin embargo, presenta valores predictivos bajos, alta sensibilidad al ruido y excluye en su análisis a los pacientes con bloqueo de rama. En este trabajo se prueban las distintas morfologías que presentan los VLP para la obtención de un Kernel bidimensional en tiempo-frecuencia, que se adapte a las estructuras cambiantes de los VLP para cada paciente post-infartado, y logre disminuir los casos negativos falsos, pero que aumente los casos positivos verdaderos en el diagnóstico automatizado. Se analizó una base de datos de 132 señales HRECG, y se obtuvieron resultados substanciales en cuanto al aumento de los valores predictivos del diagnóstico. En el análisis, también se observó una menor sensibilidad al ruido que en el método del dominio temporal clásico.
REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)
Meeder R. Body Surface Potential Mapping of Patients with Ventricular Tachycardia.” (Abstract): http://129.173.21.24/rm_thesis_abstract.html, (11/12/96).
Gomes JA. Signal Averaged Electrocardiography Concepts, Methods and Applications, Kluwer Academic Publishers, 1993.
Waldo AL, Kaiser GA. Study of ventricular arrhythmias associated with acute myocardial infarction in the canine heart. Circulation 1973; 47: 1222.
Berbari EJ, Scherlag BJ, Hope RR, Lazzara R. Recording from the body surface of arrhythmogenic ventricular activity during the ST-segment. Am J Cardiol 1978; 41: 697.
Mehra R. Pathophysiology of late potentials: Experimental observation of late potentials. Signal averaged electrocardiography concepts, methods and applications., pp. 11-14, (Ed) Gomes JA, Kluwer Academic Publishers 1993.
Berbari EJ. High resolution electrocardiography. CRC Crit Rev Biomed Eng 1988; 16: 67-103.
Simson MB. Use of signals in the terminal QRS complex to identify patients with ventricular tachycardia after myocardial infarction. Circulation 1981; 64: 235-42.
Cain ME, Ambos HD, Witkoski FX, Sobel BR. Fast-Fourier Transform analysis of signal-averaged electrocardiograms for identification of patients prone to sustained ventricular tachycardia. Circulation 1984; 69: 711.
Haberl R, Tilge CA, Pulter R, Steinbeck G. Spectral mapping of the electrocardiogram in the Fourier transform for identification of patients with sustained ventricular tachycardia and coronary artery disease. Eur Heart J 1989; 10: 316.
Morlet D, Peyrin F, Desseigne P, Touboul P, Rubel P. Time scale analysis of high resolution signal-averaged surface ECG using wavelet transformation. In: Murria and Arzbaecher (eds). Computers in cardiology 1991; 83: 1637-48.
Reyna MA, Jané R. Detection of ventricular tachycardia risk by means of Wigner Distribution´s Interference terms from the high resolution ECG. In: Computers in Cardiology. IEEE Computers Society Press, 1997: 625-628, Suecia.
Reyna CMA, Jané, R. Uso de los Términos Cruzados de la Distribución Choi-Williams para Detectar Actividad Tardía Ventricular. Revista Mexicana de Ingeniería Biomédica, 1999; XX(4): 77-96.
Marco A, Reyna-Carranza, Raimon Jané-Campos. Análisis Multi-Wavelet para la detección de conductividad ventricular anormal en señales ECG de alta resolución. Rev Biomed 2001; 12: 98-110.
Breithardt G, Cain M, El-Sherif N, Flowers N, Hombach V, Janse M, Simon M, and Steinbeck G. Standards for analysis of ventricular late potentials using high-resolution signal-averaged electrocardiography. A joint statement” Task Force Committee of the European Society of Cardiology, the American Heart Association and the American College of Cardiology. J Am Coll Cardiol 1991; 17: 999-1006.
Gomes JA, Stewart D, Winters SL, Barreca P. The signal-averaged electrocardiogram in patients with ventricular tachycardia and bundle branch block. J Am Coll Cardiol 1987; 9: 208A.
Cohen L. Time-frequency Distributions-A review. Proc of the IEEE 1989; 77(7).
Hlawatsch F, Boudreaux-Bartels GF. Linear and Quadratic Time-Frequency signal representations. IEEE SP Magazine, 1992; 21-67.
Riol O, and Vetterli M. Wavelets and signal processing. IEEE Signal Processing Magazine 1991; 8(4): 14-38.
Daubechies. Ten Lectures on wavelets, SIAM, 1992.
Rubel P, Courdec J Ph, Morlet D, Fayn J, Peyrin F, Toboul P. Spectral analysis of high-resolution ECGs. In: Moss AJ and S. (ed): Noninvasive Electrocardiology. Clinical Aspects of Holter Monitoring. London: Saunders, ISBN: 0-7020-1925-9, 1995: 291-314.
Cohen L. Kernel design for reduced interference. Time Frequency Analysis, Prentice Hall PTR, Chap. 11, 1995: 166-167.
Baranuik RG, Jones DL. A signal-dependent time-frequency representation: Optimal-kernel design. IEEE Trans On Sig Proc 1993: 41(4).
Baranuik RG, Jones DL. A radialy Gaussian, signal-dependent time-frequency representation. In: Proc. IEEE Int. Conf. Acoust., Speech, signal Processing-ICASSP’91, 1991: 3181-3184.