Advanced intracardiac electrogram analysis for arrhythmia ablation support

• Autores: Margarita Sanromán Junquera
• Directores de la Tesis: Inmaculada Mora Jiménez (dir. tes.), José Luis Rojo Alvarez (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Rey Juan Carlos ( España ) en 2014
• Idioma: inglés
• Tribunal Calificador de la Tesis: Leif Sörnmo (presid.), Gustavo Camps Valls (secret.), Jesús Almendral Garrote (voc.), Arcadio García Alberola (voc.), Robert Jenssen (voc.)
• Materias:
  • Ciencias tecnológicas
    • Tecnología de las telecomunicaciones
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: hdl.handle.net
• Resumen

  • Las enfermedades cardiovasculares, y entre ellas las arritmias cardíacas, son la principal causa de mortalidad en el mundo. Las arritmias son desórdenes en el ritmo normal del corazón que se originan tanto de forma natural en respuesta a necesidades fisiológicas, como por trastornos en la actividad eléctrica que rige la contracción del músculo cardíaco. Una de las principales fuentes de información para estudiar las arritmias son las electrogramas intracavitariso (EGMs) que registran la señal eléctirca cardíaca mediante sistemas de electrodos ubicados en el interior del corazón. Los estudios electrofisiológicos (EEFs) se encuentran entre los procedimientos que permiten registrar lo EGMs, evaluar el mecanismo generador de la arritmia y actuar sobre el mismo. En estos procedimientos, las arritmias pueden ser tratadas mediante la implantación de dispositivos de soporte vital, tales como marcapasos desfibriladores automáticos implantables (DAIs) o mediante la ablación cardíaca que suprime la arritmia mediante la cauterización del tejido enfermo con radiofrecuencia o frío intenso. Además, los sistemas de navegación cardíaca (SNCs) se encargan de apoyar los EEFs mediante la generación de mapas con información anatómica y eléctrica de la cavidad cardíaca en estudio. Tanto para determinar el origen y la secuencia de activación de las arritmias como para generar los mapas electroanatómicos durante los EEFs se muestrean distintas localizaciones espaciales de la cámara cardíaca, registrando y evaluando los EGMs allí recogidos. Sin embargo, el número de puntos y su distribución espacial durante los procedimientos se toma de forma heurística. Esta relación espacio-temporal podría abordarse entro los EGMs y su posición espacial. Aunque se han propuesto una gran cantidad de modelos computacionales que pretenden simular la actividad eléctrica del corazón, estos modelos no son aptos para la práctica clínica por su elevado coste computacional. En este contexto, esta Tesis tiene como objetivo proponer la utilización de técnicas avanzadas para analizar la información espacio-temporal recogida durante EEFs en dos aplicaciones clínicas específicas: (1) el estudio de la región de salida de la taquicardia ventricular (TV) en el ventrículo izquierdo de la región de salida de la taquicardia ventricular (TV) en el ventrículo izquierdo a través de los EGMs almacenados en DAIs y (2) la estimación de la tasa de muestreo espacial (TME) necesaria para construir mapas electroanatómicos en SNCs con suficiente significado clínico y diagnóstico. Para la consecución de este objetivo fue necesario el desarrollo de un algoritmo para la extracción, en formato digital, de la señal de EGM (única fuente de datos disponible para la primera aplicación). A pesar de que existía una gran variedad de algoritmos para la extracción de la señal eléctrica impresa, ninguno fue aplicable para el caso de estudio por tratarse de imágenes binarias (señal y la cuadrícula del mismo nivel de intensidad, fondo blanco). El algoritmo de extracción de la señal eléctrica se desarrolló utilizando técnicas de procesamiento de imágenes tales como Transformada de Hough y operadores morfológicos. Para evaluar la calidad de la señal recuperada se propusieron tres métodos de sincronización de señales, varias figuras de mérito y se utilizaron EGMs en tres ritmos cardíacos distintos (ritmo sinusal, taquicardia y fibrilación ventricular), en dos configuración es diferentes (unipolar y bipolar) y registrados con dispositivos de dos casas comerciales (Medtronic® and Boston Scientific®). Las conclusiones obtenidas fueron las siguientes: la recuperación de la señal fuer más precisa en EGMs impresos con los equipos de Medtronic® puesto que el trazo de señal era más fino, y para los registros asiociados al ritmo sinusal en el que la señal variaba suavemente. El estudio de la región de salida de la TV a través de los EGMs almacenados en DAIs se abordó mediante técnicas de aprendizaje máquina, proponiendo un sistema basado tanto en procesos de clasificación como de regresión. Dado que se disponía tanto de los EGMs como de la posición de se había generado el impulso eléctrico, se apostó por un aprendizaje supervisado. La regionalización se afrontó mediante dos aproximaciones: biantes (tres divisiones en dos partes del corazón) y octantes (ocho divisiones del corazón). Como espacios de entrada para los sistemas de aprendizaje se utilizaron tanto la forma de onda de los latidos como algunas de las características extraídas de los mismos (tiempos y voltajes). Se obtuvieron las siguientes conclusiones: (1) la mejor capacidad de regionalización se consigue para los biantes septal vs. Lateral y para el octante basal-lateral-superior; (2) la forma de onda del latido ofrece la misma información que las características extraídas del EGM: y (3) únicamente el EGM del DAI no parece contener suficiente información para caracterizar la región de la cual proviene la TV recogida en el mismo. Para estimar la TME en mapas electroanatómicos se ha propuesto una metodología en la que se representa el espectro de cada mapa electroanatómico, se estima la frecuencia de corte y la TME. Esta metodología se basa en el análisis espectral de mallas, denominado manifold harmonics analysis (MHA). Además, se propuso la extensión de la metodología MHA a mallas con información asociada a cada vértice, esto es, mapas electroanatómicos. Se realizaron dos análisis para comprobar la validez de esta metodología, de una parte se estimó la TME únicamente considerando conjuntamente la anatomía y las características eléctricas asociadas a cada vértice del mapa electroanatómico. Entre 65 y 80 puntos fueron necesarios para recuperar adecuadamente la anatomía de ventrículos y aurículas, mientras que la TME en mapa electranatómicos fue muy dependiente del mecanismo de la arritmia. Los resultados obtenidos en esta Tesis mediante la aplicación de técnicas avanzadas para el análisis espacio-temporal de los EGMs y su localización espacial pueden utilizarse como una herramienta de apoyo durante la ablación de arritmias de EEFs.