Resumen de Signal Processing and Non-parametric Statistics for ECG Long-Term Monitoring: Application to Heart Rate Variability, Atrial Fibrillation and T-Wave Alternans
El elctrocardiograma (ECG) es una herramienta de diagnóstico esencial en la práctica clínica y en los últimos años se está evaluando la necesidad de la monitorización prolongada. No solo el progresivo envejecimiento de la población conlleva nuevas necesidades de monitorización, si no que el aumento de las capacidades, tanto de cómputo como de almacenamiento de los dispositivos clínicos brindan un nuevo escenario de monitorización prolongada. Durante las últimas décadas se ha propuesto un amplio conjunto de índices con el objetivo de evaluar el estado cardiovascular a partir del ECG, tales como la variabilidad de frecuencia cardiaca (VFC), la turbulencia del ciclo cardíaco (TCC) y la alternancia de la onda T (AOT) entre otros. La finalidad es utilizar estos índices para realizar estratificación de riesgo de pacientes. Sin embargo, los fundamentos fisiológicos y patológicos de muchos de ellos continúan sin estar claros, por lo que la investigación en esta área sigue siendo hoy en día muy activa. Además, el cálculo e interpretación de estos índices en el nuevo escenario que representa la monitorización prolongada no es directo. Por lo tanto, existe una necesidad patente de reevaluar la utilidad clínica y el significado de estos índices en el marco de la monitorización prolongada. El objetivo de esta tesis es desarrollar herramientas que permitan mejorar el análisis de la monitorización prolongada de datos cardíacos. Para este propósito se desarrollan técnicas de procesado de señal y se diseñan procedimientos estadísticos no paramétricos en áreas de aplicación específicas. En primer lugar, esta disertación presenta un método ritmométrico automático para extraer las componentes infradianas, circadianas y ultradianas de una señal. Este método se apoya en un test de hipótesis, basado en remuestreo bootstrap, para construir un modelo ritmométrico para cada paciente, seleccionado automáticamente las componentes espectrales relevantes de cada señal. En esta tesis se aplica para estudiar la evolución durante 7 días de índices lineales y no lineales de VFC en una base de datos de pacientes con insufieciencia cardíaca (IC). Los resultados de este estudio muestran que en pacientes con IC no sólo la componente circadiana, sino también las componentes infradianas y ultradianas, son significativas. Este hecho evidencia que los ritmos infradianos afectan al estado del sistema nervioso autónomo (SNA). Las componentes infradianas de la VFC pueden ser de interés clínico ya que podrían ser utilizadas para determinar el nivel de descompensación de la IC y el efecto de suministrar tratamiento farmacológico a esos pacientes. En segundo lugar, se lleva a cabo un análisis ritmométrico en un escenario diferente, estudiando por primera vez las propiedades a largo plazo de la fibrilación auricular (FA) crónica en registros de 7 días. El análisis se realiza por medio de parámetros ampliamente utilizados, como la frecuencia e índices de irregularidad, y también mediante un parámetro temporal novel r_3 que se propone en este trabajo. Este parámetro se basa en el análisis de componentes principales y pretende caracterizar la morfología de las ondas f en la señal de FA. Dado que representa la varianza de las tres primeras componentes principales, la influencia del ruido se ve considerablemente reducida, y por lo tanto es adecuado para el análisis de los registros del ECG de larga duración típicamente ruidosos. Los resultados de este estudio muestran que los parámetros estudiados varían considerablemente con el tiempo y que reflejan aspectos complementarios de la señal de FA. Se detectaron ritmos circadanos e infradianos en la mayoría de los pacientes, y reflejados en diferentes aspectos, tales como morfología, parámetros temporales y parámetros espectrales, lo cual representa información adicional sobre el hecho de que los mecanismos de la FA crónica están relacionados con el equilibrio fisiológico de los pacientes y los mecanismos de regulación a largo plazo del sistema cardiovascular. En la literatura científica sobre índices de estratificación de riesgo se describen múltiples opciones de procesado para acondicionar las señales antes de realizar el cálculo de los índices, siendo el resultado de estos índices altamente dependiente del procesado de señal previo. Finalmente, en esta Tesis se desarrolla una nueva metodología para optimizar el funcionamiento final de un sistema en términos de sus opciones de procesado de señal. Esta metodología se aplica aquí para optimizar el funcionamiento final de sistemas de análisis de la AOT. Los resultados en señales semi-sintéticas muestran que, después del procedimiento de optimización, los errores de estimación de la AOT se reducen significativamente. Los resultados en ECGs reales muestran que el ajuste apropiado de algunas opciones de procesado da lugar a una mayor separación, en términos estadísticos, entre dos poblaciones de pacientes con diferente grado de riesgo de muerte súbita cardíaca documentada. Una implicación clínica directa es que, cuando se realizan ensayos clínicos y para un método de análisis específico, una optimización del procesado de señal previo puede mejorar el funcionamiento del sistema. El análisis a largo plazo de señales cardíacas va a convertirse probablemente en un futuro cercano en un área investigación muy activa, ya sea a partir de Holter de larga duración, o de dispositivos implantables, o de otro tipo de fuentes. La contribución principal de este trabajo ha sido el desarrollo de herramientas capaces de manejas este nuevo tipo de series de largo plazo.
