Resumen de Multilead analysis of t-wave alternans in the electrocardiogram
Las alternancias de onda T (TWA) se definen como una alteración en la morfología de la repolarización que se repite cada dos latidos. Este fenómeno cardíaco está relacionado con el riesgo de sufrir arritmias ventriculares malignas que pueden conducir a la muerte súbita cardíaca. Actualmente, el análisis de TWA en el electrocardiograma (ECG) se utiliza para estratificar el riesgo de sufrir arritmias ventriculares, y decidir si un paciente puede beneficiarse de la implantación de un desfibrilador automático implantable.
La amplitud de las TWA puede ser muy baja, del orden de los microvoltios, resultando indetectables a simple vista en el ECG, lo que dificulta en gran medida su detección. Existen diferentes métodos de procesado de la señal para detectar las TWA y estimar sus parámetros (amplitud, forma de onda). El principal inconveniente de los métodos existentes es o bien una alta sensibilidad a la presencia de componentes no alternantes de gran amplitud, o bien una baja sensibilidad a las TWA de baja amplitud. Habitualmente, estos métodos se aplican a cada derivación (canal) del ECG de manera independiente, es decir, siguiendo un esquema de análisis monoderivacional. Sin embargo, el análisis conjunto de varios canales del ECG proporciona información adicional sobre la distribución espacial y temporal de los fenómenos cardiacos, que se podría aprovechar para mejorar la detección y la cuantificación de TWA.
El objetivo de esta tesis es desarrollar estrategias de análisis multiderivacional que mejoren la detección y la cuantificación de TWA en el ECG, y que aumenten el valor clínico de las TWA como índice de riesgo. El trabajo desarrollado para conseguir este objetivo se divide en tres partes: propuesta de nuevas estrategias de análisis multiderivacional para detectar y cuantificar TWA, validación metodológica de las estrategias propuestas, y validación clínica de la alternativa multiderivacional con mejores prestaciones.
En la primera parte de la tesis se propone un esquema general para el análisis multiderivacional de TWA. El esquema propuesto se ha diseñado como una versión extendida de un esquema monoderivacional habitual, al que se le han añadido dos etapas de procesado adicionales: transformación de la señal y reconstrucción de la señal. Con estas etapas se consigue incrementar la detectabilidad de las TWA y mejorar la estimación de su amplitud y de su forma de onda. Se proponen diferentes técnicas para la transformación de la señal: análisis de componentes principales (PCA), análisis de componentes periódicos (piCA), análisis de componentes independientes (ICA) y maximización del ratio espectral (SRM). Las técnicas piCA e ICA se han aplicado al análisis de TWA por primera vez en este trabajo. La técnica SRM es una nueva propuesta de esta tesis que aprovecha la periodicidad de las TWA para incrementar su detectabilidad en la señal transformada. El esquema multiderivacional propuesto se puede combinar con cualquier método de análisis monoderivacional que detecte y cuantifique las TWA en etapas separadas. A lo largo de la tesis, el esquema se combina con el método del cociente de verosimilitudes para ruido Laplaciano (LLRM), y también con el método espectral (SM) como comparación. Además, se proponen modificaciones del esquema multiderivacional general para adaptarlo a los diferentes escenarios clínicos en los que se realiza análisis de TWA.
En la segunda parte de la tesis se evalúan las prestaciones del esquema multiderivacional, comparando los resultados que se obtienen con las diferentes técnicas de transformación de la señal, y cuantificando la mejora obtenida respecto a un esquema monoderivacional habitual. Para ello se diseñan varios estudios de simulación, en los que se analizan señales sintéticas, semi-sintéticas y reales donde los parámetros de las TWA (presencia, amplitud, forma de onda) se conocen de antemano. Las diferencias entre esquemas se cuantifican utilizando métricas habituales como la probabilidad de detección y la probabilidad de falsa alarma, y también nuevas métricas globales de sesgo y varianza de la estimación. Los resultados de la evaluación metodológica muestran que la mejor estrategia multiderivacional entre las alternativas comparadas es usar la periodicidad de la señal como criterio para separar las TWA del ruido y resto de componentes no deseadas del ECG. De las estrategias basadas en la periodicidad, la que ofrece mejores prestaciones es la basada en piCA.
En la última parte de la tesis se comprueba que las mejoras en el análisis de TWA que se obtienen con el esquema multiderivacional basado en piCA, junto con una nueva estrategia para calcular índices de TWA globales, hacen posible la estratificación del riesgo cardiaco en registros ambulatorios (Holter). El método multiderivacional propuesto en esta tesis permite calcular de manera totalmente automática nuevos marcadores de riesgo cardiaco en registros ambulatorios. Los resultados de un estudio clínico muestran que la actividad media de las TWA en un periodo de 24 horas proporciona información pronóstica en pacientes con insuficiencia cardiaca crónica. En concreto, se ha encontrado que dos de los índices propuestos en esta tesis para cuantificar la actividad media de las TWA, AAI y AAI90, son predictores independientes del riesgo de muerte cardiaca y muerte súbita cardiaca.
