Universidad de Zaragoza Custodiado por la Biblioteca de la Universidad de Zaragoza Premis-plugin for CDSInvenio, developed by Miguel Martín Miguel Martín González 02408nmm 2200000 a 4500

2012-10-16

eng Alcaine Otín, Alejandro Martínez Cortés, Juan Pablo http://zaguan.unizar.es/record/9179 La fibrilación auricular (AF) es una de las arritmias más comunes y que supone un tercio de las hospitalizaciones en las unidades de arritmias, convirtiendose en un costoso problema de salud publica. La AF se caracteriza por una actividad eléctrica muy rápida y caótica de la aurícula precedida por una respuesta irregular de los ventrículos. Dicha actividad repercute en una contracción ineficiente de las aurículas aumentando el riesgo de producción de coágulos de sangre que pueden desembocar en ataque cardíaco o accidente cerebrovascular. El estudio del electrocardiograma (ECG) de superficie permite medir de la actividad eléctrica cardíaca en el pecho del paciente, pero durante estudios electrofisiológicos o intervenciones de ablación, el estudio de las señales obtenidas mediante el uso catéteres en contacto con el tejido cardíaco, es decir los electrogramas (EGM), permiten obtener una información local de los mecanismos que subyacen la AF u otras afecciones electrofisiológicas. En un reciente estudio de simulación, se ha observado que los indices que caracterizan la AF medidos a través de los instantes de activación se ven limitados por el error del detector de activaciones. Por lo tanto, la hipótesis de partida de este trabajo fin de máster es que mejorando la sensibilidad y fiabilidad de la detección, podemos obtener mejores indices temporales que caractericen la AF. Se ha desarrollado una nueva estrategia de detección en señales EGM bipolares basada en la transformación wavelet ya utilizada anteriormente para la detección de complejos QRS y delineado de ondas en el ECG de superficie. A efectos de comparación se ha evaluado también una estrategia clásica basada en la detección haciendo uso de un umbral adaptativo. La evaluación se ha realizado mediante dos escenarios. El primero y debido a la falta de bases de datos estándar con activaciones anotadas por expertos electrofisiólogos, se ha comparado el rendimiento de ambos detectores con un conjunto de señales EGM reales elegidas por su buena relación señal-a-ruido (SNR) que posteriormente fueron contaminadas con ruido aditivo blanco gaussiano (AWGN) a diferentes niveles de SNR. El rendimiento se ha medido en relación a un “gold standard” obtenido de forma manual. También se ha utilizado un sintetizador de señales EGM propuesto en la bibliografía con diferentes ciclos de activación, variabilidad de activaciones y ruido AWGN con el fin de obtener el rendimiento en detección en un ambiente controlado. En el segundo escenario, se compararon dos medidas clínicamente aceptadas que caracterizan la AF con sus equivalentes basados en los instantes temporales obtenidos con ambos detectores. Se obtuvo la frecuencia dominante, muy usada para localizar focos de rápida actividad, obtenida de forma espectral con el inverso del ciclo de activación mediano. Por otra parte, también se comparó el retardo entre dos señales EGM obtenido mediante la función de correlación cruzada, un indice de sincronización entre dos señales que permite medir la velocidad de conducción del tejido cardíaco, con el retardo mediano obtenido de las detecciones realizadas. En ambos escenarios, el detector basado en wavelets propuesto supera a la estrategia más clásica, permitiendo obtener medidas que caracterizan la AF u otras afecciones electrofisiológicas basadas en los tiempos de ativación de forma fiable y así ayudar a comprender mejor los sus mecanismoas así como al guiado de la ablación. info:eu-repo/semantics/closedAccess Fulltext access not authorized info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf 2012-09-13 02408nmm 2200000 a 4500 9179 TAZ-TFM-2012-881 eng Alcaine Otín, Alejandro Development of a Wavelet-Based Activation Detector for Intracardiac Electrical Signals Zaragoza Universidad de Zaragoza 2012 denied La fibrilación auricular (AF) es una de las arritmias más comunes y que supone un tercio de las hospitalizaciones en las unidades de arritmias, convirtiendose en un costoso problema de salud publica. La AF se caracteriza por una actividad eléctrica muy rápida y caótica de la aurícula precedida por una respuesta irregular de los ventrículos. Dicha actividad repercute en una contracción ineficiente de las aurículas aumentando el riesgo de producción de coágulos de sangre que pueden desembocar en ataque cardíaco o accidente cerebrovascular. El estudio del electrocardiograma (ECG) de superficie permite medir de la actividad eléctrica cardíaca en el pecho del paciente, pero durante estudios electrofisiológicos o intervenciones de ablación, el estudio de las señales obtenidas mediante el uso catéteres en contacto con el tejido cardíaco, es decir los electrogramas (EGM), permiten obtener una información local de los mecanismos que subyacen la AF u otras afecciones electrofisiológicas. En un reciente estudio de simulación, se ha observado que los indices que caracterizan la AF medidos a través de los instantes de activación se ven limitados por el error del detector de activaciones. Por lo tanto, la hipótesis de partida de este trabajo fin de máster es que mejorando la sensibilidad y fiabilidad de la detección, podemos obtener mejores indices temporales que caractericen la AF. Se ha desarrollado una nueva estrategia de detección en señales EGM bipolares basada en la transformación wavelet ya utilizada anteriormente para la detección de complejos QRS y delineado de ondas en el ECG de superficie. A efectos de comparación se ha evaluado también una estrategia clásica basada en la detección haciendo uso de un umbral adaptativo. La evaluación se ha realizado mediante dos escenarios. El primero y debido a la falta de bases de datos estándar con activaciones anotadas por expertos electrofisiólogos, se ha comparado el rendimiento de ambos detectores con un conjunto de señales EGM reales elegidas por su buena relación señal-a-ruido (SNR) que posteriormente fueron contaminadas con ruido aditivo blanco gaussiano (AWGN) a diferentes niveles de SNR. El rendimiento se ha medido en relación a un “gold standard” obtenido de forma manual. También se ha utilizado un sintetizador de señales EGM propuesto en la bibliografía con diferentes ciclos de activación, variabilidad de activaciones y ruido AWGN con el fin de obtener el rendimiento en detección en un ambiente controlado. En el segundo escenario, se compararon dos medidas clínicamente aceptadas que caracterizan la AF con sus equivalentes basados en los instantes temporales obtenidos con ambos detectores. Se obtuvo la frecuencia dominante, muy usada para localizar focos de rápida actividad, obtenida de forma espectral con el inverso del ciclo de activación mediano. Por otra parte, también se comparó el retardo entre dos señales EGM obtenido mediante la función de correlación cruzada, un indice de sincronización entre dos señales que permite medir la velocidad de conducción del tejido cardíaco, con el retardo mediano obtenido de las detecciones realizadas. En ambos escenarios, el detector basado en wavelets propuesto supera a la estrategia más clásica, permitiendo obtener medidas que caracterizan la AF u otras afecciones electrofisiológicas basadas en los tiempos de ativación de forma fiable y así ayudar a comprender mejor los sus mecanismoas así como al guiado de la ablación. Máster en Ingeniería Biomédica El autor no autoriza la difusión del texto completo de su obra atrial fibrillation electrogram wavelet transform ablation electrophysiology Martínez Cortés, Juan Pablo dir. Universidad de Zaragoza Ingeniería Electrónica y Comunicaciones Teoría de la Señal y Comunicaciones 536588@celes.unizar.es 24162442 http://zaguan.unizar.es/TAZ/EINA/2012/9179/TAZ-TFM-2012-881.pdf Memoria (eng) TAZ TFM EINA URI http://zaguan.unizar.es/record/9179 SUPPORTED 0 MD5 http://zaguan.unizar.es/TAZ/EINA/2012/9179/TAZ-TFM-2012-881.md5 4096 image/x.djvu 6 http://djvu.sourceforge.net/abstract.html DJVU/6 Profile information Lizardtech Document Express Enterprise 5.1 2011-01-19T11:29:27 URI http://zaguan.unizar.es/TAZ/EINA/2012/9179/TAZ-TFM-2012-881.pdf disk Minimum View Print Visualization of DJVU requires specific software, like DjVu Browser Plugin URI http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0 URI http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0 license URI http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0 You are free to adapt, copy, transmite or distribute the work under the following conditions: (1) You must attribute the work in the manner specified by the author or licensor (but not in any way that suggests that they endorse you or your use of the work). 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