Desarrollo de un método para la estimación de la ubicación de lugares mantenedores de la fibrilación auricular mediante problema inverso de la electrocardiografía mediante análisis de fase y modulaciones en fase y frecuencia

Abstract

[ES] La Fibrilación Auricular (FA) es la arritmia más frecuente observada en clínica. En casos en los que esta patología no revierte debido a la actividad reentrante se suele recurrir al tratamiento por ablación mediante catéter. Pero se trata de una técnica invasiva, y con ello surge la necesidad de diseñar métodos que aumenten su tasa de éxito identificando de manera precisa las zonas mantenedoras de la FA. Actualmente, los algoritmos más empleados para identificar dichas regiones son los basados en localización de singularidades de fase (SPs), pero existen métodos alternativos. En el presente trabajo se ha programado un algoritmo basado en el análisis de fase y modulaciones en amplitud y frecuencia instantáneas (iAM e iFM) para detectar regiones de actividad reentrante sobre una base de datos con 30 electrogramas (EGM) de simulación y otra base de datos con 24 señales de imagen electrocardiográfica (ECGi) de pacientes, obtenidas mediante Body Surface Potential Mapping (BSPM) y con el problema inverso calculado. Además, se han comparado los resultados obtenidos con el Gold Standard para simulación y con los calculados mediante un algoritmo basado en la detección de SPs en pacientes. Se han empleado métricas para evaluar su capacidad de detección, los indicadores de subestimación ponderada (WUI) y de sobreestimación (WOI). Los mínimos WUI han resultado de 88,16 % y 52,16 % y de WOI de 0 % y 6,9 %, en simulación y pacientes respectivamente, lo cual indica que las características de las señales de entrada y sus métodos de adquisición podrían afectar a la capacidad de detección de actividad reentrante de los métodos basados en iAM e iFM. Se han mejorado los tiempos de cálculo obteniéndose una media de 31.12 s frente a 56.17 s en simulación, y de 86.97 s frente a 97.03 s en pacientes, para el algoritmo programado y el basado en SPs respectivamente.

[EN] Atrial Fibrillation (AF) is the most frequent arrythmia observed in clinical practice. In cases in which this pathology does not reverse due to reentrant activity, treatment by catheter ablation is usually used. But this is an invasive technique and with this arises the need to design new methods that increase its success rate by precisely identifying the maintaining areas of the AF. Currently, the most used algorithms to identify those regions are the ones based on the location of phase singularities (SPs), but there are alternative methods. In the present study, it has been programmed an algorithm based on phase and instantaneous amplitude and frequency modulations (iAM and iFM) analysis to detect reentrant activity regions on a database with 30 simulation electrograms (EGM) and another database with 24 electrocardiographic image signals (ECGi) of patients, obtained by Body Surface Potential Mapping (BSPM) and with the inverse problem calculated. Furthermore, the results obtained have been compared with the Gold Standard for simulation and with those calculated using an SPs detection based algorithm in patients. To evaluate its detection capacity, specific metrics have been used; the weighted underestimation indicator (WUI) and the weighted overestimation indicator (WOI). The minimum WUI have been 88.16% and 52.16% and WOI of 0% and 6.9%, in simulation and patients respectively, which indicates that the characteristics of the input signals and their acquisition methods could affect the reentrant activity detection ability of iAM and iFM based methods. Computing times have been improved, obtaining an average of 31.12 s versus 56.17 s in simulation, and 86.97 s versus 97.03 s in patients, for the programmed algorithm and the one based on SPs respectively.