QRS detektore automatikoak bihotz-geldialdietako erritmo erregularrentzat

Abstract

Bat-bateko bihotz geldialdi (BBG) batengatik ematen den bat-bateko bihotz-heriotza munduko hilkortasun kausarik nagusienetakoa da. BBGaren tratamenduak bihotz-biriketako berpiztea eta desfibrilazio goiztiarra eskatzen ditu, lehenbailehen hasi behar direnak. BBGa antzemateko teknika gaixoak pultsua duen antzematea da. Pultsu detekzioaren bidez, alde batetik gaixoak benetan bihotz geldialdia jasan duen bermatzea eta bestetik, berpiztearen saiakuntzan zehar berezko zirkulazioaren errekuperazioa antzematea baimentzen du. Hala ere, medikuntza profesionalek zailtasunak dituzte pultsu-presentzia era argi batean zehazteko. Bihotz taupaden energia QRS konplexuan dago. Beraz, QRS detektore zehatza ezinbestekoa da elektrokardiograman oinarritutako pultso detektore automatikoak garatzeko. Horren harira, proiektu honen helburua ospitale kanpoko bihotz-biriketako berpiztean agertzen diren bihotz-erritmoekin QRS detektore desberdinak aztertzea eta QRS detektore egokia proposatzea da. Hainbat QRS detektore klasiko proposatu diren arren, horiek ez dira egokiak BBGaren testuinguruan azaltzen diren erritmo erregularrentzat hemodinamikoki egonkorrak diren pertsonentzat pentsatuta baitaude aldiz, BBGko erritmoak oso ezegonkorrak dira eta uhin forma oso bereziak dituzte. Helburu hori betetzeko, QRS detektore klasikoak aztertu dira BBGko erritmo erregular laburrentzat. Horrekin batera, erritmo horietan QRSak detektatzeko balio duen algoritmoa diseinatu da aztertutako detektore klasiko baten algoritmoan oinarrituz. Lana burutzeko ospitale-kanpoko BBGa izan duten pazienteen erregistro elektronikoak, elektrokardiograma, eta datu klinikoak erabiliko dira. Prozesua errazteko asmoz, hainbat tresna grafiko garatuko dira datu-basea definitzeko, QRS detektore klasikoen gaitasunak ebaluatzeko eta QRS detektore aproposa diseinatzeko. Datu-basean markatutako QRSen uneak erabiliz detektoreen zehaztasunak estatistikoki ebaluatuko dira eta bihotz-maiztasunaren erroreak kalkulatu. Garatutako algoritmo berriarekin lortutako emaitzak begiratuz, BBGan agertzen diren QRS konplexuen uneak automatikoki identifikatzea posible dela ondorioztatu daiteke.

La muerte súbita por parada cardiorrespiratoria (PCR) repentina es una de las principales causas de mortalidad en el mundo. La única forma de tratar esta afección cardíaca es con reanimación cardiorrespiratoria y desfibrilación temprana, que deben iniciarse lo antes posible. La técnica para detectar una PCR se centra en la identificación de presencia de pulso en el paciente. Mediante la detección del pulso, por un lado, se identifica la PCR y, por otro lado, permite percibir la recuperación de la circulación espontánea durante el proceso de reanimación. Sin embargo, los profesionales tienen dificultades para determinar claramente la presencia del pulso. La energía del latido del corazón está en el complejo QRS, por lo que un detector preciso de complejos QRS es esencial para el desarrollo de dispositivos de detección de pulso basados en electrocardiogramas. En este sentido, el objetivo de este proyecto es analizar los detectores clásicos de QRS con los ritmos cardíacos que aparecen en la resucitación cardiopulmonar extra hospitalaria y proponer un buen detector de QRS. Los numerosos detectores clásicos que se han propuesto para pacientes hemodinámicamente estables, no parecen apropiados para los ritmos regulares que aparecen en el contexto de una PCR , donde los ritmos son muy inestables y tienen formas de onda muy aberrantes. Para lograr ese objetivo, en este proyecto se estudian los detectores QRS clásicos con ritmos de PCR. El algoritmo utilizado para detectar QRS en estos ritmos ha sido diseñado en base al algoritmo de un detector clásico previamente analizado. Para desarrollar este trabajo se utilizarán el registro electrónico, el electrocardiograma, y los datos clínicos de pacientes que hayan sufrido una PCR extra hospitalaria. Para facilitar el proceso, se desarrollarán diversas herramientas gráficas que permiten: definir la base de datos, evaluar las capacidades del detector QRS clásico y diseñar el detector QRS ideal. Utilizando las posiciones de los QRS se evaluarán las características estadísticas de los detectores y se calcularán los errores producidos en el cálculo de la frecuencia cardíaca. Al observar los resultados obtenidos con el nuevo algoritmo desarrollado, se concluye que es posible identificar automáticamente las posiciones de los complejos del QRS que aparecen en los paros cardíacos repentinos.

The sudden cardiac death caused by a sudden cardiac arrest (SCA) is one of the main death causes in the world. The treatment of SCA needs early defibrillation and cardiopulmonary resuscitation as soon as possible. Pulse check is compulsory to detect a SCA and to monitor the return of spontaneous circulation during cardiopulmonary resuscitation. However, both lego and clinicians have difficulties identifying the presence of spontaneous circulation in out-of-hospital cardiac arrest. The energy of the effective heart beats is concentrated in the QRS complex, so a QRS detection is compulsory to develop automatic algorithms to detect pulse based on the electrocardiogram. In this regard, the aim of this project is to analyse classical QRS detectors with out-of-hospital cardiac arrest rhythms and to propose an appropriate QRS detection algorithm. Classical QRS detectors were designed for hemodynamically stable patients, and might not be accurate for SCA rhythms, where more unstable and aberrant waveforms are expected. The accuracy of classical QRS detectors will be statistically evaluated with out-of-hospital cardiac arrest rhythms, and a new QRS detector will be provided appropriate for short time rhythms. The database used includes the electronic file, the electrocardiogram, and the clinical information of the patient. To facilitate this process, different graphic tools will be developed to define the data-base of the study, to evaluate the performance of classic QRS detectors and to design the proper QRS detector. Manual annotations of QRS instants are used to evaluate statistically the accuracy of the detectors and to quantify the error in terms of heart rate. Attending to the performance of the new algorithm proposed we conclude that it is possible to automatically identify the QRS complexes in cardiac arrest rhythms.