Dipartimento di Ingegneria e Architettura Corso di Laurea Triennale in Ingegneria dell’Informazione

Curriculum biomedica

Individuazione automatica del complesso QRS nei segnali ECG

Relatore: Prof. A. Accardo Laureanda: Sara Ragogna

• Obiettivi della tesi

• Caratteristiche del segnale ECG

• Materiali utilizzati

• Metodi implementati

• Risultati ottenuti

• Conclusioni

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Obiettivi della tesi

• Studiare l’intervallo QT e la sua variabilità in relazione all’intervallo RR

• Individuare i punti principali del tracciato elettrocardiografico (onde P, Q , R e T)

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Il segnale ECG ideale (singolo ciclo cardiaco)

Tempo (1s)

ddp [1-10mV]

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Potenziale reale nel miocardio

Elettrocardiogramma = somma dell’attività elettrica di tutte le cellule miocardiche rilevata sulla superficie corporea.

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Acquisizione segnale ECG

• Posizionamento standard di 10 elettrodi

• Registrazione in 12 tracce su carta o

supporto magnetico

DERIVAZIONI PRINCIPALI E AUMENTATE

DERIVAZIONI PRECORDIALI

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ECG Holter: • Acquisizione continua

su almeno 24h • Numero limitato di

elettrodi

Materiali utilizzati

• 40 registrazioni ECG Holter (luglio-settembre 2012)

• Pazienti sani e cardiopatici (ischemici, CMPD, scompensati)

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SYNESCOPE

Software SyneScope

• File ECG 24h formato ISHNE (Holter Standard Output File Format 1998)

• File contenente i battiti individuati con relativa etichettatura

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METODI Algoritmi per individuare i parametri dell’intervallo QT

• 2 intervalli distinti: QTapex e QTend

• Metodi d’individuazione: metodo della soglia (Qonset) e metodo della parabola (Tapex e Tend)

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METODI Passi seguiti

• Filtraggio passa-banda

• Derivazione

• Individuazione picco R

• Individuazione Qonset

• Individuazione Tapex e Tend

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PRE-ELABORAZIONE DEL SEGNALE ECG: FILTRAGGIO

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PRE-ELABORAZIONE DEL SEGNALE ECG: DERIVAZIONE

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IDENTIFICAZIONE PRECISA DEL PRIMO PICCO R

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IDENTIFICAZIONE PICCHI R EFFETTUATA DA SYNESCOPE

Esempio identificazione battiti normali N 14

IDENTIFICAZIONE PRECISA DEI PICCHI R NEL SEGNALE DIFFERENZIATO E

FILTRATO

picco precedente (PKb)

picco successivo (PKa)

|ECGf(Pkb)|>|ECGf(PKb)|

Rp=zero-crossing che precede PKn

Rp=zero-crossing che segue PKn

PKn

SI’ NO

• Picco * Picco R o Picco PKb o Picco PKa

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IDENTIFICAZIONE DELL’INIZIO DELL’ONDA Q ( Qonset)

NEL SEGNALE DIFFERENZIATO – caso 1 Qp=zero-crossing che precede Rp

Rp-Qp > 80 ms

no onda Q Qi= picco che precede

Qp

Hq=ECGd(Qi)/2 Ri=picco che precede

Rp

Hr=ECGd(Ri)/5 QRS1=punto precedente a Qi che supera la soglia Hq

QRS1=punto precedente a Ri che supera la soglia Hr

no sì

PKn, Rp

Qonset

* Rp * Qp * Qi * Qonset --- soglia Hq

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IDENTIFICAZIONE DELL’INIZIO DELL’ONDA Q ( Qonset)

NEL SEGNALE DIFFERENZIATO – caso 2 Qp=zero-crossing che precede Rp

Rp-Qp > 80 ms

no onda Q Qi= picco che precede

Qp

Hq=ECGd(Qi)/2 Ri=picco che precede

Rp

Hr=ECGd(Ri)/5 QRS1=punto precedente a Qi che supera la soglia Hq

QRS1=punto precedente a Ri che supera la soglia Hr

no sì

PKn, Rp

Qonset

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IDENTIFICAZIONE DELL’ONDA T

NEL SEGNALE FILTRATO CON METODO DELLA PARABOLA

QTapex

QTend

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Risultati ottenuti ISTOGRAMMA DEGLI INTERVALLI RR

Differenze nella distribuzione dei battiti ectopici ventricolari

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Esempio identificazione battiti normali N e battiti ventricolari V effettuata da SyneScope

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Risultati ottenuti ISTOGRAMMA DEGLI INTERVALLI NN

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Analisi degli intervalli QT QTapex = f(RR) & QTend = f(RR)

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Analisi degli intervalli QT FORMULA DI BAZETT

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• Dispersione delle durate RR

• Diverso criterio di selezione dei battiti per determinare le relazioni RR vs QT tra SyneScope e l’algoritmo implementato

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Conclusioni

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Grazie per l’attenzione

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