Modelos y algoritmos computacionales aplicados al procesamiento, síntesis y reconstrucción de la actividad eléctrica cardíaca

Título

Modelos y algoritmos computacionales aplicados al procesamiento, síntesis y reconstrucción de la actividad eléctrica cardíaca

Colaborador

Arini, Pedro David
Martínez Pería, Francisco Dardo

Editor

Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería

Fecha

2024-04-25

Extensión

x, 183 p.

Resumen

En este trabajo de tesis se ha desarrollado, por un lado, un modelo in-silico de síntesis de señales electrocardiográficas de rata Wistar y, por otro lado, se diseñó una regularización para reconstruir potenciales epicárdicos de perro, cerdo y humano, a partir de electrocardiogramas de superficie. Ambas investigaciones requirieron del diseño, implementación y validación de algoritmos de procesamiento de señales eléctricas cardíacas para las diferentes especies de mamíferos bajo estudio. Para la síntesis de señales electrocardiográficas se utilizó un modelo basado en un sistema de ecuaciones diferenciales. Dicho modelo permite asociar cada onda del electrocardiograma (ECG) con una función gaussiana. Asimismo, tiene la capacidad de generar una cantidad arbitraria de latidos cardíacos con variabilidad morfológica. Este modelo ha sido rediseñado y adaptado de un modelo de síntesis de ECG de humano con el fin de generar señales electrocardiográficas de rata Wistar, modelo animal ampliamente utilizado en experimentos de laboratorio. Por otra parte, se ha propuesto una transformación que permite calcular los parámetros con los que se alimenta el modelo de síntesis, a partir de medidas electrocardiográficas estándares utilizadas en la práctica cardiológica, tales como, intervalo QT, segmento PR, entre otros. El generador de señales electrocardiográficas en conjunto con la transformación han sido incorporados en un software que permite crear señales de rata Wistar con los parámetros electrocardiográficos deseados. El diseño del sintetizador se basó en señales electrocardiográficas de rata Wistar reales adquiridas en el Instituto de Investigaciones Médicas Dr. Alfredo Lanari, Universidad de Buenos Aires, Argentina. El principal objetivo del sintetizador de ECG de rata Wistar es tener la capacidad de generar bases de datos con señales equivalentes a las que pueden obtenerse a partir de registros reales en condiciones de normalidad o patología. La generación de gran cantidad de señales posibilita poner a prueba y validar algoritmos de detección y delineación automática de electrocardiogramas de dicha especie animal. Es importante establecer criterios comunes de medición del ECG en la rata Wistar, ya que, en la actualidad, se realizan gran cantidad de estudios para evaluar la actividad eléctrica cardíaca bajo el efecto de xenobióticos y estresantes ambientales. Por otro lado, propusimos e implementamos una regularización para el problema inverso electrocardiográfico, también conocido en la literatura como ECGI (del inglés, ElectroCardioGraphic Imaging). Esta técnica consiste en colocar un chaleco de electrodos en el torso del paciente para medir el potencial eléctrico con alta resolución espacial y además, a través de un estudio de imágenes, como la tomografía computada o la resonancia magnética, crear los modelos tridimensionales del torso y del corazón. Con esta información, más un modelo matemático y una regularización, es posible estimar los potenciales eléctricos en la superficie del corazón (potenciales epicárdicos) de manera no invasiva. La regularización propuesta en este trabajo permite incorporar información a priori a través de diccionarios conformados por átomos que descompongan de manera rala (del inglés sparse) los electrogramas deseados. El nuevo método planteado ha sido probado con datos del repositorio EDGAR en varios mamíferos, tales como, cerdo, perro y humano. El objetivo de diseñar regularizaciones en el campo de ECGI radica en mejorar las estimaciones de los potenciales epicárdicos obtenidos con los métodos tradicionales, como la regularización de Tikhonov, y extender su uso en la práctica clínica diaria. La técnica ECGI, resulta prometedora para mejorar el diagnóstico, la estratificación de riesgo cardiovascular y el seguimiento de patologías crónicas, de modo no invasivo, a diferencia de las técnicas invasivas actuales. Ambos propósitos de este trabajo de tesis han requerido del estudio, diseño y validación de diversos algoritmos computacionales en los cuales intervienen varias áreas del conocimiento, entre ellas, el procesamiento de señales cardiológicas, el procesamiento geométrico, los problemas inversos, la optimización convexa, el estudio de ecuaciones diferenciales y el desarrollo de software en el contexto de la programación numérica y visualización de gran cantidad de datos. En todos los casos, los códigos son compartidos para la reproducción de los resultados y posterior avance en las líneas de investigación.