Análisis de señales ECG/BSPM para la identificación de las frecuencias de activación de regiones auriculares durante Fibrilación Auricular
[ES] La fibrilación auricular (FA) es la arritmia cardíaca más prevalente, afectando al 2% de la población general, desencadenando notables implicaciones tanto en el ámbito sanitario como en el económico. A pesar de su marcada incidencia, los mecanismos subyacentes que provocan esta condición aún no...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/207326 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/207326 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Fibrilación auricular Mapeo Potencial de Superficie Cardíaca Electrograma Intracardíaco Aprendizaje automatizado Ciclo de activación auricular. Atrial fibrillation Cardiac Surface Potential Mapping Intracardiac Electrogram Automated learning Atrial activation cycle. Máster Universitario en Ingeniería Biomédica-Màster Universitari en Enginyeria Biomèdica |
| Sumario: | [ES] La fibrilación auricular (FA) es la arritmia cardíaca más prevalente, afectando al 2% de la población general, desencadenando notables implicaciones tanto en el ámbito sanitario como en el económico. A pesar de su marcada incidencia, los mecanismos subyacentes que provocan esta condición aún no se comprenden en su totalidad, lo que contribuye a resultados terapéuticos subóptimos, múltiples intentos de tratamiento y cargas económicas y de salud significativas [Tilz et al. 2012]. Aunque se han registrado avances en las terapias farmacológicas y la ablación con catéter, las limitaciones persisten, evidenciadas por tasas de éxito variables y demoras sustanciales en la identificación de la opción farmacológica óptima [Hindricks et al. 2020]. La ablación con catéter en las venas pulmonares, si bien eficaz para pacientes sintomáticos, a menudo requiere intervenciones adicionales. La toma de decisiones relacionada con la ablación sigue siendo subjetiva, con retrasos frecuentes, especialmente para mujeres y minorías, a pesar de la presentación de síntomas más graves [Fuster et al. 2006, Cochet et al. 2014]. El propósito principal de este trabajo es abordar la problemática existente mediante la identificación no invasiva de las regiones cardíacas con frecuencias dominantes para la ablación en pacientes con FA. Para ello, se cuenta con una base de datos que incluye registros de 47 pacientes provenientes del Hospital Gregorio Marañón en Madrid y del Hospital de Stanford en California. Cada paciente ha sido sometido a un Mapeo Potencial de Superficie Cardíaca (BSPM, por sus siglas en inglés) y a un Electrograma Intracardíaco (EGM) obtenido de forma invasiva mediante catéteres. La técnica BSPM permite la captura de señales cardíacas de manera no invasiva desde la superficie del cuerpo, mientras que el EGM se registra de manera invasiva durante la intervención empleando catéteres intraauriculares de tipo basket. La simultaneidad en la adquisición de ambos tipos de registros proporciona la base para desarrollar un modelo de aprendizaje automatizado que permita obtener una representación precisa de la señal EGM a partir de la BSPM [Pedrón-Torrecilla, et al. 2016]. La innovación clave de este enfoque radica en abordar el problema inverso de la cardiología, que consiste fundamentalmente en obtener una aproximación de la señal EGM a partir de la señal BSPM. Esta estrategia se enfoca en detectar de manera no invasiva las regiones auriculares de mayor frecuencia de activación durante la FA, que podrían constituir focos potenciales para la ablación destinada a tratar y eliminar la patología en el paciente. La estrategia propuesta para abordar el problema inverso implica calcular el ciclo de activación auricular (CL) mediante métodos de autocorrelación y aprendizaje automatizado [Rodrigo, et al. 2021]. En este sentido, se llevará a cabo un análisis de las señales registradas por la prueba de BSPM que permita determinar el CL auricular, utilizando técnicas de correlación y correlación con patrones múltiples. Buscando optimizar el método de análisis del BSPM mediante la comparación con el estándar de oro representado por los CL de los EGM intracardiacos obtenidos simultáneamente. Para establecer una correspondencia precisa entre el CL de las regiones auriculares y las mediciones del BSPM, se aplicarán técnicas de análisis de correspondencia y aprendizaje automático. Este enfoque permitirá no solo identificar las áreas críticas para la ablación, sino también personalizar la terapia de manera eficaz y precisa. Finalmente, se buscará determinar la distribución óptima y el número adecuado de electrodos en el BSPM con el objetivo de lograr una reconstrucción óptima de las señales con la mínima cantidad posible de electrodos, contribuyendo así a mejorar la calidad de la información recopilada [Rodrigo et al., 2017]. Este enfoque integral busca proporcionar una base sólida para la planificación de la terapia personalizada en pacientes con FA, con el potencial |
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