1 / 25

Vojko Jazbinšek , Rok Hren, Zvonko Trontelj In š titut za matematiko, fiziko in mehaniko,

Limited lead selection for estimating sites of pre-excitation Selekcija optimalnih merskih mest pri lokalizaciji prekatnih pred-vzdraženj. Vojko Jazbinšek , Rok Hren, Zvonko Trontelj In š titut za matematiko, fiziko in mehaniko, Univerza v Ljubljan i , Slovenija. Pregled. Ozadje

Download Presentation

Vojko Jazbinšek , Rok Hren, Zvonko Trontelj In š titut za matematiko, fiziko in mehaniko,

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Limited lead selection for estimating sites of pre-excitationSelekcija optimalnih merskih mest pri lokalizaciji prekatnih pred-vzdraženj Vojko Jazbinšek, Rok Hren, Zvonko Trontelj Inštitut za matematiko, fiziko in mehaniko, Univerza v Ljubljani, Slovenija

  2. Pregled • Ozadje • Elektrokardiogram, prekatno predvzdraženje • Večkanalna merjenja (električne potencialne in magnetne mape) • Realistični računalniški model srčnih prekatov • Lokalizacija izvorov • Algoritem za določitev optimalnih merskih mest • Rezultati • Simulirani podatkov – vpliv na lokalizacijo • Izmerjeni podatki • Zaključek

  3. Elektrokardiogram (EKG) • Normalni potek električnega prevodnega sistema v srcu: • Začetek v desnem preddvoru (Sinus node). • Preddvora in prekata sta električno izolirana, povezana le preko AV-vozlišča, kar za kratko zakasni prevajanje in omogoči, da se pred tem preddvora popolnoma izpraznita. Pred-vzdraženje prekatov: WPW - sindrom(Wolff-Parkinson-White) Dodatna (akcesorna pot) prevodna pot v obroču med preddvoroma in prekatoma (AV-ring) povzroči predčasno vzdraženje prekatov.

  4. 12-kanalni EKG 3-je bipolarni odvodi na okončinah: 3-je povečani unipolarni odvodi na okončinah (aVR,aVL,aVF): VI VII VIII aVR: Unipolarni odvod - definicija: 6 unipolarnih(V1-6): Povezave (VI, VII): VIII = VII - VI aVR = - (VI + VII)/2 aVL = VI - VII/2 aVF = VII - VI /2

  5. Večkanalni EKG • potencialne mape (PM) • lokalizacija tokovnih izvorov Anterior Posterior

  6. Magnetokardiogram (MKG) • SQUID (Superconcting QUantum Interference Device)

  7. Večkanalni MKG (PTB, Berlin) • magnetne mape (MM), 49 Bz kanalov • brezkontaktno merjenje • magnetno zaščitena soba

  8. Računalniški model srčnegaprekata • Narejen vDepartment of Physiology and Biophysics at Dalhousie University, Canada (Rok Hren) • Glavne značilnosti: • Anatomsko točna geometrija zločljivostjo 0.5 mm (1 800 000 elementov) • rotirana anizotropija intramuralne strukture • propagacijski algoritem na osnovifiziološkega principavzbujenih tokov (kombinacijaceličnega avtomatain bi-domenske teorije)

  9. Simulacija PM and MM • postavitevračunalniškega modela srca v homogenimodel torza • simulacija aktivacijskih sekvenc za različna mesta predvzdraženja • izračunelektričnih potencialov na površini torza in magnetnega poljav njegovi okolici z metodo mejnih elementov: • 64 MM (spredaj) in 128 MM (spredaj/zdaj) • 117 PM po površini torza

  10. Lokalizacija tokovnih izvorov • Če poznamo tokovni izvor, je potencial določen z integralsko enačbo • In magnetno polje z • Numerična rešitev (BEM): ● Lokalizacija (tokovni dipol)

  11. Cilj • poiskati optimalno izbiro omejenega števila merskih mest in • določiti vpliv omejenega števila merskih mest na lokalizacijo izvora

  12. Algoritem • Statistična metoda za izbiro optimalnih merskih mest*: xn= T xi = Kni Kii-1xi xn neizmerjeni el. potenciali ali mag. polje na neizbranih mestih xi izmerjeni el. potenciali ali mag. polje na izbranih mestih Kii je kovarinačna matrika izmerjenih potencialov/polja Kni je križna kovariančna matrika med neizbranimi in izbranimi • Sekvenčni algoritem*: na vsakem koraku izberemo tisto mersko mesto, ki je v največji korelaciji s preostalimi mesti • Pri tej metodi minimiziramo povprečno kvadratno (RMS) razliko med ocenjenimi in izmerjenimi podatki * Lux RL et al.IEEE Trans. Biomed. Eng., 1978, vol. 25: 270-276.

  13. 10 mest pred-vzdraženj okoli AV obroča • V korakih po 4 ms smo vprvih 40 ms po začetkugenerirali mape (117-PM, 64-MMin 128-MM). Left sites: Right sites: posterolateral (LPL) posterolateral (RPL) lateral (LL) lateral (RL) anterolateral (LAL) anterolateral (RAL) anteroparaseptal (LAP) anteroparaseptal(RAP)

  14. Protokol • V bazo za določitev transformacijske matrike smo vključilivse mape, ki smo jih dobili s simulacijo različnih tipov pred-vzdraženj na realističnem modelu srčnih prekatov. • Izbira merskih mest z 8, 10, 12, …, 32 odvodi, ki optimalno reproducirajo 64 in 128-kanalne MM ter 117-kanalni PM • Naključno generirana merska mesta z 8, 10, …, 32 odvodi • Lokalizacija enojnih prekatnih pred-vzdraženj z modelom tokovnega dipola z optimalno in naključno izbranimi odvodi. • Primerjava teh lokalizacijskih rezultatov z rezultati, ki jih dobimo, če uporabimo kompletne mape z 64-in 128- MM ter 117- PM odvodi.

  15. Rezultati (izbira odvodov) Različni simboli označujejo vrstni red izbire: ■ 1-8 ♦9-16 ▲ 17-24 ● 25-32 ○ ostali

  16. Rezultati (lokalizacija) • Povprečne razlike med lokalizacijskimi rezultati, ki jih dobimo s kompletnim merskim sistemom in rezultati, ki jih dobimo z • * optimalno izbranimi in ♦ naključno izbranimi odvodi • optimalna izbira je vedno boljša od naključno izbrane. • Za optimalne izbire nad 20, se povprečna lokalizacijska napaka (nekaj mm) ne spreminja večne spreminja več bistveno.

  17. Zajemanje podatkov (na PTB, Berlin) • PM in MM smo izmerili na 4 zdravih prostovoljcih* • MM smo posneli na področju z obsegom 37 cm nad prsnim in hrbtnim delom torza z gosto mrežo 119-tih Bz kanalov • Vzporedno smo posneli PM z 148 odvodi. *Jazbinsek V, Kosch O, Meindl P, Steinhoff U, Trontelj Z, Trahms L. In: Nenonen J, Ilmoniemi RJ, Katila T, Eds., Biomag 2000, Espoo, Helsinki Univ. of Technology, 2001

  18. Protokol – merski podatki • Za določitev transformacijske matrike T smo uporabili izmerjene podatke na treh prostovoljcih in jo potem preizkusili na podatkih izmerjenih na četrtem prostovoljcu.. • Za ovrednotenje rezultatov smo uporabili različne kriterije, kot so kvadratni koren povprečne kvadratne (RMS) napake, maksimalna (MAX) napaka, relativna diferenca (RD) in korelacijski koeficient (KK). • Na različnih časovnih intervalih, kot so P-val, QRS, S-ST, ST-T in PQRST, smo izračunali povprečne RMS, MAX, RD in KK vrednosti in njihove standardne devijacije. • Na teh intervalih smo izračunali izointegralne mape in amplitudno uteženi korelacijski koeficient (UKK).

  19. Rezultati - optimalno izbrana mesta a) MM b) PM

  20. Rezultati - ovrednotenje Povprečne RMS, RD in CC za vse mape na različnih časovnih intervalih, ko smo uporabili 3 meritve za učenje in preostalo meritev za testiranje. MM PM

  21. Rezultati - izračunane mape Izmerjene mape (levo) in izračunane mape (desno) iz 20-ih mest.

  22. Rezultati - izračunane izointegralne mape Izmerjene mape (levo) in izračunane mape (desno) iz 12-ih mest.

  23. Diskusija • Rezultati kažejo, da lahko tako pri PM kot pri MM izluščimo relevantne informacije z znatno manjšim številom merskih mest, kot se jih trenutno uporablja • Za MM, ki smo jih izračunali iz 20-tih mest, smo dobil na celotnem PQRST intervalu amplitudno uteženi KK 0.98±0.01, kar je znatno bolje kot rezultata (Burghoff et al.*) 0.94±0.02 in 0.93±0.03, kjer so za pretvorbo podatkov med dvema merskima sistemoma za MM uporabili dve metodi, multipolni razvoj in oceno namanjše norme. *Burghoff M, Nenonen J, Trahms L, Katila T. Conversion of magneto-cardiographic recordings between two different multichannel SQUID devices, IEEE Trans. Biomed. Eng., 2000, vol. 47: 869-875

  24. Hvala za pozornost

  25. Oblique current dipole model: The infinite medium el. potentials, Φ∞,and magnetic field, B∞: 4πσ0Φ∞ = σ1 ∫ vm · r / r3 dV + σ2 ∫ a aTvm · r / r3 dV , 4πσ0B∞= σ1 ∫ vm x r / r3 dV + σ2 ∫ a aTvm x r / r3 dV , vm calculated transmembrane potential using propagation algorithm σ0conductivity of the homogeneous monodomain σ1,σ2 conductivities characterizing anisotropic myocardium alocal direction of the fiber axis r distance from the source (each activated cell) to a field point To compute the body surface potentials and magnetic field in the torso model, we used a “fast forward solution” (Purcell and Stroink, IEEE Trans Biomed. Eng.,38: 82-84,1991; Nenonen et al., IEEE Trans Biomed Eng 38:658-664,1991).

More Related