slide1 n.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Vojko Jazbinšek , Rok Hren, Zvonko Trontelj In š titut za matematiko, fiziko in mehaniko, PowerPoint Presentation
Download Presentation
Vojko Jazbinšek , Rok Hren, Zvonko Trontelj In š titut za matematiko, fiziko in mehaniko,

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 25

Vojko Jazbinšek , Rok Hren, Zvonko Trontelj In š titut za matematiko, fiziko in mehaniko, - PowerPoint PPT Presentation


  • 227 Views
  • Uploaded on

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

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about 'Vojko Jazbinšek , Rok Hren, Zvonko Trontelj In š titut za matematiko, fiziko in mehaniko,' - harlan-knowles


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.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
slide1

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

pregled
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
e lektrokardiogram ekg
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.

12 kanalni ekg
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

ve kanalni ekg
Večkanalni EKG
  • potencialne mape (PM)
  • lokalizacija tokovnih izvorov

Anterior

Posterior

magnetokardiogram mkg
Magnetokardiogram (MKG)
  • SQUID (Superconcting QUantum Interference Device)
ve kanalni mkg ptb berlin
Večkanalni MKG (PTB, Berlin)
  • magnetne mape (MM), 49 Bz kanalov
  • brezkontaktno merjenje
  • magnetno zaščitena soba
ra unalni ki m odel sr nega prekata
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)
simula cija pm and m m
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
lokalizacija tokovnih izvorov
Lokalizacija tokovnih izvorov
  • Če poznamo tokovni izvor, je potencial določen z integralsko enačbo
  • In magnetno polje z
  • Numerična rešitev (BEM): ● Lokalizacija (tokovni dipol)
slide11
Cilj
  • poiskati optimalno izbiro omejenega števila merskih mest in
  • določiti vpliv omejenega števila merskih mest na lokalizacijo izvora
algoritem
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.

slide13

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)

protokol
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.
rezultati izbira odvodov
Rezultati (izbira odvodov)

Različni simboli označujejo vrstni red izbire:

■ 1-8

♦9-16

▲ 17-24

● 25-32

○ ostali

rezultati lokalizacija
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.
slide17

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

protokol merski podatki
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).
rezultati ovrednotenje
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

rezultati izra unane mape
Rezultati - izračunane mape

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

rezultati izra unane izointegralne mape
Rezultati - izračunane izointegralne mape

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

diskusija
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

slide25

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).