Assessment of spatial heterogeneity of ventricular repolarization after multi-channel blocker drugs in healthy subjects

Background and objectives: In contrast to potassium channel blockers, drugs affecting multiple channels seem to reduce torsadogenic risks. However, their effect on spatial heterogeneity of ventricular repolarization (SHVR) is still matter of investigation. Aim of this work is to assess the effect of four drugs blocking the human ether-\ue0-go-go-related gene (hERG) potassium channel, alone or in combination with other ionic channel blocks, on SHVR, as estimated by the V-index on short triplicate 10 s ECG. Methods: The V-index is an estimate of the standard deviation of the repolarization times of the myocytes across the entire myocardium, obtained from multi-lead surface electrocardiograms. Twenty-two healthy subjects received a pure hERG potassium channel blocker (dofetilide) and 3 other drugs with additional varying degrees of sodium and calcium (L-type) channel block (quinidine, ranolazine, and verapamil), as well as placebo. A one-way repeated-measures Friedman test was performed to compare the V-index over time. Results: Computer simulations and Bland-Altman analysis supported the reliability of the estimates of V-index on triplicate 10 s ECG. Ranolazine, verapamil and placebo did not affect the V-index. On the contrary, after quinidine and dofetilide administration, an increase of V-index from predose to its peak value was observed (\u394\u394V-index values were 19 ms and 27 ms, respectively, p < 0.05). Conclusions: High torsadogenic drugs (dofetilide and quinidine) affected significantly the SHVR, as quantified by the V-index. The metric has therefore a potential in assessing drug arrhythmogenicity

ECG biometric recognition : permanence analysis of QRS signals for 24 hours continuous authentication

Recent studies regard the use of ECG signals for biometric recognition exploiting the possibility of these signals to be frequently recorded for long time periods without any explicit actions performed by the users during the acquisitions. This aspect makes ECG signals particularly suitable for continuous authentication applications. In this context, researches have proved that the QRS complex is the most stable component of the ECG signal. In this paper, we perform a preliminary study on the persistency of QRS signals for continuous authentication systems. A recognition method based on multiple leads is proposed, and used to evaluate the persistency of the QRS complex in 24 hours Holter signals. This time interval can be considered as adequate for many possible applications in continuous authentication scenarios. The analysis is performed on a significantly large public Holter dataset and aims to search accurate matching and enrollment strategies for continuous authentication systems. At the best our knowledge, the results presented in this paper are based on the biggest set of ECG signals used to design continuous authentication applications in the literature. Results suggest that the QRS complex is stable only for a relatively small time period, and the performance of the proposed recognition method starts decreasing after two hours

Variability of ventricular repolarization dispersion quantified by time-warping the morphology of the T-Waves

Objective: We propose two electrocardiogram (ECG)-derived markers of T-wave morphological variability in the temporal, d¿, and amplitude, da, domains. Two additional markers, d¿NL and daNL, restricted to measure the nonlinear information present within d¿ and da are also proposed. Methods: We evaluated the accuracy of the proposed markers in capturing T-wave time and amplitude variations in 3 situations: 1) In a simulated set up with presence of additive Laplacian noise, 2) when modifying the spatio-temporal distribution of electrical repolarization with an electro-physiological cardiac model, and 3) in ECG records from healthy subjects undergoing a tilt table test. Results:The metrics d¿, da, d¿NL, and daNL followed T-wave time- and amplitude-induced variations under different levels of noise, were strongly associated with changes in the spatio-temporal dispersion of repolarization, and showed to provide additional information to differences in the heart rate, QT and Tpe intervals, and in the T-wave width and amplitude. Conclusion: The proposed ECG-derived markers robustly quantify T-wave morphological variability, being strongly associated with changes in the dispersion of repolarization. Significance: The proposed ECG-derived markers can help to quantify the variability in the dispersion of ventricular repolarization, showing a great potential to be used as arrhythmic risk predictors in clinical situations

Techniques for ventricular repolarization instability assessment from the ECG

Instabilities in ventricular repolarization have been documented to be tightly linked to arrhythmia vulnera- bility. Translation of the information contained in the repolar- ization phase of the electrocardiogram (ECG) into valuable clinical decision-making tools remains challenging. This work aims at providing an overview of the last advances in the pro- posal and quantification of ECG-derived indices that describe repolarization properties and whose alterations are related with threatening arrhythmogenic conditions. A review of the state of the art is provided, spanning from the electrophysio- logical basis of ventricular repolarization to its characteriza- tion on the surface ECG through a set of temporal and spatial risk markers

An Estimate of the Dispersion of Repolarization Times Based on a Biophysical Model of the ECG

Temporal heterogeneity of ventricular repolarization is a key quantity for the development of ventricular reentrant arrhythmia. In this paper, we introduce the V-index, a novel ECG-based estimator of the standard deviation of ventricular myocytes repolarization times SV. Differently from other ECG metrics of repolarization heterogeneity, the V-index was derived from the analysis of a biophysical model of the ECG, where repolarization is described by the dominant T-wave (DTW) paradigm. The model explains the shape of T-waves in each lead as a projection of a main waveform (the DTW) and its derivatives weighted by scalars, the lead factors. A mathematical formula is derived to link the heterogeneity of ventricular repolarization SV and the V-index. The formula was verified using synthetic 12-lead ECGs generated with a direct electrophysiological model for increasing values of SV (in the range 20-70 ms). A linear relationship between the V-index and SV was observed, V 48 0.675 sv + 1.8$ms (R 2 = 0.9992$). Finally, 68 ECGs from the E-OTH-12-0068-010 database of the Telemetric and Holter ECG Warehouse were analyzed. The V-index coherently increased after sotalol administration, a drug known to have QT-prolonging potential (p 48 0.001)

ADAPTIVE MODELS-BASED CARDIAC SIGNALS ANALYSIS AND FEATURE EXTRACTION

Signal modeling and feature extraction are among the most crucial and important steps for stochastic signal processing. In this thesis, a general framework that employs adaptive model-based recursive Bayesian state estimation for signal processing and feature extraction is described. As a case study, the proposed framework is studied for the problem of cardiac signal analysis. The main objective is to improve the signal processing aspects of cardiac signals by developing new techniques based on adaptive modelling of electrocardiogram (ECG) wave-forms. Specially several novel and improved approaches to model-based ECG decomposition, waveform characterization and feature extraction are proposed and studied in detail. In the concept of ECG decomposition and wave-forms characterization, the main idea is to extend and improve the signal dynamical models (i.e. reducing the non-linearity of the state model with respect to previous solutions) while combining with Kalman smoother to increase the accuracy of the model in order to split the ECG signal into its waveform components, as it is proved that Kalman filter/smoother is an optimal estimator in minimum mean square error (MMSE) for linear dynamical systems. The framework is used for many real applications, such as: ECG components extraction, ST segment analysis (estimation of a possible marker of ventricular repolarization known as T/QRS ratio) and T-wave Alternans (TWA) detection, and its extension to many other applications is straightforward. Based on the proposed framework, a novel model to characterization of Atrial Fibrillation (AF) is presented which is more effective when compared with other methods proposed with the same aims. In this model, ventricular activity (VA) is represented by a sum of Gaussian kernels, while a sinusoidal model is employed for atrial activity (AA). This new model is able to track AA, VA and fibrillatory frequency simultaneously against other methods which try to analyze the atrial fibrillatory waves (f-waves) after VA cancellation. Furthermore we study a new ECG processing method for assessing the spatial dispersion of ventricular repolarization (SHVR) using V-index and a novel algorithm to estimate the index is presented, leading to more accurate estimates. The proposed algorithm was used to study the diagnostic and prognostic value of the V-index in patients with symptoms suggestive of Acute Myocardial Infraction (AMI)

Prediction of Cardiac Death Risk by Analysis of Ventricular Repolarization Restitution from the Electrocardiogram Signal

Las enfermedades cardiovasculares siguen siendo la mayor causa de muertes en todo el mundo, y se espera que el número de casos crezca progresivamente en los próximos años con el envejecimiento de la población. Por ello, se necesitan marcadores no invasivos con alta capacidad de predicción de muerte para reducir la incidencia de estos eventos fatales.La insuficiencia cardiaca crónica (CHF, del inglés "Chronic Heart Failure") describe la condición por la cual el corazón no es capaz de bombear suficiente sangre para alcanzar las demandas del cuerpo. Se ha demostrado que los pacientes con CHF pueden experimentar un empeoramiento progresivo de los síntomas, pudiendo llegar a producirse la muerte por fallo de bomba (PFD, del inglés "Pump Failure Death"), o sufrireventos arrítmicos malignos que lleven a la muerte súbita cardiaca (SCD, del inglés "Sudden Cardiac Death"). Uno de los factores electro-fisiológicos con mayor influencia en la generación de arritmias malignas es el aumento de la dispersión de la repolarización, o la variación espacio-temporal en los tiempos de repolarización. También se ha demostrado que la respuesta de esta dispersión a variaciones en el ritmo cardiaco, es decir, la dispersión de la restitución de la repolarización, está relacionada con mayor riesgo arrítmico y de SCD. Por otro lado, el empeoramiento de CHF se manifiesta con una reducción de la respuesta de los ventrículos a la estimulación autonómica, y con un balance simpato-vagal anormal. Con la llegada de los defibriladores cardioversores implantables (ICDs, del inglés "Implantable Cardioverter Defibrillators"), y de la terapia de resincronización cardiaca (CRT, del inglés "Cardiac Resynchronization Therapy"), los dos dispositivos más popularmente usados en la práctica clínica para prevenir SCD y PFD, respectivamente, la estratificación de riesgo se ha vuelto muy relevante. Específicamente, ser capaces de predecir el evento potencial que un paciente con CHF podría sufrir (SCD, PFD u otras causas) es de gran importancia. La señal de electrocardiograma (ECG) es un método barato y no invasivo que contiene información importante acerca de la actividad eléctrica del corazón.El objetivo principal de esta tesis es desarrollar marcadores de riesgo derivados del ECG que caractericen la restitución de la repolarización ventricular para mejorar la predicción de SCD y PFD en pacientes con CHF. Para ello, se han utilizado, por un lado, índices basados en intervalos temporales, como los intervalos QT y Tpe, ya que las dinámicas de estos intervalos están asociadas con la restitución de la repolarización, y con su dispersión, respectivamente, y, por el otro lado, índices basados en la morfología de la onda T. Para utilizar la información de la morfología, se ha desarrollado una metodología innovadora que permite la comparación de dos formas diferentes, y la cuantificación de sus diferencias.En el capítulo 2 se desarrolló un algoritmo completamente automático para estimar la pendiente y la curvatura de las dinámicas de los intervalos QT y Tpe a partir de registros ECG Holter de 24 horas de 651 pacientes con CHF. A continuación, se estudió la modulación del patrón circadiano de las estimaciones propuestas, y se evaluó su valor predictivo de SCD y PFD. Finalmente, se estudió la capacidad de clasificación del marcador analizado con mayor valor predictivo, individualmente y en combinación con otros dos marcadores de riesgo de ECG previamente propuestos, que reflejan mecanismos electro-fisiológicos y autonómicos. Los resultados demostraron que la dispersión de la restitución de la repolarización, cuantificada a partir de la pendiente de la dinámica del intervalo Tpe, tiene valor predictivo de SCD y de PFD, con pendientes altas indicativas de sustrato arrímico predisponiendo a SCD y pendientes planas indicativas de fatiga mecánica del corazón predisponiendo a PFD. Sin embargo, la pendiente de la restitución de la repolarización, cuantificada como la pendiente de la relación QT/RR, así como los parámetros de curvatura de las dos relaciones, no mostraron asociación con ningún tipo de muerte cardiaca. El patrón circadiano moduló estos parámetros, con valores significativamente mayores durante el día que durante la noche. Finalmente, los resultados de clasificación probaron que la combinación de los marcadores de riesgo derivados del ECG que reflejan información complementaria mejora la discriminación entre SCD, PFD y otros pacientes. Nuestros resultados sugieren que la pendiente de la dinámica del intervalo Tpe podría incluirse en la práctica clínica como herramienta para estratificar pacientes de acuerdo a su riesgo de sufrir SCD o PFD y, por lo tanto, aumentar el beneficio del tratamiento con ICDs o CRT.Considerando estos resultados, postulamos a continuación que la morfología de la onda T contiene información adicional, no tenida en cuenta al usar únicamente índices basados en intervalos temporales. Por lo tanto, en el capítulo 3 desarrollamos una metodología para comparar la morfología de dos ondas T, y propusimos y evaluamos la capacidad de nuevos marcadores derivados del ECG para cuantificar variaciones en la morfología de la onda T. Primero, comparamos la capacidad de eliminar la variabilidad en el dominio temporal de dos algoritmos, "Dynamic Time Warping" (DTW) y "Square-root Slope Function" (SRSF). Luego, se propusieron índices morfológicos y se evaluó su robustez ante la presencia de ruido aditivo con señales generadas sintéticamente. A continuación, se utilizó un modelo electrofisiológico cardiaco para investigarla relación entre los índices de variabilidad morfológica de onda T y los cambios morfológicos a nivel celular. Finalmente, se cuantificaron las variaciones en la morfología de la onda T producidas por una prueba de tabla basculante en registros de ECG con los marcadores propuestos y se estudió su correlación con el ritmo cardiaco y otros marcadores tradicionales. Nuestros resultados mostraron que SRSF fue capaz de separarlas variaciones en el tiempo y en la amplitud de la onda T. Además, los marcadores propuestos de variabilidad morfológica probaron ser robustos frente a ruido aditivo Laplaciano y demostraron reflejar variaciones en la dispersión de la repolarización a nivel celular en simulación y en registros de ECG reales. En conclusión, los índices propuestos que cuantifican variaciones morfológicas de la onda T han demostrado un gran potential para ser usados como predictores de riesgo arrítmico.En el capítulo 4, se exploró la restitución de la repolarización ventricular usando los índices de variabilidad morfológica presentados en el capítulo 3. Bajo la hipótesis de que la morfología de la onda T refleja la dispersión de la repolarización, hipotetizamos que la restitución de la morfología de la onda T reflejaría la dispersión de la restitución de la repolarización. Por lo tanto, calculamos la pendiente de la restituciónde la morfología de la onda T y evaluamos su valor predictivo de SCD y PFD. También estudiamos, como en el capítulo 2, la modulación del patrón circadiano y la capacidad de clasificación. Los resultados mostraron que la dispersión de la restitución de la repolarización cuantificada a través de la pendiente de la restitución de la morfología de la onda T, estaba asociada específicamente con SCD, sin ninguna relación con PFD. El patrón circadiano también moduló la restitución de la morfología de la onda T, con valores significativamente mayores durante el día que durante la noche. Finalmente, los resultados de clasificación también mejoraron al utilizar una combinación de marcadores de riesgo derivados del ECG. En conclusión, la pendiente de la restitución de la morfología de la onda T podría usarse en la práctica clínica como herramienta para definir una población de alto riesgo de SCD que podría beneficiarse de implantación con ICDs.Finalmente, aunque lo deseable es encontrar un índice individual con alto valor predictivo, los eventos de SCD y PFD son el resultado de una múltiple cadena de mecanismos. Por lo tanto, la predicción podría mejorarse todavía más si se usara un marcador que integrara varios factores de riesgo. En el capítulo 5 se propusieron modelos clínicos, basados en el ECG y otros combinando ambos tipos de variables, para predecir específicamente riesgo de SCD y de PFD. Además, se comparó su valor predictivo. Los modelos clínicos, basados en ECG y combinado demostraron mejorar la predicción de SCD y de PFD, comparado con los marcadores individuales. Para SCD, la combinación de variables clínicas y derivadas del ECG mejoró sustancialmente la predicción de riesgo, comparado con el uso de uno de los dos tipos de variables. Sinembargo, la predicción de riesgo de PFD demostró ser óptima al utilizar el modelo derivado del ECG, ya que la combinación con variables clínicas no añadió ninguna información predictiva de PFD. Nuestros resultados confirman la necesidad de utilizar un índice multi-factorial, que incluya información de mecanismos complementarios, para optimizar la estratificación de riesgo de SCD y de PFD.En conclusión, en esta tesis se han propuesto dos índices derivados del ECG, que reflejan dispersión de la restitución de la repolarización, y se ha demostrado su valor predictivo de SCD y PFD. Cada índice explota información diferente de la onda T, uno utiliza el intervalo Tpe y el otro utiliza la morfología completa de la onda T. Para la cuantificación de las diferencias en la morfología de la onda T, se ha desarrollado una metodología robusta que se basa en la re-parametrización en el tiempo.<br /