Deep Learning for ECG Segmentation

We propose an algorithm for electrocardiogram (ECG) segmentation using a UNet-like full-convolutional neural network. The algorithm receives an arbitrary sampling rate ECG signal as an input, and gives a list of onsets and offsets of P and T waves and QRS complexes as output. Our method of segmentation differs from others in speed, a small number of parameters and a good generalization: it is adaptive to different sampling rates and it is generalized to various types of ECG monitors. The proposed approach is superior to other state-of-the-art segmentation methods in terms of quality. In particular, F1-measures for detection of onsets and offsets of P and T waves and for QRS-complexes are at least 97.8%, 99.5%, and 99.9%, respectively.Comment: 10 pages, 7 figure

Signal processing for automatic heartbeat classification and patient adaptation in the electrocardiogram

Las enfermedades cardiovasculares son en la actualidad la mayor causa de muerte individual en los países desarrollados, por lo tanto cualquier avance en las metodologías para el diagnóstico podrían mejorar la salud de muchas personas. Dentro de las enfermedades cardiovasculares, la muerte súbita cardíaca es una de las causas de muerte más importantes, por su número y por el impacto social que provoca. Sin lugar a duda se trata uno de los grandes desafíos de la cardiología moderna. Hay evidencias para relacionar las arritmias con la muerte súbita cardíaca. Por otro lado, la clasificación de latidos en el electrocardiograma (ECG) es un análisis previo para el estudio de las arritmias. El análisis del ECG proporciona una técnica no invasiva para el estudio de la actividad del corazón en sus distintas condiciones. Particularmente los algoritmos automáticos de clasificación se focalizan en el análisis del ritmo y la morfología del ECG, y específicamente en las variaciones respecto a la normalidad. Justamente, las variaciones en el ritmo, regularidad, lugar de origen y forma de conducción de los impulsos cardíacos, se denominan arritmias. Mientras que algunas arritmias representan una amenaza inminente (Ej. fibrilación ventricular), existen otras más sutiles que pueden ser una amenaza a largo plazo sin el tratamiento adecuado. Es en estos últimos casos, que registros ECG de larga duración requieren una inspección cuidadosa, donde los algoritmos automáticos de clasificación representan una ayuda significativa en el diagnóstico. En la última década se han desarrollado algunos algoritmos de clasificación de ECG, pero solo unos pocos tienen metodologías y resultados comparables, a pesar de las recomendaciones de la AAMI para facilitar la resolución de estos problemas. De dichos métodos, algunos funcionan de manera completamente automática, mientras que otros pueden aprovechar la asistencia de un experto para mejorar su desempeño. La base de datos utilizada en todos estos trabajos ha sido la MIT-BIH de arritmias. En cuanto a las características utilizadas, los intervalos RR fueron usados por casi todos los grupos. También se utilizaron muestras del complejo QRS diezmado, o transformado mediante polinomios de Hermite, transformada de Fourier o la descomposición wavelet. Otros grupos usaron características que integran la información presente en ambas derivaciones, como el máximo del vectocardiograma del complejo QRS, o el ángulo formado en dicho punto. El objetivo de esta tesis ha sido estudiar algunas metodologías para la clasificación de latidos en el ECG. En primer lugar se estudiaron metodologías automáticas, con capacidad para contemplar el análisis de un número arbitrario de derivaciones. Luego se estudió la adaptación al paciente y la posibilidad de incorporar la asistencia de un experto para mejorar el rendimiento del clasificador automático. En principio se desarrolló y validó un clasificador de latidos sencillo, que utiliza características seleccionadas en base a una buena capacidad de generalización. Se han considerado características de la serie de intervalos RR (distancia entre dos latidos consecutivos), como también otras calculadas a partir de ambas derivaciones de la señal de ECG, y escalas de su transformada wavelet. Tanto el desempeño en la clasificación como la capacidad de generalización han sido evaluados en bases de datos públicas: la MIT-BIH de arritmias, la MIT-BIH de arritmias supraventriculares y la del Instituto de Técnicas Cardiológicas de San Petersburgo (INCART). Se han seguido las recomendaciones de la Asociación para el Avance de la Instrumentación Médica (AAMI) tanto para el etiquetado de clases como para la presentación de los resultados. Para la búsqueda de características se adoptó un algoritmo de búsqueda secuencial flotante, utilizando diferentes criterios de búsqueda, para luego elegir el modelo con mejor rendimiento y capacidad de generalización en los sets de entrenamiento y validación. El mejor modelo encontrado incluye 8 características y ha sido entrenado y evaluado en particiones disjuntas de la MIT-BIH de arritmias. Todas las carácterísticas del modelo corresponden a mediciones de intervalos temporales. Esto puede explicarse debido a que los registros utilizados en los experimentos no siempre contienen las mismas derivaciones, y por lo tanto la capacidad de clasificación de aquellas características basadas en amplitudes se ve seriamente disminuida. Las primeras 4 características del modelo están claramente relacionadas a la evolución del ritmo cardíaco, mientras que las otras cuatro pueden interpretarse como mediciones alternativas de la anchura del complejo QRS, y por lo tanto morfológicas. Como resultado, el modelo obtenido tiene la ventaja evidente de un menor tamaño, lo que redunda tanto en un ahorro computacional como en una mejor estimación de los parámetros del modelo durante el entrenamiento. Como ventaja adicional, este modelo depende exclusivamente de la detección de cada latido, haciendo este clasificador especialmente útil en aquellos casos donde la delineación de las ondas del ECG no puede realizarse de manera confiable. Los resultados obtenidos en el set de evaluación han sido: exactitud global (A) de 93%; para latidos normales: sensibilidad (S) 95% valor predictivo positivo (P^{+}) 98%; para latidos supraventriculares, S 77%, P^{+} 39%; y para latidos ventriculares S 81%, P^{+} 87%. Para comprobar la capacidad de generalización, se evaluó el rendimiento en la INCART obteniéndose resultados comparables a los del set de evaluación. El modelo de clasificación obtenido utiliza menos características, y adicionalmente presentó mejor rendimiento y capacidad de generalización que otros representativos del estado del arte. Luego se han estudiado dos mejoras para el clasificador desarrollado en el párrafo anterior. La primera fue adaptarlo a registros ECG de un número arbitrario de derivaciones, o extensión multiderivacional. En la segunda mejora se buscó cambiar el clasificador lineal por un perceptrón multicapa no lineal (MLP). Para la extensión multiderivacional se estudió si conlleva alguna mejora incluir información del ECG multiderivacional en el modelo previamente validado. Dicho modelo incluye características calculadas de la serie de intervalos RR y descriptores morfológicos calculados en la transformada wavelet de cada derivación. Los experimentos se han realizado en la INCART, disponible en Physionet, mientras que la generalización se corroboró en otras bases de datos públicas y privadas. En todas las bases de datos se siguieron las recomendaciones de la AAMI para el etiquetado de clases y presentación de resultados. Se estudiaron varias estrategias para incorporar la información adicional presente en registros de 12 derivaciones. La mejor estrategia consistió en realizar el análisis de componentes principales a la transformada wavelet del ECG. El rendimiento obtenido con dicha estrategia fue: para latidos normales: S98%, P^{+}93%; para latidos supraventriculares, S86%, P^{+}91%; y para latidos ventriculares S90%, P^{+}90%. La capacidad de generalización de esta estrategia se comprobó tras evaluarla en otras bases de datos, con diferentes cantidades de derivaciones, obteniendo resultados comparables. En conclusión, se mejoró el rendimiento del clasificador de referencia tras incluir la información disponible en todas las derivaciones disponibles. La mejora del clasificador lineal por medio de un MLP se realizó siguiendo una metodología similar a la descrita más arriba. El rendimiento obtenido fue: A 89%; para latidos normales: S90%, P^{+}99% para latidos supraventriculares, S83%, P^{+}34%; para latidos ventriculares S87%, P^{+}76%. Finalmente estudiamos un algoritmo de clasificación basado en las metodologías descritas en los anteriores párrafos, pero con la capacidad de mejorar su rendimiento mediante la ayuda de un experto. Se presentó un algoritmo de clasificación de latidos en el ECG adaptable al paciente, basado en el clasificador automático previamente desarrollado y un algoritmo de clustering. Tanto el clasificador automático, como el algoritmo de clustering utilizan características calculadas de la serie de intervalos RR y descriptores de morfología calculados de la transformada wavelet. Integrando las decisiones de ambos clasificadores, este algoritmo puede desempeñarse automáticamente o con varios grados de asistencia. El algoritmo ha sido minuciosamente evaluado en varias bases de datos para facilitar la comparación. Aún en el modo completamente automático, el algoritmo mejora el rendimiento del clasificador automático original; y con menos de 2 latidos anotados manualmente (MAHB) por registro, el algoritmo obtuvo una mejora media para todas las bases de datos del 6.9% en A, de 6.5\%S y de 8.9\% en P^{+}. Con una asistencia de solo 12 MAHB por registro resultó en una mejora media de 13.1\%en A, de 13.9\% en S y de 36.1\% en P^{+}. En el modo asistido, el algoritmo obtuvo un rendimiento superior a otros representativos del estado del arte, con menor asistencia por parte del experto. Como conclusiones de la tesis, debemos enfatizar la etapa del diseño y análisis minucioso de las características a utilizar. Esta etapa está íntimamente ligada al conocimiento del problema a resolver. Por otro lado, la selección de un subset de características ha resultado muy ventajosa desde el punto de la eficiencia computacional y la capacidad de generalización del modelo obtenido. En último lugar, la utilización de un clasificador simple o de baja capacidad (por ejemplo funciones discriminantes lineales) asegurará que el modelo de características sea responsable en mayor parte del rendimiento global del sistema. Con respecto a los sets de datos para la realización de los experimentos, es fundamental contar con un elevado numero de sujetos. Es importante incidir en la importancia de contar con muchos sujetos, y no muchos registros de pocos sujetos, dada la gran variabilidad intersujeto observada. De esto se desprende la necesidad de evaluar la capacidad de generalización del sistema a sujetos no contemplados durante el entrenamiento o desarrollo. Por último resaltaremos la complejidad de comparar el rendimiento de clasificadores en problemas mal balanceados, es decir que las clases no se encuentras igualmente representadas. De las alternativas sugeridas en esta tesis probablemente la más recomendable sea la matriz de confusión, ya que brinda una visión completa del rendimiento del clasificador, a expensas de una alta redundancia. Finalmente, luego de realizar comparaciones justas con otros trabajos representativos del estado actual de la técnica, concluimos que los resultados presentados en esta tesis representan una mejora en el campo de la clasificación de latidos automática y adaptada al paciente, en la señal de ECG

Monitoring blood potassium concentration in hemodialysis patients by quantifying T-wave morphology dynamics.

We investigated the ability of time-warping-based ECG-derived markers of T-wave morphology changes in time ([Formula: see text]) and amplitude ([Formula: see text]), as well as their non-linear components ([Formula: see text] and [Formula: see text]), and the heart rate corrected counterpart ([Formula: see text]), to monitor potassium concentration ([Formula: see text]) changes ([Formula: see text]) in end-stage renal disease (ESRD) patients undergoing hemodialysis (HD). We compared the performance of the proposed time-warping markers, together with other previously proposed [Formula: see text] markers, such as T-wave width ([Formula: see text]) and T-wave slope-to-amplitude ratio ([Formula: see text]), when computed from standard ECG leads as well as from principal component analysis (PCA)-based leads. 48-hour ECG recordings and a set of hourly-collected blood samples from 29 ESRD-HD patients were acquired. Values of [Formula: see text], [Formula: see text], [Formula: see text], [Formula: see text] and [Formula: see text] were calculated by comparing the morphology of the mean warped T-waves (MWTWs) derived at each hour along the HD with that from a reference MWTW, measured at the end of the HD. From the same MWTWs [Formula: see text] and [Formula: see text] were also extracted. Similarly, [Formula: see text] was calculated as the difference between the [Formula: see text] values at each hour and the [Formula: see text] reference level at the end of the HD session. We found that [Formula: see text] and [Formula: see text] showed higher correlation coefficients with [Formula: see text] than [Formula: see text]-Spearman's ([Formula: see text]) and Pearson's (r)-and [Formula: see text]-Spearman's ([Formula: see text])-in both SL and PCA approaches being the intra-patient median [Formula: see text] and [Formula: see text] in SL and [Formula: see text] and [Formula: see text] in PCA respectively. Our findings would point at [Formula: see text] and [Formula: see text] as the most suitable surrogate of [Formula: see text], suggesting that they could be potentially useful for non-invasive monitoring of ESRD-HD patients in hospital, as well as in ambulatory settings. Therefore, the tracking of T-wave morphology variations by means of time-warping analysis could improve continuous and remote [Formula: see text] monitoring of ESRD-HD patients and flagging risk of [Formula: see text]-related cardiovascular events

P Wave Detection in Pathological ECG Signals

Důležitou součástí hodnocení elektrokardiogramu (EKG) a následné detekce srdečních patologií, zejména v dlouhodobém monitorování, je detekce vln P. Výsledky detekce vln P umožňují získat ze záznamu EKG více informací o srdeční činnosti. Podle správně detekovaných pozic vln P je možné detekovat a odlišit patologie, které současné programy používané v medicínské praxi identifikovat neumožňují (např. atrioventrikulární blok 1., 2. a 3. stupně, cestující pacemaker, Wolffův-Parkinsonův-Whiteův syndrom). Tato dizertační práce představuje novou metodu detekce vln P v záznamech EKG během fyziologické a zejména patologické srdeční činnosti. Metoda je založena na fázorové transformaci, inovativních pravidlech detekce a identifikaci možných patologií zpřesňující detekci vln P. Dalším důležitým výsledkem práce je vytvoření dvou veřejně dostupných databází záznamů EKG s obsahem patologií a anotovanými vlnami P. Dizertační práce je rozdělena na teoretickou část a soubor publikací představující příspěvek autora v oblasti detekce vlny P.Accurate software for the P wave detection, mainly in long-term monitoring, is an important part of electrocardiogram (ECG) evaluation and subsequent cardiac pathological events detection. The results of P wave detection allow us to obtain more information from the ECG records. According to the correct P wave detection, it is possible to detect and distinguish cardiac pathologies which are nowadays automatically undetectable by commonly used software in medical practice (events e.g. atrioventricular block 1st, 2nd and 3rd degree, WPW syndrome, wandering pacemaker, etc.). This thesis introduces a new method for P wave detection in ECG signals during both physiological and pathological heart function. This novel method is based on a phasor transform, innovative rules, and identification of possible pathologies that improve P wave detection. An equally important part of the work is the creation of two publicly available databases of physiological and pathological ECG records with annotated P waves. The dissertation is divided into theoretical analysis and a set of publications representing the contribution of the author in the area of P wave detection.

Serum potassium concentration monitoring by ECG time warping analysis on the T wave

This doctoral thesis was developed within the joint Ph.D. program in biomedical engineering at Universitat Politècnica de Catalunya (Barcelona, Spain) and University of Zaragoza (Zaragoza, Spain) in the framework of Doctorats Industrials program co-financed by Laboratorios Rubió S.A. (Castellbisbal, Spain) and Agència de Gestió d’Ajuts Universitaris i de Recerca, Generalitat de Catalunya (Spain). This thesis was performed in partnership with the Nephrology ward from Hospital Clínico Universitario Lozano Blesa (Zaragoza, Spain) and in collaboration with Dr J. Ramírez from the William Harvey Research Institute, Queen Mary University of London (London, UK).End-stage renal disease (ESRD) patients demonstrate an increased incidence of sudden cardiac death (SCD) with declining kidney functioning as a consequence of blood potassium ([K+]) homeostasis impairment, which is restored by hemodialysis (HD) therapy. The clinically established method for the diagnosis of [K+] imbalance is blood tests, an invasive and costly procedure that limits continuous monitoring of ESRD patients. A non-invasive ambulatory index, able to quantify changes in [K+] level is an open issue. In this context, the electrocardiogram (ECG) and in particular, the T wave (TW) morphology, has been shown to be strongly correlated with [K+] imbalance. Therefore, the aim of this dissertation is to investigate and to propose TW-derived markers able to monitor changes in [K+] levels in ESRD patients undergoing HD. For that purpose, the time warping analysis, a technique that allows the comparison and quantification of differences between two different TW shapes, was investigated. The application of TW time warping based markers in monitoring [K+ ] variations (Δ [K+]) and the derivation of a heart-rate corrected marker is proposed and compared with respect to two well-established Δ [K+]-related TW-based indexes. All the markers are evaluated in a single lead approach and after having emphasised the TW energy content through spatial transformation by Principal Component Analysis (PCA). Results demonstrate that the proposed biomarkers outperform the already proposed indexes, also proving that the use of PCA transformed lead generates markers with a higher correlation with Δ [K+] than the single lead approach. The possibility to improve markers robustness in the case of low signal-to-noise ratio ECGs, by spatially transforming the signal maximising the beat-to-beat TW periodicity criteria through the so-called Periodic Component Analysis (pCA), is then explored. pCA-based markers show superior performance during and after the HD than those obtained by PCA suggesting improved stability for continuous Δ [K+] tracking. The thesis studies also the application of regressions models to quantify Δ [K+] from pCA-based time warping markers. The accuracy of the regression models is evaluated by correlation and estimation error between the actual and the corresponding model-estimated Δ [K+] values, and the smallest estimation error is found for quadratic regression models. Being the time warping derived markers sensitive to TW boundary delineation errors, which may endanger their prognostic power, the advantages of using a weighting stage is investigated for their robust computation. The performance of two weighting functions (WF)s is tested and compared with respect to the control no weighting case, in simulated scenarios and in real scenarios (i.e. for [K+] monitoring and SCD risk stratification). No improvements in [K+] monitoring are found, probably due to the considerable marked [K+]-induced TW morphological changes. On the contrary, both simulation tests and SCD risk stratification analysis show that the proposed WFs can enhance the robustness of TW time warping analysis against TW delineation errors. In conclusion, this Doctoral Thesis confirms the hypothesis that enhanced perforce in Δ [K+] tracking and quantification can be achieved by analysing the overall TW morphology by time warping analysis. The simplicity of the technology, together with its low cost and ease of acquisition, should provide a new opportunity for TW analysis to reach standard clinical practice. Moreover, the use of WFs to minimise the undesired effects of TW delineation errors on the computation of time warping markers revealed a noticeable improvement of the SCD risk stratification power of time warping derived indexes.Los pacientes con enfermedad renal en etapa terminal (ESRD) demuestran una mayor incidencia de muerte cardíaca súbita (SCD) tras el deterioro del funcionamiento renal como consecuencia del desequilibrio del potasio ([K+]) en sangre. Este último se restablece mediante la terapia de hemodiálisis (HD). El desequilibrio de [K+] se diagnostica a través del análisis de sangre, un procedimiento invasivo y costoso que limita la monitorización de los pacientes con ESRD. Se necesita un índice ambulatorio no invasivo, capaz de cuantificar los cambios en el nivel de [K+] (Δ [K+]). En este contexto, se ha demostrado que el electrocardiograma (ECG) y en particular la onda T (TW), están correlacionados con Δ [K+]. El objetivo de esta tesis es evaluar marcadores derivados de la TW capaces de monitorizar ¿[K+] en pacientes con ESRD sometidos a HD. Para ello, se aplicó el análisis time warping, una técnica que permite la comparación de dos formas diferentes de TW. En primer lugar, se evalúa la aplicación de marcadores basados en el time warping para el seguimiento de Δ [K+] así como la derivación de un marcador corregido por la frecuencia cardíaca, comparando los marcadores con respecto a dos índices basados en TW bien establecidos y relacionados con Δ [K+]. Todos los marcadores se evalúan en las derivaciones independientes y después de haber enfatizado el contenido de energía de TW a través del Análisis de Componentes Principales (PCA). Los resultados demuestran mejores prestaciones de los marcadores time warping respecto a los ya propuestos y que el uso de PCA genera marcadores con una correlación más alta con Δ [K+] respecto a las derivaciones independientes. A continuación, se explora la posibilidad de mejorar la robustez de los marcadores en el caso de ECG con una relación señal/ruido baja, maximizando la periodicidad de TW latido a latido mediante el Análisisde Componentes Periódicos (pCA). Los marcadores basados en pCA muestran un rendimiento superior durante y después de la HD que los obtenidos por PCA, lo que sugiere una estabilidad mejorada para el seguimiento continuo de Δ [K+]. Luego, se evalúan modelos de regresión para cuantificar [K+] a partir de marcadores basados en pCA. La precisión de los modelos de regresión se evalúa mediante el error de estimación entre valores reales de Δ [K+] y los correspondientes estimados por el modelo. Con el error de estimación más pequeño, el modelo cuadrático es el más adecuado para la cuantificación de [K+].Siendo el análisis time warping sensible a los errores de delineación de los límites de TW, lo que supone un riesgo para su poder pronóstico, se investigan las ventajas de usar una etapa de ponderación para el cálculo de marcadores time warping. El rendimiento de dos funciones de ponderación (WF) se prueba y se compara con respecto al caso de control sin ponderación, en escenarios simulados y en escenarios reales (para el seguimiento de [K+] y la estratificación del riesgo de SCD). No se encontraron mejoras en la monitorización de [K+] debido a los considerables cambios morfológicos de TW inducidos por Δ [K+]. Por otro lado, tanto las pruebas de simulación como el análisis de estratificación de riesgo de SCD muestran que los WF propuestos pueden mejorar la robustez del análisis time warping de TW contra los errores dedelineación de TW. En conclusión, esta tesis doctoral confirma la hipótesis de que se puede lograr un mejor seguimiento y cuantificación de Δ [K+] mediante el análisis de la morfología de TW mediante el análisis time warping. La simplicidad de la tecnología, junto con su bajo costo y facilidad de adquisición del ECG, debería brindar una nueva oportunidad para que el análisis de TW en la práctica clínica rutinaria. Además, el uso de WF para minimizar los efectos no deseados de errores de delineación de TW en el cálculo de los marcadores time warping reveló una mejora del poder de estratificación del riesgoPostprint (published version

Signal quality assessment of a novel ecg electrode for motion artifact reduction

Background: The presence of noise is problematic in the analysis and interpretation of the ECG, especially in ambulatory monitoring. Restricting the analysis to high-quality signal segments only comes with the risk of excluding significant arrhythmia episodes. Therefore, the development of novel electrode technology, robust to noise, continues to be warranted. Methods: The signal quality of a novel wet ECG electrode (Piotrode) is assessed and compared to a commercially available, commonly used electrode (Ambu). The assessment involves indices of QRS detection and atrial fibrillation detection performance, as well as signal quality indices (ensemble standard deviation and time–frequency repeatability), computed from ECGs recorded simultaneously from 20 healthy subjects performing everyday activities. Results: The QRS detection performance using the Piotrode was considerably better than when using the Ambu, especially for running but also for lighter activities. The two signal quality indices demonstrated similar trends: the gap in quality became increasingly larger as the subjects became increasingly more active. Conclusions: The novel wet ECG electrode produces signals with less motion artifacts, thereby offering the potential to reduce the review burden, and accordingly the cost, associated with ambulatory monitoring

Serum potassium concentration monitoring by ECG time warping analysis on the T wave

This doctoral thesis was developed within the joint Ph.D. program in biomedical engineering at Universitat Politècnica de Catalunya (Barcelona, Spain) and University of Zaragoza (Zaragoza, Spain) in the framework of Doctorats Industrials program co-financed by Laboratorios Rubió S.A. (Castellbisbal, Spain) and Agència de Gestió d’Ajuts Universitaris i de Recerca, Generalitat de Catalunya (Spain). This thesis was performed in partnership with the Nephrology ward from Hospital Clínico Universitario Lozano Blesa (Zaragoza, Spain) and in collaboration with Dr J. Ramírez from the William Harvey Research Institute, Queen Mary University of London (London, UK).End-stage renal disease (ESRD) patients demonstrate an increased incidence of sudden cardiac death (SCD) with declining kidney functioning as a consequence of blood potassium ([K+]) homeostasis impairment, which is restored by hemodialysis (HD) therapy. The clinically established method for the diagnosis of [K+] imbalance is blood tests, an invasive and costly procedure that limits continuous monitoring of ESRD patients. A non-invasive ambulatory index, able to quantify changes in [K+] level is an open issue. In this context, the electrocardiogram (ECG) and in particular, the T wave (TW) morphology, has been shown to be strongly correlated with [K+] imbalance. Therefore, the aim of this dissertation is to investigate and to propose TW-derived markers able to monitor changes in [K+] levels in ESRD patients undergoing HD. For that purpose, the time warping analysis, a technique that allows the comparison and quantification of differences between two different TW shapes, was investigated. The application of TW time warping based markers in monitoring [K+ ] variations (Δ [K+]) and the derivation of a heart-rate corrected marker is proposed and compared with respect to two well-established Δ [K+]-related TW-based indexes. All the markers are evaluated in a single lead approach and after having emphasised the TW energy content through spatial transformation by Principal Component Analysis (PCA). Results demonstrate that the proposed biomarkers outperform the already proposed indexes, also proving that the use of PCA transformed lead generates markers with a higher correlation with Δ [K+] than the single lead approach. The possibility to improve markers robustness in the case of low signal-to-noise ratio ECGs, by spatially transforming the signal maximising the beat-to-beat TW periodicity criteria through the so-called Periodic Component Analysis (pCA), is then explored. pCA-based markers show superior performance during and after the HD than those obtained by PCA suggesting improved stability for continuous Δ [K+] tracking. The thesis studies also the application of regressions models to quantify Δ [K+] from pCA-based time warping markers. The accuracy of the regression models is evaluated by correlation and estimation error between the actual and the corresponding model-estimated Δ [K+] values, and the smallest estimation error is found for quadratic regression models. Being the time warping derived markers sensitive to TW boundary delineation errors, which may endanger their prognostic power, the advantages of using a weighting stage is investigated for their robust computation. The performance of two weighting functions (WF)s is tested and compared with respect to the control no weighting case, in simulated scenarios and in real scenarios (i.e. for [K+] monitoring and SCD risk stratification). No improvements in [K+] monitoring are found, probably due to the considerable marked [K+]-induced TW morphological changes. On the contrary, both simulation tests and SCD risk stratification analysis show that the proposed WFs can enhance the robustness of TW time warping analysis against TW delineation errors. In conclusion, this Doctoral Thesis confirms the hypothesis that enhanced perforce in Δ [K+] tracking and quantification can be achieved by analysing the overall TW morphology by time warping analysis. The simplicity of the technology, together with its low cost and ease of acquisition, should provide a new opportunity for TW analysis to reach standard clinical practice. Moreover, the use of WFs to minimise the undesired effects of TW delineation errors on the computation of time warping markers revealed a noticeable improvement of the SCD risk stratification power of time warping derived indexes.Los pacientes con enfermedad renal en etapa terminal (ESRD) demuestran una mayor incidencia de muerte cardíaca súbita (SCD) tras el deterioro del funcionamiento renal como consecuencia del desequilibrio del potasio ([K+]) en sangre. Este último se restablece mediante la terapia de hemodiálisis (HD). El desequilibrio de [K+] se diagnostica a través del análisis de sangre, un procedimiento invasivo y costoso que limita la monitorización de los pacientes con ESRD. Se necesita un índice ambulatorio no invasivo, capaz de cuantificar los cambios en el nivel de [K+] (Δ [K+]). En este contexto, se ha demostrado que el electrocardiograma (ECG) y en particular la onda T (TW), están correlacionados con Δ [K+]. El objetivo de esta tesis es evaluar marcadores derivados de la TW capaces de monitorizar ¿[K+] en pacientes con ESRD sometidos a HD. Para ello, se aplicó el análisis time warping, una técnica que permite la comparación de dos formas diferentes de TW. En primer lugar, se evalúa la aplicación de marcadores basados en el time warping para el seguimiento de Δ [K+] así como la derivación de un marcador corregido por la frecuencia cardíaca, comparando los marcadores con respecto a dos índices basados en TW bien establecidos y relacionados con Δ [K+]. Todos los marcadores se evalúan en las derivaciones independientes y después de haber enfatizado el contenido de energía de TW a través del Análisis de Componentes Principales (PCA). Los resultados demuestran mejores prestaciones de los marcadores time warping respecto a los ya propuestos y que el uso de PCA genera marcadores con una correlación más alta con Δ [K+] respecto a las derivaciones independientes. A continuación, se explora la posibilidad de mejorar la robustez de los marcadores en el caso de ECG con una relación señal/ruido baja, maximizando la periodicidad de TW latido a latido mediante el Análisisde Componentes Periódicos (pCA). Los marcadores basados en pCA muestran un rendimiento superior durante y después de la HD que los obtenidos por PCA, lo que sugiere una estabilidad mejorada para el seguimiento continuo de Δ [K+]. Luego, se evalúan modelos de regresión para cuantificar [K+] a partir de marcadores basados en pCA. La precisión de los modelos de regresión se evalúa mediante el error de estimación entre valores reales de Δ [K+] y los correspondientes estimados por el modelo. Con el error de estimación más pequeño, el modelo cuadrático es el más adecuado para la cuantificación de [K+].Siendo el análisis time warping sensible a los errores de delineación de los límites de TW, lo que supone un riesgo para su poder pronóstico, se investigan las ventajas de usar una etapa de ponderación para el cálculo de marcadores time warping. El rendimiento de dos funciones de ponderación (WF) se prueba y se compara con respecto al caso de control sin ponderación, en escenarios simulados y en escenarios reales (para el seguimiento de [K+] y la estratificación del riesgo de SCD). No se encontraron mejoras en la monitorización de [K+] debido a los considerables cambios morfológicos de TW inducidos por Δ [K+]. Por otro lado, tanto las pruebas de simulación como el análisis de estratificación de riesgo de SCD muestran que los WF propuestos pueden mejorar la robustez del análisis time warping de TW contra los errores dedelineación de TW. En conclusión, esta tesis doctoral confirma la hipótesis de que se puede lograr un mejor seguimiento y cuantificación de Δ [K+] mediante el análisis de la morfología de TW mediante el análisis time warping. La simplicidad de la tecnología, junto con su bajo costo y facilidad de adquisición del ECG, debería brindar una nueva oportunidad para que el análisis de TW en la práctica clínica rutinaria. Además, el uso de WF para minimizar los efectos no deseados de errores de delineación de TW en el cálculo de los marcadores time warping reveló una mejora del poder de estratificación del riesgoEnginyeria biomèdic

MRI-Based Computational Torso/Biventricular Multiscale Models to Investigate the Impact of Anatomical Variability on the ECG QRS Complex

Aims:Patient-to-patient anatomical differences are an important source of variability in the electrocardiogram, and they may compromise the identification of pathological electrophysiological abnormalities. This study aims at quantifying the contribution of variability in ventricular and torso anatomies to differences in QRS complexes of the 12-lead ECG using computer simulations. Methods:A computational pipeline is presented that enables computer simulations using human torso/biventricular anatomically based electrophysiological models from clinically standard magnetic resonance imaging (MRI). The ventricular model includes membrane kinetics represented by the biophysically detailed O’Hara Rudy model modified for tissue heterogeneity and includes fiber orientation based on the Streeter rule. A population of 265 torso/biventricular models was generated by combining ventricular and torso anatomies obtained from clinically standard MRIs, augmented with a statistical shape model of the body. 12-lead ECGs were simulated on the 265 human torso/biventricular electrophysiology models, and QRS morphology,duration and amplitude were quantified in each ECG lead for each of the human torso-biventricular models. Results:QRS morphologies in limb leads are mainly determined by ventricular anatomy,while in the precordial leads, and especially V1 to V4, they are determined by heart position within the torso. Differences in ventricular orientation within the torso can explain morphological variability from monophasic to biphasic QRS complexes. QRS duration ismainly influenced by myocardial volume, while it is hardly affected by the torso anatomyor position. An average increase of 0.12±0.05 ms in QRS duration is obtained for eachcm3of myocardial volume across all the leads while it hardly changed due to changes in torso volume. Conclusion:Computer simulations using populations of human torso/biventricular models based on clinical MRI enable quantification of anatomical causes of variability in the QRS complex of the 12-lead ECG. The human models presented also pave theway toward their use as testbeds in silico clinical trial