Postextrasystolic T wave change to stratify risk of pump failure death in patients with chronic heart failure

The postextrasystolic T wave change (PEST) is an electrocardiographic phenomenon in which the morphology of the normal T wave is altered for a short time after a ventricular ectopic beat (VEB). It has been observed in patients with other cardiac pathologies but it has not been proposed as a risk index for cardiac death. Since PEST seems to be potentiated in patients with depression of myocardial contractility, we hypothesize that PEST could be used to predict pump failure death (PFD) in patients with chronic heart failure (CHF). For the purpose of quantifying PEST, the parameters morphological change onset (MCO) and morphological change slope (MCS) were introduced. MCO describes an initial morphological change of the T wave after a VEB, while MCS is responsible for the description of the restitution to its original shape. 537 records from the MUSIC study were separated according to their cause of death and comparisons against the others (including survivors) were carried out. In addition, receiver operating characteristic (ROC) curves were used to determine the optimal separating thresholds for MCO and MCS that maximized the sum of sensitivity and specificity for PFD risk prediction. The results showed that no significant differences could be established and the proposed parameters do not seem to be related to any kind of cardiac death. In future, other forms of PEST quantification together with more databases can be used to definitely conclude that PEST has no predictive power

Signal Processing Methods for the Analysis of the Electrocardiogram

Das Elektrokardiogramm (EKG) zeichnet die elektrische Aktivität des Herzens auf der Brust- oberfläche auf. Dieses Signal kann einfach und kostengünstig aufgenommen werden und wird daher in einer Vielzahl von mobilen und stationären Anwendungen genutzt. Es ist über die letzten 100 Jahre zum Goldstandard bei der Diagnose vieler kardiologischer Krankheiten geworden. Herzerkrankungen bleiben ein relevantes Thema in unserer Gesellschaft, da sie zu 30 % aller Todesfälle weltweit führen. Allein die koronare Herzkrankheit ist die häufigste Todesursache überhaupt. Weiterhin sind 2 bis 3 % der Europäer von Herzrhythmusstörungen wie Vorhofflimmern und Vorhofflattern betroffen. Die damit verbundenen geschätzten Kosten in der Europäischen Union belaufen sich auf 26 Milliarden Euro pro Jahr. In allen diesen Fällen ist die Aufzeichnung des EKGs der erste unumgängliche Schritt für eine verlässliche Diagnose und erfolgreiche Therapie. Im Rahmen dieser Dissertation wurden eine Reihe von Algorithmen zur Signalver- arbeitung des EKG entwickelt, die automatisch die rhythmischen und morphologischen Eigenschaften aus dem EKG extrahieren und dadurch den diagnostischen Prozess und die Entscheidungsfindung des Arztes unterstützen. In einem ersten Projekt wurde das Phänomen der postextrasystolischen T-Wellen-Änderung (PEST) untersucht. Die aus der PEST ex- trahierten Biomarker haben wir als Prädiktoren für Herzversagen postuliert. Ein zweites Projekt handelte vom Entwurf eines akkuraten Algorithmus zur Detektion und Annotation der P-Welle im EKG. Als Referenz während der Entwicklung wurden intrakardial gemessene Signale verwendet. Eine dritte Untersuchg hatte das Ziel, das physiologische Phänomen der respiratorischen Sinusarrhythmie (RSA) besser zu verstehen. In diesem Projekt wurde ein Algorithmus zur Trennung der Herzratenvariabilität (HRV) in ihre atmungsabhängige und ihre atmungsunabhn ̈gige Komponente untersucht. Letzterer Anteil der HRV könnte neue Erkenntnisse über die Regulationsmechanismen des kardiovaskulären Systems liefern. In der vierten und letzten Studie wurde der Einfluss mentaler Belastung auf das EKG während der Autofahrt untersucht. Eine Vielzahl von Deskriptoren wurden gefunden, die eine gefährliche mentale Beanspruchung detektieren und somit den Fahrer vor einem möglichen Unfall schützen können. Wir schließen aus diesen Untersuchungen, dass gut entwickelte Methoden der Signalver- arbeitung des EKG das Potential haben, die Belastung der Patienten, die an Herzerkrankungen leiden, und die Anzahl der Verkehrsunfälle zu reduzieren