Frequency Analysis of Atrial Fibrillation From the Surface Electrocardiogram

Atrial fibrillation (AF) is the most common arrhythmia encountered in clinical practice. Neither the natural history of AF nor its response to therapy are sufficiently predictable by clinical and echocardiographic parameters. Atrial fibrillatory frequency (or rate) can reliably be assessed from the surface electrocardiogram (ECG) using digital signal processing (filtering, subtraction of averaged QRST complexes, and power spectral analysis) and shows large inter-individual variability. This measurement correlates well with intraatrial cycle length, a parameter which appears to have primary importance in AF domestication and response to therapy. AF with a low fibrillatory rate is more likely to terminate spontaneously, and responds better to antiarrhythmic drugs or cardioversion while high rate AF is more often persistent and refractory to therapy. In conclusion, frequency analysis of AF seems to be useful for non-invasive assessment of electrical remodeling in AF and may subsequently be helpful for guiding AF therapy

Advances in Digital Processing of Low-Amplitude Components of Electrocardiosignals

This manual has been published within the framework of the BME-ENA project under the responsibility of National Technical University of Ukraine. The BME-ENA “Biomedical Engineering Education Tempus Initiative in Eastern Neighbouring Area”, Project Number: 543904-TEMPUS-1-2013-1-GR-TEMPUS-JPCR is a Joint Project within the TEMPUS IV program. This project has been funded with support from the European Commission.Навчальний посібник присвячено розробці методів та засобів для неінвазивного виявлення та дослідження тонких проявів електричної активності серця. Особлива увага приділяється вдосконаленню інформаційного та алгоритмічного забезпечення систем електрокардіографії високого розрізнення для ранньої діагностики електричної нестабільності міокарда, а також для оцінки функціонального стану плоду під час вагітності. Теоретичні основи супроводжуються прикладами реалізації алгоритмів за допомогою системи MATLAB. Навчальний посібник призначений для студентів, аспірантів, а також фахівців у галузі біомедичної електроніки та медичних працівників.The teaching book is devoted to development and research of methods and tools for non-invasive detection of subtle manifistations of heart electrical activity. Particular attention is paid to the improvement of information and algorithmic support of high resolution electrocardiography for early diagnosis of myocardial electrical instability, as well as for the evaluation of the functional state of the fetus during pregnancy examination. The theoretical basis accompanied by the examples of implementation of the discussed algorithms with the help of MATLAB. The teaching book is intended for students, graduate students, as well as specialists in the field of biomedical electronics and medical professionals

Signal-Averaged ECG: Basics to Current Issues

Signal-averaged ECG (SAECG) is a high-resolution, noninvasive electrocardiographic method enabling detection of late ventricular potentials (LVP), which are low-amplitude and high-frequency signals, predicting reentry ventricular arrhythmias, and sudden cardiac death (SCD). Three criteria are used to detect late ventricular potentials as follows: signal-average ECG QRS duration (SAECG-QRS), the duration of the terminal part of the QRS complex with an amplitude below 40 μV (LAS40) and the root mean square (RSM) signal amplitude of the last 40 ms of the signal < 20 μV (RMS40). Late ventricular potentials can be detected not only at the end of a QRS complex but also as intra-QRS (IQRS) potentials. Signal-averaged ECG was modified to enable the analysis of the P-wave and to detect atrial late potentials (ALPs), low-amplitude potentials at the terminal part of the filtered P-wave, and predictors of atrial fibrillation (AF). Late atrial and ventricular potentials originate from areas of delayed, fragmented, and heterogenous conduction within atrial or ventricular myocardium. This chapter reviews the most important mechanisms explaining the occurrence of late ventricular, intra-QRS, and atrial potentials; their predictive value for arrhythmia, focusing on recent clinical data, long-term follow-up, and outcome; and analysis of SAECG variables in cardiac and noncardiac diseases

Characterization of the Substrate Modification in Patients Undergoing Catheter Ablation of Atrial Fibrillation

Tesis por compendio[ES] La fibrilación auricular (FA) es la arritmia cardíaca más común. A pesar de la gran popularidad de la ablación con catéter (AC) como tratamiento principal, todavía hay margen de mejora. Aunque las venas pulmonares (VPs) son los principales focos de FA, muchos sitios pueden contribuir a su propagación, formando el sustrato de la FA (SFA). El mapeo preciso del SFA y el registro de la modificación del SFA, como marcador positivo después de AC, son fundamentales. Los electrocardiogramas (ECG) y los electrogramas (EGM) se reclutan para este propósito. Los EGM se utilizan para detectar candidatos de AC como áreas que provocan o perpetúan la FA. Por lo tanto, el análisis de EGM es una parte indispensable de AC. Con la capacidad de observar las aurículas globalmente, la principal aplicación de los ECG es evaluar la modificación del SFA analizando las ondas f o P. A pesar del extenso análisis de cualquiera de los tipos de registro, existen algunas brechas. La AC no-VP aumenta el tiempo en quirófano, provocando mayores riesgos y costos. En cuanto al análisis de la modificación del SFA, se utilizan varios umbrales para definir una onda P prolongada. El principal objetivo de la presente Tesis es contribuir al esfuerzo de análisis de SFA y de modificación de SFA. Para ello, la presente Tesis se desarrolló bajo dos hipótesis principales. Que la calidad de la información extraída durante el SFA y el análisis de modificación del SFA se puede mejorar mediante la introducción de pasos innovadores. Además, la combinación de análisis de ECG y EGM puede aumentar la resolución del mapeo y revelar nueva información sobre los mecanismos de FA. Para cumplir con el objetivo principal, el análisis se divide en 4 partes, conformando los 4 capítulos del Compendio de articulos. En primer lugar, se reclutó la dimensión de correlación de grano grueso (DCGG). DCGG localizó de manera confiable EGM complejos y la clasificación por tipos de FA arrojó una precisión del 84 %. Luego, se adoptó un análisis alternativo de la onda P, estudiando por separado su primera y su segunda parte, correspondientes a la aurícula derecha (AD) e izquierda (AI). Los resultados indicaron LA como la principal fuente de modificación del SFA y subrayaron la importancia de estudiar partes integrales de ECG. Los hallazgos de este estudio también sugieren la implementación de partes integrales de ondas P como un posible alivio de las discrepancias en los umbrales de ondas P para definir el tejido fibrótico. Posteriormente, se estudió el efecto diferente del aislamiento de la VP izquierda (AVPI) y derecha (AVPD) sobre la modificación del SFA. AVPI fue la parte crítica, siendo la fuente exclusiva de acortamiento de onda P. El análisis de los registros durante la AC también permitió una observación más cercana de las fluctuaciones de la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) a lo largo del procedimiento de CA, lo que reveló información sobre el efecto de la energía de radiofrecuencia (RF) en el tejido auricular. La última parte se centró en el seno coronario (SC), una estructura fundamental en el mapeo de FA para aumentar la resolución de la información. Se definieron los canales más y menos robustos durante el ritmo sinusal (RS) y se investigó la utilidad de SC en la evaluación de la modificación del SFA. Aunque CS no proporcionó una imagen global de la alteración del SFA, pudo registrar con mayor sensibilidad las fluctuaciones en la respuesta auricular durante la AC. Los hallazgos presentados en esta Tesis Doctoral ofrecen una perspectiva alternativa sobre la modificación del SFA y contribuyen al esfuerzo general sobre el mapeo de FA y la evaluación del sustrato posterior a la CAAC, abriendo futuras líneas de investigación hacia una resolución más alta y un mapeo más eficiente de los mecanismos desencadenantes de la FA.[CA] La fibril·lació auricular (FA) és l'arítmia cardíaca més comú. Tot i la gran popularitat de l'ablació amb catèter (AC) com a tractament principal, encara hi ha marge de millora. Tot i que les venes pulmonars (VPs) són els principals focus de FA, molts llocs poden contribuir a la seva propagació, formant el substrat de la FA (SFA). El mapatge precís de l'SFA i el registre de la modificació de l'SFA, com a marcador positiu després d'AC, són fonamentals. Els electrocardiogrames (ECG) i els electrogrames (EGM) es recluten per a aquest propòsit. Els EGM es fan servir per detectar candidats d'AC com a àrees que provoquen o perpetuen la FA. Per tant, lanàlisi dEGM és una part indispensable dAC. Amb la capacitat d'observar les aurícules globalment, la principal aplicació dels ECG és avaluar la modificació de l'SFA analitzant les ones f o P. Tot i l'extensa anàlisi de qualsevol dels tipus de registre, hi ha algunes bretxes. L'AC no-VP augmenta el temps a quiròfan, provocant majors riscos i costos. Pel que fa a l'anàlisi de la modificació de l'SFA, s'utilitzen diversos llindars per definir una ona P perllongada. L'objectiu principal d'aquesta Tesi és contribuir a l'esforç d'anàlisi de SFA i de modificació de SFA. Per això, aquesta Tesi es va desenvolupar sota dues hipòtesis principals. Que la qualitat de la informació extreta durant el SFA i lanàlisi de modificació de lSFA es pot millorar mitjançant la introducció de passos innovadors. A més, la combinació d'anàlisi d'ECG i EGM pot augmentar la resolució del mapatge i revelar informació nova sobre els mecanismes de FA. Per complir amb l'objectiu principal, l'anàlisi es divideix en 4 parts i es conforma els 4 capítols del Compendi d'articles. En primer lloc, es va reclutar la dimensió de correlació de gra gruixut (DCGG). DCGG va localitzar de manera fiable EGM complexos i la classificació per tipus de FA va donar una precisió del 84%. Després, es va adoptar una anàlisi alternativa de l'ona P, estudiant per separat la primera i la segona part corresponents a l'aurícula dreta (AD) i esquerra (AI). Els resultats van indicar LA com la font principal de modificació de l'SFA i van subratllar la importància d'estudiar parts integrals d'ECG. Les troballes d'aquest estudi també suggereixen la implementació de parts integrals d'ones P com a possible alleugeriment de les discrepàncies als llindars d'ones P per definir el teixit fibròtic. Posteriorment, es va estudiar l'efecte diferent de l'aïllament de la VP esquerra (AVPI) i la dreta (AVPD) sobre la modificació de l'SFA. AVPI va ser la part crítica, sent la font exclusiva d'escurçament d'ona P. L'anàlisi dels registres durant l'AC també va permetre una observació més propera de les fluctuacions de la variabilitat de la freqüència cardíaca (VFC) al llarg del procediment de CA , cosa que va revelar informació sobre l'efecte de l'energia de radiofreqüència (RF) en el teixit auricular. L'última part es va centrar al si coronari (SC), una estructura fonamental al mapeig de FA per augmentar la resolució de la informació. Es van definir els canals més i menys robustos durant el ritme sinusal (RS) i es va investigar la utilitat de SC a l'avaluació de la modificació de l'SFA. Tot i que CS no va proporcionar una imatge global de l'alteració de l'SFA, va poder registrar amb més sensibilitat les fluctuacions a la resposta auricular durant l'AC. Les troballes presentades en aquesta Tesi Doctoral ofereixen una perspectiva alternativa sobre la modificació de l'SFA i contribueixen a l'esforç general sobre el mapeig de FA i l'avaluació del substrat posterior a la CAAC, obrint futures línies de recerca cap a una resolució més alta i un mapeig més eficient dels mecanismes desencadenants de la FA.[EN] Atrial fibrillation (AF) is the commonest cardiac arrhythmia. Despite the high popularity of catheter ablation (CA) as the main treatment, there is still room for improvement. Time spent in AF affects the AF confrontation and evolution, with 1,15% of paroxysmal AF patients progressing to persistent annually. Therefore, from diagnosis to follow-up, every aspect that contributes to the AF confrontation is of utmost importance. Although pulmonary veins (PVs) are the main AF foci, many sites may contribute to the AF propagation, by triggering or sustaining the AF, forming the AF substrate. Precise AF substrate mapping and recording of the AF substrate modification, as a positive marker after CA sessions, are critical. Electrocardiograms (ECGs) and electrograms (EGMs) are vastly recruited for this purpose. EGMs are used to detect candidate CA targets as areas that provoke or perpetuate AF. Hence, EGMs analysis is an indispensable part of the CA procedure. With the ability to observe the atria globally, ECGs' main application is to assess the AF substrate modification by analyzing f- or P-waves from recordings before and after CA. Despite the extensive analysis on either recording types, some gaps exist. Non-PV CA increases the time in operation room, provoking higher risks and costs. Furthermore, whether non-PV CA is beneficial is under dispute. As for the AF substrate modification analysis, various thresholds are used to define a prolonged P-wave, related with poor CA prognostics. The main objective of the present Thesis is to contribute to the effort of AF substrate and AF substrate modification analysis. For this purpose, the present Thesis was developed under two main hypotheses. That the information quality extracted during AF substrate and AF substrate modification analysis can be improved by introducing innovative steps. Also, that combining ECG and EGM analysis can augment the mapping resolution and reveal new information regarding AF mechanisms. To accomplish the main objective, the analysis is split in 4 parts, forming the 4 chapters of the Compendium of publications. Firstly, coarse-grained correlation dimension (CGCD) was recruited. CGCD reliably localized highly complex EGMs and classification by AF types yielded 84% accuracy. Then, an alternative P-wave analysis was suggested, studying separately the first and second P-wave parts, corresponding to the right (RA) and left (LA) atrium. The findings indicated LA as the main AF substrate modification source and underlined the importance of studying integral ECG parts. The findings of this study additionally suggest the implementation of integral P-wave parts as a possible alleviation for the discrepancies in P-wave thresholds to define fibrotic tissue. Afterwards, the different effect of left (LPVI) and right pulmonary vein isolation (RPVI) on the AF substrate modification was studied. LPVI was the critical part, being the exclusive source of P-wave shortening. Analysis of recordings during CA also allowed a closer observation of the heart rate variability (HRV) fluctuations throughout the CA procedure, revealing information on the effect of radiofrequency (RF) energy on the atrial tissue. The last part was focused on coronary sinus (CS), a fundamental structure in AF mapping to increase the information resolution. The most and least robust channels during sinus rhythm (SR) were defined and the utility of CS in AF substrate modification evaluation was investigated. Although CS did not provide a global picture of the AF substrate alteration, it was able to record with higher sensitivity the fluctuations in the atrial response during the application of RF energy. The findings presented in this Doctoral Thesis offer an alternative perspective on the AF substrate modification and contribute to the overall effort on AF mapping and post-CA substrate evaluation, opening future lines of research towards a higher resolution and more efficient mapping of the AF drivers.Vraka, A. (2022). Characterization of the Substrate Modification in Patients Undergoing Catheter Ablation of Atrial Fibrillation [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/191410Compendi

Multiscale Cohort Modeling of Atrial Electrophysiology : Risk Stratification for Atrial Fibrillation through Machine Learning on Electrocardiograms

Patienten mit Vorhofflimmern sind einem fünffach erhöhten Risiko für einen ischämischen Schlaganfall ausgesetzt. Eine frühzeitige Erkennung und Diagnose der Arrhythmie würde ein rechtzeitiges Eingreifen ermöglichen, um möglicherweise auftretende Begleiterkrankungen zu verhindern. Eine Vergrößerung des linken Vorhofs sowie fibrotisches Vorhofgewebe sind Risikomarker für Vorhofflimmern, da sie die notwendigen Voraussetzungen für die Aufrechterhaltung der chaotischen elektrischen Depolarisation im Vorhof erfüllen. Mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens könnten Fibrose und eine Vergrößerung des linken Vorhofs basierend auf P Wellen des 12-Kanal Elektrokardiogramms im Sinusrhythmus automatisiert identifiziert werden. Dies könnte die Basis für eine nicht-invasive Risikostrat- ifizierung neu auftretender Vorhofflimmerepisoden bilden, um anfällige Patienten für ein präventives Screening auszuwählen. Zu diesem Zweck wurde untersucht, ob simulierte Vorhof-Elektrokardiogrammdaten, die dem klinischen Trainingssatz eines maschinellen Lernmodells hinzugefügt wurden, zu einer verbesserten Klassifizierung der oben genannten Krankheiten bei klinischen Daten beitra- gen könnten. Zwei virtuelle Kohorten, die durch anatomische und funktionelle Variabilität gekennzeichnet sind, wurden generiert und dienten als Grundlage für die Simulation großer P Wellen-Datensätze mit genau bestimmbaren Annotationen der zugrunde liegenden Patholo- gie. Auf diese Weise erfüllen die simulierten Daten die notwendigen Voraussetzungen für die Entwicklung eines Algorithmus für maschinelles Lernen, was sie von klinischen Daten unterscheidet, die normalerweise nicht in großer Zahl und in gleichmäßig verteilten Klassen vorliegen und deren Annotationen möglicherweise durch unzureichende Expertenannotierung beeinträchtigt sind. Für die Schätzung des Volumenanteils von linksatrialem fibrotischen Gewebe wurde ein merkmalsbasiertes neuronales Netz entwickelt. Im Vergleich zum Training des Modells mit nur klinischen Daten, führte das Training mit einem hybriden Datensatz zu einer Reduzierung des Fehlers von durchschnittlich 17,5 % fibrotischem Volumen auf 16,5 %, ausgewertet auf einem rein klinischen Testsatz. Ein Long Short-Term Memory Netzwerk, das für die Unterscheidung zwischen gesunden und P Wellen von vergrößerten linken Vorhöfen entwickelt wurde, lieferte eine Genauigkeit von 0,95 wenn es auf einem hybriden Datensatz trainiert wurde, von 0,91 wenn es nur auf klinischen Daten trainiert wurde, die alle mit 100 % Sicherheit annotiert wurden, und von 0,83 wenn es auf einem klinischen Datensatz trainiert wurde, der alle Signale unabhängig von der Sicherheit der Expertenannotation enthielt. In Anbetracht der Ergebnisse dieser Arbeit können Elektrokardiogrammdaten, die aus elektrophysiologischer Modellierung und Simulationen an virtuellen Patientenkohorten resul- tieren und relevante Variabilitätsaspekte abdecken, die mit realen Beobachtungen übereinstim- men, eine wertvolle Datenquelle zur Verbesserung der automatisierten Risikostratifizierung von Vorhofflimmern sein. Auf diese Weise kann den Nachteilen klinischer Datensätze für die Entwicklung von Modellen des maschinellen Lernens entgegengewirkt werden. Dies trägt letztendlich zu einer frühzeitigen Erkennung der Arrhythmie bei, was eine rechtzeitige Auswahl geeigneter Behandlungsstrategien ermöglicht und somit das Schlaganfallrisiko der betroffenen Patienten verringert

Validation of an algorithm to reveal the U wave in atrial fibrillation

Major cardiac organisations recommend U wave abnormalities should be reported during ECG interpretation. However, U waves cannot be measured in patients with atrial fibrillation (AF) due to the obscuring fibrillatory wave. The aim was to validate a U wave measurement algorithm for AF patients. Multi-beat averaging was applied to ECGs of 25 patients during paroxysms of AF and the presence of U waves compared to those from the same patients during sinus rhythm (SR). In a further database of 10 long-term AF recordings, the number of beats for effective U wave extraction by the algorithm was calculated. U waves were revealed in all AF recordings and there was no significant difference between the presence of U waves in AF and SR (p = 0.88). U wave amplitude was significantly increased in AF (mean (s.d.) amplitude 55 (39) AF vs 37 (28) μV SR, p = 0.005). The presence of U waves could easily be discerned when as few as 10 beats were used in the algorithm. The study demonstrates the validity of the algorithm to reveal U waves in AF recordings. The algorithm offers the potential to detect U wave abnormalities in patients with AF

Rotor detection in atrial fibrillation

Atrial fibrillation (AF) is one of the most common arrhythmias in the clinical practice. Catheter ablation method was developed more than 20 years ago as an approach to terminate this rhythm disorder. Since its outbreak, this technique obtained international acceptance among the clinicians, and technological advances in this field increased its safety while reducing the procedure duration. However, there is no perfect AF treatment procedure described yet, since the understanding of the driving and sustaining AF mechanisms remains poor, with pulmonary vein isolation being the most common ablation strategy. Several theories try to explain the initiating and maintenance mechanisms of the AF, ranging from multiple wavelets propagating at random in the atria to ectopic focus fired from the pulmonary veins. Alternatively, spatiotemporal stable sources (rotors) have been proposed as the maintenance mechanism of AF. The most representative characteristic of a rotor is the re-entry spiral-like propagation pattern that the electrical wavefront exhibits as it propagates. The assessment of its presence and posterior ablation of the sites where rotors anchor might improve the success of AF ablation. Technical solutions emerged focusing on the rotor assessment problem. They base their methods on the reconstruction of the atrial activity using multi-electrode catheters and phase maps, in which they detect singularity points, the sites where rotors spin. The ablation of these sites showed promising results, but the difficulty to reproduce the results by other authors increased the controversy on this technique. In this Thesis we address the rotor detection problem in the time domain as opposed to current methods based on the phase domain of the signals. We develop a new method to identify local activation times (LATs) in unipolar electrograms (EGMs) recorded with multi-electrode catheters. We propose a new filtering scheme to enhance the activation component of the EGM while considerably reducing the presence of noise in the signal. This signal processing method reects the real activity of the tissue in contact with the electrode. It opposes the Hilbert transform (HT) used to extract the phase component of the signal, that do not correlate well with the temporal activations. With the EGM LATs we perform a spatial interpolation translating the electrode positions of the catheter into a regular 2D grid. This way we generate isochronal maps revealing the electrical wavefronts in the atrium. What is more, this step guarantees compatibility with multi-electrode catheters, not restricting the method to specific models. With the isochronal maps, we develop a new rotor detection algorithm based on the optical flow of the wavefront dynamics, and a rotation pattern match. Additionally, we develop a new method based on Granger's causality to estimate the directionality of the wavefronts, that provides an additional indicator for rotational patterns. We validate the methods using in silico and real AF signals. We implement these methods into a system that can assess the presence of rotational activation sites in the atrium. Our system is able to operate in realtime with multi-electrode catheters of different topologies in contact with the atrial wall. We integrate signal acquisition and processing in our system, allowing direct acquisition of the signals without requiring signal exportation from a recording device, which delays the clinical procedure. We address the computational time handicap by designing parallelizable signal processing steps. We employ multi-core processors and GPU based code to distribute the computations and minimize the processing times, achieving near real-time results. The results presented in this Thesis provide a new technical solution to detect the presence of rotational activity (rotors) in AF patients in real-time. Although the presence of rotational activity is itself controversial, we individually validate each of the steps of the procedure and obtain evidence of the presence of rotational activity in AF patients. The system has been also found useful to characterize the atrial sites where rotational activity was found in terms of spatial and voltage distribution. The results of this Thesis provide a new alternative to existing methods based on phase analysis and open a new research line in the detection of the mechanisms sustaining AF.La fibrilación auricular (FA) es una de las arritmias más comunes en la práctica clínica. Para tratar de terminar esta fibrilación en pacientes se desarrollo el método de ablación con catéter hace ya más de 20 años. Desde su puesta en marchar esta técnica ha ido ganando aceptación internacional por parte de la comunidad médica, y los avances tecnológicos desarrollados en esta línea han aumentado la seguridad y disminuido la duración del procedimiento. Sin embargo todavía no existe un tratamiento perfecto para tratar la FA, debido en parte a que el conocimiento de los mecanismos que inician y sostienen la fibrilación son limitados. Como método de ablación el aislamiento de las venas pulmonares prevalece como el más empleado en la práctica, pero se hace necesario el desarrollo de nuevos métodos para hacer frente al problema de la FA. Distintas teorías tratan de explicar los mecanismos de inicio y mantenimiento de la FA, desde unas basadas en la propagación de múltiples frentes de onda aleatorios en las aurículas, hasta las que basan su hipótesis en focos ectópicos disparados principalmente desde las venas pulmonares, entre otras teorías. Recientemente, una de estas teorías basada en fuentes espacio-temporalmente estables (rotores) se propuso como mecanismo de mantenimiento de la FA. La característica más representativa de un rotor es su patrón de reentrada en forma de espiral que realiza el frente de onda eléctrico en el tejido auricular. La evaluación de la presencia de rotores y la posterior de los sitios en los que se encuentren puede mejorar el éxito de la ablación en pacientes con FA. En vista de esta tendencia por la búsqueda de rotores se desarrollaron soluciones técnicas para la evaluación de zonas que alberguen actividad rotacional. Sus técnicas se basan en la reconstrucción de la actividad auricular empleando catéteres multi-electrodo y detectando puntos de singularidad en mapas de phase, esto es la posición en la aurícula en la que el rotor gira. La ablación de estos puntos mostró resultados prometedores, pero la dificultad por replicar los resultados por parte de otros autores incremento la controversia con respecto a esta técnica. En esta Tesis abordamos el problema de la detección de rotores en el dominio del tiempo, oponiéndonos a las técnicas actuales basadas en el dominio de la fase de las señales. Para ello hemos desarrollado un nuevo para identificar tiempos de activación local en electrogramas unipolares registrados con catéteres multi-electrodo. Para ello proponemos un nuevo método de filtrado para realzar la activación del electrograma reduciendo considerablemente la presencia de ruido en la señal. Con este procesado de la señal extraemos y reflejamos la actividad real del tejido en contacto con el electrodo. Al mismo tiempo nos oponemos a la transformada de Hilbert empleada para calcular la componente de fase de la señal, que es sabido no tiene una buena correlación con las activaciones temporales. Con los electrogramas y los tiempos de activación locales aplicamos una interpolación espacial logrando trasladar la posición de los electrodos en el catéter a una rejilla regular en 2D. Mediante este paso generamos mapas isócronos que reconstruyen los frentes de onda eléctricos que se propagan en la aurícula. Además, la interpolación nos permite garantizar una compatibilidad con otros catéteres multi-electrodos, no restringiendo el uso de nuestro método a modelos específicos. Con los mapas isócronos hemos desarrollado un nuevo algoritmo de detección de rotores basado en el flujo óptico de la dinámica del frente de onda que hacemos coincidir con un patrón de rotación. Adicionalmente hemos desarrollado un nuevo método basad en la causalidad propuesta por Granger para estimar la dirección de los frentes de propagación, que sirve como indicador adicional para encontrar patrones de activación rotacional. Hemos validado todos y cada uno de los métodos empleando señales in silico así como señales reales de pacientes con FA. En la parte de aplicación, hemos implementado los métodos en un sistema que evalúa la presencia de actividad rotacional en la aurícula. Nuestro sistema opera en tiempo real siendo compatible con catéteres multi-electrodo de diferentes topologías asegurando contacto con la pared auricular. Para evitar sobreextender el procedimiento clínico, hemos integrado las partes de adquisición y procesado de señal conjuntamente, lo que nos permite un registro de las señales directo sin viii necesidad de requerir un exportado adicional desde un sistema de registro. Para hacer frente al objetivo de presentar los resultados en tiempo real hemos diseñado todos los pasos de procesado de señal para que sean paralelizables. Para ello empleamos procesadores multinúcleo y código para ejecutar en tarjetas gráficas (GPUs) para distribuir las computaciones y minimizar el tiempo de procesado, logrando resultados en quasi tiempo real. Hemos empleado el sistema de detección de rotores para estudiar la distribución espacial y de voltaje de los sitios que muestran actividad rotacional en la aurícula. Aunque la presencia de actividad rotacional es en sí misma controvertida, hemos validad individualmente todos y cada uno de los pasos descritos obteniendo evidencia de la presencia de actividad rotacional en pacientes con FA.Programa Oficial de Doctorado en Multimedia y ComunicacionesPresidente: Pablo Laguna Lasaosa.- Secretario: Pablo Martínez Olmos.- Vocal: Batiste Andreu Martínez Climen

Spatial Characterization and Estimation of Intracardiac Propagation Patterns During Atrial Fibrillation

This doctoral thesis is in the field of biomedical signal processing with focus on methods for the analysis of atrial fibrillation (AF). Paper I of the present thesis addresses the challenge of extracting spatial properties of AF from body surface signals. Different parameters are extracted to estimate the preferred direction of atrial activation and the complexity of the atrial activation pattern. In addition, the relation of the spatial properties to AF organization, which is quantified by AF frequency, is evaluated. While no significant correlation between the preferred direction of atrial activation and AF frequency could be observed, the complexity of the atrial activation pattern was found to increase with AF frequency. The remaining three papers deal with the analysis of the propagation of the electrical activity in the atria during AF based on intracardiac signals. In Paper II, a time-domain method to quantify propagation patterns along a linear catheter based on the detected atrial activation times is developed. Taking aspects on intra-atrial signal organization into account, the detected activation times are combined into wavefronts, and parameters related to the consistency of the wavefronts over time and the activation order along the catheter are extracted. Furthermore, the potential relationship of the extracted parameters to established measures from body surface signals is investigated. While the degree of wavefront consistency was not reflected by the applied body surface measures, AF frequency could distinguish between recordings with different degrees of intra-atrial signal organization. This supports the role of AF frequency as an organization measure of AF. In Paper III, a novel method to analyze intracardiac propagation patterns based on causality analysis in the frequency domain is introduced. In particular, the approach is based on the partial directed coherence (PDC), which evaluates directional coupling between multiple signals in the frequency domain. The potential of the method is illustrated with simulation scenarios based on a detailed ionic model of the human atrial cell as well as with real data recordings, selected to present typical propagation mechanisms and recording situations in atrial tachyarrhythmias. For simulated data, the PDC is correctly reflecting the direction of coupling and thus the propagation between all recording sites. For real data, clear propagation patterns are identified which agree with previous clinical observations. Thus, the results illustrate the ability of the novel approach to identify propagation patterns from intracardiac signals during AF which can provide important information about the underlying AF mechanisms, potentially improving the planning and outcome of ablation. However, spurious couplings over long distances can be observed when analyzing real data comprised by a large number of simultaneously recorded signals, which gives room for further improvement of the method. The derivation of the PDC is entirely based on the fit of a multivariate autoregressive (MVAR) model, commonly estimated by the least-squares (LS) method. In Paper IV, the adaptive group least absolute selection and shrinkage operator (LASSO) is introduced in order to avoid overfitting of the MVAR model and to incorporate prior information such as sparsity of the solution. The sparsity can be motivated by the observation that direct couplings over longer distances are likely to be zero during AF; an information which has been further incorporated by proposing distance-adaptive group LASSO. In simulations, adaptive and distance-adaptive group LASSO are found to be superior to LS estimation in terms of both detection and estimation accuracy. In addition, the results of both simulations and real data analysis indicate that further improvements can be achieved when the distance between the recording sites is known or can be estimated. This further promotes the PDC as a method for analysis of AF propagation patterns, which may contribute to a better understanding of AF mechanisms as well as improved AF treatment

The contact electrogram and its architectural determinants in atrial fibrillation

The electrogram is the sine qua non of excitable tissues, yet classification in atrial fibrillation (AF) remains poorly related to substrate factors. The objective of this thesis was to establish the relationship between electrograms and two commonly implicated substrate factors, connexin 43 and fibrosis in AF. The substrates and methods chosen to achieve this ranged from human acutely induced AF using open chest surgical mapping (Chapter 6), ex vivo whole heart Langendorff (Chapter 7) with in vivo telemetry confirming spontaneous AF in a new species of rat, the Brown Norway and finally isolated atrial preparations from an older cohort of rats using orthogonal pacing and novel co-localisation methods at sub-millimetre resolution and in some atria, optical mapping (Chapter 8). In rodents, electrode size and spacing was varied (Chapters 5, 10) to study its effects on structure function correlations (Chapter 9). Novel indices of AF organisation and automated electrogram morphology were used to quantify function (Chapter 4). Key results include the discoveries that humans without any history of prior AF have sinus rhythm electrograms with high spectral frequency content, that wavefront propagation velocities correlated with fibrosis and connexin phosphorylation ratios, that AF heterogeneity of conduction correlates to fibrosis and that orthogonal pacing in heavily fibrosed atria causes anisotropy in electrogram-fibrosis correlations. Furthermore, fibrosis and connexin 43 have differing and distinct spatial resolutions in their relationship with AF organisational indices. In conclusion a new model of AF has been found, and structure function correlations shown on an unprecedented scale, but with caveats of electrode size and direction dependence. These findings impact structure function methods and prove the effect of substrate on AF organisation.Open Acces

Frequency Analysis of Atrial Fibrillation From the Surface Electrocardiogram

Atrial fibrillation (AF) is the most common arrhythmia encountered in clinical practice. Neither the natural history of AF nor its response to therapy are sufficiently predictable by clinical and echocardiographic parameters. Atrial fibrillatory frequency (or rate) can reliably be assessed from the surface electrocardiogram (ECG) using digital signal processing (filtering, subtraction of averaged QRST complexes, and power spectral analysis) and shows large inter-individual variability. This measurement correlates well with intraatrial cycle length, a parameter which appears to have primary importance in AF domestication and response to therapy. AF with a low fibrillatory rate is more likely to terminate spontaneously, and responds better to antiarrhythmic drugs or cardioversion while high rate AF is more often persistent and refractory to therapy. In conclusion, frequency analysis of AF seems to be useful for non-invasive assessment of electrical remodeling in AF and may subsequently be helpful for guiding AF therapy