Фролов А.В., Мельникова О.П., Воробьев А.П.,  Вайханская Т.Г.

Республиканский научно-практический центр «Кардиология», Минск

23-я Международная конференция «Цифровая обработка сигналов и её применение – DSPA-2021»,
Москва, Россия, доклады. Серия: Цифровая обработка сигналов и её применение. Выпуск: XXIII, c.145-149

Разработан программно–аппаратный комплекс «Интекард 7.3» для оценки маркеров электрической нестабильности миокарда по данным прецизионного анализа дисперсионных параметров ЭКГ. В их числе фрагментация комплекса QRS, пространственный угол QRS–T, альтернация Т зубца, продолжительность и дисперсия интервала QT, турбулентность и замедление сердечного ритма. В результате клинической апробации «Интекард 7.3» у 734 пациентов кардиологического профиля создана модель риск–стратификации жизненно опасных аритмий и внезапной сердечной смерти на основе ЭКГ–маркеров электрической нестабильности. Чувствительность модели 78%, специфичность 75%, прогностическая точность 77%.

Спустя более века, прошедших после изобретения W.Einthoven, электрокардиография (ЭКГ) была, есть и останется «золотым методом» диагностики в кардиологии. Диагностический потенциал методики далек до своего исчерпания. Кардиологи и специалисты в области точных наук разрабатывают способы извлечения новой диагностической и прогностической информации, содержащейся в ЭКГ. До сих пор продолжаются дебаты о взаимосвязях между зубцами ЭКГ и процессами, протекающими в миокарде на клеточном и молекулярном уровнях.

В работах C.Antzelevich с соавт. было показано, что матрикс миокарда не является однородной средой, а представлен клетками трех типов: эпикардиальными, М–клетками и эндокардиальными, обладающими различиями в форме и продолжительности потенциала действия [1–2]. Следствием этого является гетерогенность процессов де– и реполяризации миокарда. При этом степень гетерогенности прямо пропорциональна повышению дисперсии распространения трансмурального градиента напряжения.
В здоровом миокарде степень гетерогенности незначительна. И наоборот, при наличии в миокарде ишемии, фиброза и аритмогенного субстрата возникают зоны с замедленной проводимостью, вследствие чего волна возбуждения дефрагментируется. На поверхностной ЭКГ эти процессы отражаются в форме beat–to–beat изменчивости комплекса PQRST. Гетерогенность в фазе деполяризации можно обнаружить при изучении морфологии комплекса QRS, а гетерогенность в фазе реполяризации – путем прецизионного анализа зубцов J, T и U.

Исследование R.Lampert показало, что повышение степени гетерогенности тесно ассоциирует с такими неблагоприятными кардиоваскулярными событиями как жизненно опасные желудочковые аритмии и внезапная сердечная смерть [3]. Этот феномен позже назван электрической нестабильностью миокарда.

До сих пор электрическая нестабильность миокарда мало используется в практической медицине в связи с отсутствием специализированного программно– аппаратного обеспечения.
Разработки в данном направлении крайне актуальны в связи с высокой преждевременной смертностью населения от сердечно–сосудистой патологии (более 50% в общей структуре смертности). Используемая в настоящее время кардиодиагностическая аппаратура (электрокардиографы, холтер–мониторы) способна распознавать уже сформировавшуюся патологию. В отношении прогнозирования опасных желудочковых аритмий (желудочковая тахикардия/фибрилляция желудочков) их способности весьма ограничены.

Цель работы. Разработка алгоритмического и программного обеспечения для оценки электрической нестабильности миокарда по данным прецизионного анализа ЭКГ. А также исследование информационной ценности маркеров электрической нестабильности миокарда при прогнозе жизненно опасных желудочковых аритмий и внезапной сердечной смерти у пациентов кардиологического профиля.

Методы, материал. Разработан программно-аппаратный комплекс «Интекард 7.3», который путем прецизионной цифровой обработки сигнала оценивает комплекс ЭКГ–маркеров электрической нестабильности миокарда по данным 5–7 минутных записей ЭКГ в 12 стандартных отведениях. Комплекс создан на платформе 12–и канального цифрового ЭКГ–коммуникатора, компьютера и лазерного принтера. Диапазон измерения ЭКГ–сигналов составляет от 0,03 до 5 мВ, входной импеданс >10 МОм, коэффициент ослабления синфазной помехи — 110 дБ, постоянная времени >3,2 с, частота квантования — 1000 Гц/канал, разрядность — 24 бита, выходной интерфейс – USB 2.0. «Интекард 7.3» оснащен комплектом эффективных цифровых фильтров сетевой, мышечной и дыхательной помех, практически не искажающих нативную форму ЭКГ.

В число маркеров, указывающих на электрическую нестабильность в фазе деполяризации, входят фрагментированный комплекс frQRS и пространственный угол между векторами QRS и T (QRS–T). Фрагментация frQRS устанавливается при наличии коротких спайков (<25 мс) на фронтах зубцов Q, R или S. Выявление frQRS в 2-х соседних отведениях ЭКГ тесно ассоциирует с наличием рубцов, ишемии или фиброза ткани миокарда [4]. При пространственном угле QRS–T>1050 выявляется нарушение синергичности фаз де– и реполяризации миокарда [5].

Электрическую нестабильность миокарда при реполяризации определяли с помощью микроальтернации зубца Т (T–wave alternans), длительности и дисперсии интервала QT (dQT). Микроальтернацию T вычисляли как разность между усредненными четными и нечетными зубцами Т, Дисперсию dQT вычисляли в виде разности между максимальным и минимальным значениями интервала QT в 12 отведениях ЭКГ. Превышение порогов микроальтернации T > 45 мкВ и дисперсии dQT>70 мс свидетельствует об электрической нестабильности процесса реполяризации миокарда [6, 7].

Дисфункция вегетативной регуляции сердечной деятельности диагностируется с помощью замедления (deceleration capacity) и турбулентности (heart rate turbulence) сердечного ритма. Для оценки замедления ритма последовательность RR–интервалов дефрагментировалась на участки ускорения и замедления. Затем строилась обобщенная кривая методом синхронного детектирования, содержащая 4 реперные точки, по которым и вычисляли замедление ритма. Пороговое значение <2,5 мс признано критерием дисфункции вегетативной регуляции [8].

Турбулентность сердечного ритма определялась только при наличии желудочковой экстрасистолы. Параметры TO>0% (начало турбулентности) и/или TS<15 мс/RR (наклон турбулентности ) также ассоциируется с дисфункцией вегетативной регуляции сердечной деятельности [9]. Комплекс вышеуказанных ЭКГ–маркеров электрической нестабильности оценивался программно в соответствии с утвержденными международными рекомендациями.

При клинической апробации «Интекард 7.3» использована база данных, включающая 734 пациента с ишемической болезнью сердца и кардиомиопатиями. Период наблюдения составил 5 (2,1;5,9) лет (медиана). В зависимости от наличия или отсутствия в периоде наблюдения желудочковых аритмических событий когорта пациентов была разделена на 2 группы: 1 группа – 644 пациента без жизнеугрожающих желудочковых тахиаритмических событий (–ЖТА), ср. возраст 51,7±16,1 лет. 2 группа – 90 пациентов, ср. возраст 46,8±12,7 лет, с жизнеугрожающими тахиаритмиями (+ЖТА): желудочковая тахикардия, фибрилляция желудочков, успешная сердечно–легочная реанимация, разряды имплантированных кардиовертер-дефибрилляторов или внезапная сердечная смерть. Сформированная выборка представляет собой типичный «популяционный срез» когорты пациентов с сердечно–сосудистой патологией.

Результаты. Анализ дисперсионных характеристик ЭКГ возможен при корректном выделении полезного сигнала ЭКГ из ансамбля шумов. Использование ординарных фильтров, в частности, режекторных сетевых и мышечных, приводит к искажению морфологии ЭКГ–сигнала и подавлению его амплитуды до 35% [10]. Поэтому в данной разработке мы применили метод адаптивной фильтрации. Блок–схема адаптивного цифрового фильтра сетевой помехи 50 Гц и пример подавления сетевой помехи представлены на рисунке 1.

Алгоритм работы фильтра основан на минимизации текущей невязки eb между реальной помехой и ее моделью в форме синусоиды 50 Гц. Путем подбора параметров фильтра можно изменять точность и время сходимости фильтра. Фильтр не искажает нативную морфологию ЭКГ, подавление амплитуды полезного сигнала не превышает 5%. Аналогично выполнен адаптивный режекторный фильтр мышечной помехи, настроенный на 35 Гц. 

Рисунок 1 – Блок–схема адаптивного режекторного фильтра 50 Гц (слева).
Здесь xт – входной сигнал, yт – выходной сигнал, n – индекс времени, en – текущая невязка между реальной помехой и ее моделью в форме синусоиды 50 Гц.
Пример подавления сетевой помехи (справа). S – полезный сигнал, N – шум

 При измерении дисперсионных характеристик ЭКГ в последовательности кардиобитов важно сохранить морфологию сигнала. В первую очередь это касается выделения спайков на фрагментированном комплексе frQRS. При использовании ординарных инерционных регистраторов с низкой верхней частотой полосы пропускания сигнал ЭКГ сглаживается и спайки невидимы глазу кардиолога, см. рисунок 2 (а). Разработанный комплекс «Интекард 7.3» обладает частотой дискретизации 1000 Гц и верхней частой полосы пропускания более 100 Гц, что позволяет надежно фиксировать спайки на фрагментированном комплексе frQRS, см. рисунок 2(б).

Рисунок 2 – Фрагментированный комплекс frQRS со спайками на переднем фронте R–зубца:
а — аналоговая запись ЭКГ с верхней частотой полосы пропускания 40 Гц; б — цифровая запись ЭКГ с частотой дискретизации 1000 Гц и верхней частотой полосы пропускания более 100 Гц.

При клинической апробации комплекса «Интекард 7.3» была выполнена оценка ЭКГ– маркеров электрической нестабильности в 2-х группах обследованных пациентов; 1 – без ЖТА и 2 – с ЖТА. Результаты расчетов представлены в таблице 1.

По многим ЭКГ–маркерам в группах 1 (–ЖТА) и 2 (+ЖТА) обнаружены достоверно значимые различия. Это касается как маркеров фазы деполяризации frQRS и QRS–T (p<0,001), так и маркеров фазы реполяризации альтернация Т волны, продолжительность и дисперсия интервала QT (p<0,005). У показателей турбулентности и замедления сердечного ритма, отражающих дисфункцию вегетативной нервной регуляции, достоверные различия не зафиксированы.

Таким образом, прецизионный анализ ЭКГ открывает возможность синтеза моделей риск–стратификации неблагоприятных кардиоваскулярных событий для пациентов с сердечно–сосудистой патологией.

Таблица 1
Количественные характеристики ЭКГ–маркеров электрической нестабильности миокарда. Значения даны в Me (Q25; Q75) 

 Примечание: * - p <0,005.

На рисунке 3 представлена обобщенная блок–схема модели риск–стратификации, в которой переменные x1, x2…xn представляют набор анализируемых ЭКГ–маркеров, а a1, a2…an – это коэффициенты, отражающие степень влияния каждого маркера на исходное событие. Суммарная функция риска формируется как взвешенная сумма ЭКГ–маркеров, превысивших пороговые значения. Ее численный диапазон ранжируется на 4 класса: низкий, средний, высокий и очень высокий риск.

Рисунок 3 – Блок–схема риск–стратификации по данным ЭКГ–маркеров электрической нестабильности миокарда.
Здесь x1, x2…xn – набор ЭКГ–маркеров, a1, a2…an – коэффициенты важности, ∫ – пороговая функция.

При разработке модели риск–стратификации в выполненном исследовании были отобраны независимые ЭКГ–маркеры. В их числе x1 – фрагментированный комплекс frQRS, x2 – угол QRS–T, x3 – альтернация Т зубцаx, x4 – дисперсия интервала QT. Коэффициенты a1=0,462; a2=0,268; a3=0,153; a4=0,117. Площадь под ROC кривой модели риск-стратификации составила 0,856; чувствительность модели риск–стратификации 0,78; специфичность 0,75; предиктивная точность 0,77 [11].

Таким образом, цифровой дисперсионный анализ позволяет получить новую прогностическую информацию, содержащуюся в ЭКГ–сигнале.

Заключение
1. Результаты разработки подтверждают важную роль ЭКГ–маркеров электрической нестабильности миокарда для интегральной оценки клинического статуса пациентов с сердечной патологией с целью стратификации риска внезапной сердечной смерти.
2. Использование моделей риск–стратификации на основе ЭКГ–маркеров электрической нестабильности в клинике позволит сформировать оптимальный алгоритм лечения пациентов высокого риска внезапной смерти с применением современной фармакотерапии и/или имплантации ритмподдерживающих устройств.

Литература

1. Antzelevich C., Fish J. Electrical heterogeneity withing ventricular wall // Basic Research Cardiology. 2001, vol. 96(6), pp. 517 – 527. doi: 10.1007/s.003950170002.
2. Antzelevich C. Cardiac repolarization: The long and short of it // Europace. 2005, vol. 2(Suppl 2), pp. 3 – 9. doi:10.1016/j.eupc.2005.05.010.
3. Lampert R. ECG signature of physiological stress // J. Electrocardiol. 2015, vol. 48(6), pp. 1000–1005. doi:10.1016/j.electrocard.2015.08.005.
4. Pietrasik G., Zareba W. QRS fragmentation: diagnostics and prognostic significance // Cardiol. J. 2012, vol.19(2), pp. 114 – 121. doi:10.5603/cj2012.022.
5. Voulagri C, Pagoni S, Tesfaye S, et al. The spatial QRS–T angle: implications in clinical practice. Current Cardiology Review. 2013, vol. 9(3), pp. 197 – 210. doi:10.2174/1573403X113099990031.
6. Verrier R., Kingenheben T., Malik M., et al. Microvolt T–wave alternans. Physiological basic, methods of measurement, and clinical utility consensus // J. Amer. Coll. Cardiol. 2011, vol. 58(13), pp. 1309 −1324. doi:10.1016/jacc.2011.06.029.
7. Malik M., Batchvarov V. Measurement, interpretation, and clinical potential of QT interval dispersion // J. Amer. Coll. Cardiol. 2000, vol. 36(6), pp. 1749 – 1766. doi: 10.1016/ 50735−1097(00)00962−1.
8. Bauer A., Kantelhardt J., Barthel P., et al. Deceleration capacity of heart rate as a predictor of mortality after myocardial infarction: cohort study // Lancet. 2006, vol. 367, pp. 1674 – 1681. doi: 10.1016/x0140-6736(06)68735-7.
9. Bauer A., Malik M., Schmidt G., et al. Heart rate turbulence: standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use // J. Amer. Coll. Cardiol. 2008, vol. 52(17), pp. 1353−1365. doi:10.1016/jacc.2008.07.041.