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Estabilidad y Correlación dé Indices de Organización y Sincronización en Electrogramas durante Fibrilación Auricular

Authors:

Abstract

Resumen En este trabajo se ha desarrollado un estudio estadístico so-bré ındices de organización y sincronización en electrogramas (EGM), señales obtenidas durante una operación de ablación en pacientes con fibrilación auricular (FA). Se han considera-dó ındices de organización, sincronización y de retardo, obteni-dos de tres formas diferentes, análisis espectral, de la correlación cruzada y de los frentes de onda: la frecuencia dominante, f D , eí ındice de regularidad, I R , el de organización, I O , la coherencia, Γ, el valor normalizado del máximo de la correlación cruzada, ρ, y el lag de este máximo, τ , la consistencia intercuartílica, C IQR , la consistencia de la entropía del retardo, CE, y el retardo me-diano, μ (todos ellos calculados en intervalos de 10 segundos). Se ha estudiado la estabilidad espacial y temporal de esto ındices, así como la correlación entre ellos. Se ha observado que lo ındi-ces de organización son medidas estables (CV <0,2) a lo largo del tiempo, así como un decremento del grado de sincronización con el aumento de la distancia entre electrodos.
Estabilidad y Correlaci´
on de ´
Indices de Organizaci´
on y
Sincronizaci´
on en Electrogramas durante Fibrilaci´
on Auricular
F. Sim´
on Vadillo1,3, A. Arenal Ma´
ız2, P. Laguna Lasaosa1,3, J.P. Mart´
ınez Cort´
es1,3
1Grupo de Tecnolog´
ıa de las Comunicaciones, I3A, Universidad de Zaragoza, Zaragoza, Espa˜
na
2Departamento de Cardiolog´
ıa, Hospital Universitario Gregorio Mara˜
n´
on, Madrid, Espa˜
na, arenal@secardiologia.es
3CIBER de Bioingenier´
ıa, Biomateriales y Nanomedicina (CIBER-BBN) {fsimon,laguna,jpmart}@unizar.es
Resumen
En este trabajo se ha desarrollado un estudio estad´
ıstico so-
bre ´
ındices de organizaci´
on y sincronizaci´
on en electrogramas
(EGM), se˜
nales obtenidas durante una operaci´
on de ablaci´
on
en pacientes con fibrilaci´
on auricular (FA). Se han considera-
do ´
ındices de organizaci´
on, sincronizaci´
on y de retardo, obteni-
dos de tres formas diferentes, an´
alisis espectral, de la correlaci´
on
cruzada y de los frentes de onda: la frecuencia dominante, fD, el
´
ındice de regularidad, IR, el de organizaci´
on, IO, la coherencia,
Γ, el valor normalizado del m´
aximo de la correlaci´
on cruzada, ρ,
y el lag de este m´
aximo, τ, la consistencia intercuart´
ılica, CIQR,
la consistencia de la entrop´
ıa del retardo, CE, y el retardo me-
diano, μ(todos ellos calculados en intervalos de 10 segundos). Se
ha estudiado la estabilidad espacial y temporal de estos ´
ındices,
as´
ı como la correlaci´
on entre ellos. Se ha observado que los ´
ındi-
ces de organizaci´
on son medidas estables (CV <0,2) a lo largo
del tiempo, as´
ı como un decremento del grado de sincronizaci´
on
con el aumento de la distancia entre electrodos.
1. Introducci´
on
La fibrilaci´
on auricular (FA) es un tipo de arritmia card´
ıaca
debida a reentradas el´
ectricas en las aur´
ıculas. Como con-
secuencia, no existe una contracci´
on auricular uniforme,
se produce un bombeo de sangre inadecuado de aur´
ıcula a
ventr´
ıculo y un ritmo ventricular err´
atico y r´
apido.
La FA es la arritmia m´
as com´
un (en Europa, el riesgo de
desarrollar FA a los 55 a˜
nos es de 23,8% en hombres y
de 22,2% en mujeres [1]) y es causa frecuente de car-
dioembolismo y de descompensaci´
on de la insuficiencia
card´
ıaca.
Para revertir la FA a ritmo sinusal, se emplea la cardio-
versi´
on el´
ectrica y farmacol´
ogica. Si no funcionan, se em-
plea frecuentemente la ablaci´
on por radiofrecuencia (que-
mar zonas de las aur´
ıculas para evitar las reentradas el´
ectri-
cas mediante cateterizaci´
on card´
ıaca). Se han propuesto
diferentes m´
etodos de ablaci´
on que est´
an bajo investiga-
ci´
on [2], pero el objetivo final de la cardioversi´
on es per-
mitir un ´
unico camino el´
ectrico entre el nodo senoauricular
y el aur´
ıculo-ventricular.
Durante la cateterizaci´
on, los electrogramas (se˜
nales
EGM) se obtienen colocando electrodos en las paredes
card´
ıacas. Un an´
alisis de las se˜
nales EGM registradas en
diferentes zonas proporcionan informaci´
on sobre la activi-
dad local del coraz´
on, incluyendo la regularidad y la sin-
cronizaci´
on entre diferentes zonas. Esta informaci´
on puede
ser ´
util para determinar la zona a ablacionar.
El objetivo principal de este trabajo es realizar un estudio
estad´
ıstico en se˜
nales EGM sobre diversos ´
ındices de orga-
nizaci´
on y sincronizaci´
on.
2. Base de datos
Se ha empleado una base de datos registrada en la Unidad
de Electrofisiolog´
ıa del Hospital Gregorio Mara˜
n´
on, Ma-
drid. Est´
a formada por 41 registros de 14 pacientes con
FA. La frecuencia de muestreo es de 977 Hz y la duraci´
on
media es de 2 minutos y 9 segundos. Las se˜
nales EGM bi-
polares fueron adquiridas a trav´
es de 4 cat´
eteres: 1) Cat´
eter
de Ablaci´
on (ABL, 2 derivaciones); 2) Cat´
eter de Seno Co-
ronario (CS, 1 derivaci´
on); 3) Cat´
eter His (HIS, 1 deriva-
ci´
on); 4) Cat´
eter LassoTM (10 derivaciones).
En este trabajo nos hemos centrado en las derivaciones las-
so (este cat´
eter circular de 10 derivaciones puede colocarse
en diferentes zonas de las venas pulmonares y las orejuelas
auriculares). Todos los registros de menos de 40 segundos
o muy ruidosos fueron descartados, obteniendo una base
de datos final de 30 registros.
3. M´
etodos
El esquema seguido para obtener los ´
ındices a estudiar se
muestra en la Figura 1.
Figura 1. Diagrama de bloques que muestra los pasos de proce-
sado para obtener los ´
ındices de las se˜
nales EGM.
Actas del XXVII Congreso Anual de la Sociedad Espa˜nola de Ingenier´ıa Biom´edica
609
3.1. Preprocesado de EGM
Filtrado: Se us´
o el siguiente procesado basado en [3]: tras
el filtrado paso banda, con frecuencias de corte de 40 y
250 Hz, se aten´
uan tanto los cambios lentos que no perte-
necen a activaciones como el ruido de alta frecuencia. La
se˜
nal anterior se rectifica, desplazando la mayor parte de la
energ´
ıa a las bajas frecuencias. Finalmente, aplicamos un
filtrado lineal paso bajo, con frecuencia de corte de 20 Hz.
La Figura 2 muestra las se˜
nales EGM original (a) y filtrada
(b). Puede verse como la se˜
nal filtrada posee un pulso por
cada activaci´
on.
0 0.5 1 1.5 2
-0.1
0
0.1
Amplitud (mV)
x(n)
0 0.5 1 1.5 2
0
0.01
0.02
0.03
y(n)
tiempo (s)
(b)
(a)
Figura 2. (a) Derivaci´
on EGM original, x(n). (b) Se˜
nal de salida
tras el proceso de filtrado, y(n).
Detector de Activaciones: El detector se basa en encon-
trar picos que superen un cierto umbral proporcional a la
amplitud media de las activaciones anteriormente detecta-
das [3]. Para fortalecer el proceso de detecci´
on de activa-
ciones se a˜
nadieron algunas condiciones a la regla de ac-
tualizaci´
on empleando el umbral:
Tras cada 200 ms sin detecci´
on de activaci´
on, el um-
bral se reduce un 10%.
Se define un periodo marginal o refractario de 50 ms
tras la detecci´
on de una activaci´
on, impidiendo las de-
tecciones m´
ultiples.
Si el intervalo entre dos activaciones detectadas es su-
perior a 350 ms, se realiza una nueva b´
usqueda en el
mismo, reduciendo el umbral un 30%.
3.2. Detector de frentes de onda
Tras detectar las activaciones en cada derivaci´
on EGM las-
so, deseamos agrupar aquellas que pertenezcan a un mismo
frente de onda, como muestra la Figura 3.
Figura 3. Agrupaci´
on de activaciones de las derivaciones lasso
(l´
ıneas verticales) si proceden del mismo frente de onda.
Para este prop´
osito, empleamos el m´
etodo propuesto en
[3], asumiendo que dos activaciones de derivaciones adya-
centes pertenecen al mismo frente de onda si la diferencia
temporal de los instantes de activaci´
on es inferior a 90 ms.
Como resultado de todo este proceso obtenemos la matriz
W=[t1t2...t10
]T, cuyas columnas contienen los instantes
de activaci´
on de los frentes de onda del registro estudiado.
La fila i-´
esima de W,ti, contiene los instantes de acti-
vaci´
on de la derivaci´
on i-´
esima. Esto permite obtener los
vectores de retardo del frente entre dos derivaciones iyj,
δi,j =ti-tj. Queremos hacer notar que s´
olo se han emplea-
do los frentes de onda cuya activaci´
on se ha detectado en
todas las derivaciones.
3.3. ´
Indices de organizaci´
on y sincronizaci´
on
´
Indices basados en el an´
alisis espectral: Para estimar la
densidad espectral de potencia (DEP), en segmentos tem-
porales de 10 segundos, se ha empleado el m´
etodo de pro-
mediado de periodogramas de Welch (con ventanas de 2
segundos y solapamiento del 50%). Como se muestra en
la Figura 4, el estudio se centr´
o entre las frecuencias 1,5
y 20 Hz (fmin yfmax, respectivamente). La frecuencia
dominante, fD, es la frecuencia de m´
axima DEP [4]. El
ratio entre el ´
area bajo la DEP estimada en fD±0,75 y
el ´
area bajo la DEP estimada desde fmin hasta fmax, se
denomina ´
ındice de regularidad, IR[5]. El ´
ındice de or-
ganizaci´
on, IO[6], se define de una forma similar, pero
incluyendo las ´
areas bajo las frecuencias arm´
onicas de fD
(2fD±0,75 Hz, 3fD±0,75 Hz...) que se encuentran entre
fmin yfmax. Tanto IRcomo IOnos proporcionan informa-
ci´
on de c´
omo de organizadas son las activaciones dentro de
una derivaci´
on EGM.
k
D
ir
tf
,
D
A
tI
k
R
ir,
D
CBA
tI
k
O
ir,
zH5.1f
ním
zH02f
xám
A
B
C
D
Figura 4. Obtenci´
on de la frecuencia dominante, fD, y los ´
ındices
de regularidad y organizaci´
on, IReIO.
Para estudiar la sincronizaci´
on entre dos derivaciones, se
propone el empleo del ´
ındice de coherencia promedio, Γ,
que se define como el promedio del m´
odulo de la coheren-
cia en fD
i,j ±0,75 Hz, donde fD
i,j es la frecuencia dominante
del espectro cruzado de las derivaciones iyj.Γtendr´
a un
valor pr´
oximo a 1 si las periodicidades dominantes de am-
bas derivaciones se encuentran sincronizadas.
´
Indices basados en el an´
alisis de la correlaci´
on cruza-
da: Se obtienen el m´
aximo normalizado de la correlaci´
on
cruzada, ρ, para cada par de derivaciones, yi(n)eyj(n),
el cual puede verse como una medida de sincronizaci´
on,
as´
ı como el retardo τque maximiza la correlaci´
on espa-
cial,
τi,j =arg ax
k|ri,j (k)|,(1)
ρi,j =|ri,j (k)|
pri(0) rj(0) , con k =τi,j ,(2)
siendo ri,j (k)la funci´
on de correlaci´
on cruzada entre
yi(n)eyj(n).
Actas del XXVII Congreso Anual de la Sociedad Espa˜nola de Ingenier´ıa Biom´edica
610
´
Indices basados en el an´
alisis de los frentes de onda:
Calculando el rango intercuart´
ılico de los vectores δi,j , se
obtuvo un ´
ındice que nos proporciona informaci´
on sobre
la consistencia del retardo entre activaciones, CIQR
i,j . Si el
valor de CIQR
i,j es bajo, las dos derivaciones EGM se encon-
trar´
an bien sincronizadas. Tambi´
en se obtuvo el ´
ındice de
consistencia de la entrop´
ıa, CE , tomando valores de 0 a
1, cuyo c´
alculo se basa en la entrop´
ıa de Shannon de los
valores de δi,j [3].
Con los resultados del detector de frentes de onda, tambi´
en
se obtuvo el retardo mediano entre dos derivaciones, μi,j,
calculado como el valor mediano de los vectores de retardo
δi,j .
En resumen: Todos los ´
ındices presentados toman valores
cada 10 segundos (centrados en tk), en cada registro (r) y
para cada derivaci´
on (i) o par de derivaciones (i, j).
Los ´
ındices previamente descritos pertenecen a tres ti-
pos: 1) ´
Indices de organizaci´
on inter-derivaci´
on en un
EGM: fD
r,i(tk),IR
r,i(tk),IO
r,i(tk); 2) ´
Indices de sincroni-
zaci´
on entre dos derivaciones EGM: Γr,i,j(tk),CIQR
r,i,j(tk),
CEr,i,j (tk),ρr,i,j (tk); 3) ´
Indices que estiman retardos en-
tre derivaciones: τr,i,j(tk),μr,i,j (tk).
4. Resultados
4.1. Organizaci´
on en un EGM
m±σ CV V R
Organi.
EGM
fD
r6,27±0,51 (Hz) 0,08 0,40
IR
r0,23±0,04 0,19 0,37
IO
r0,33±0,06 0,19 0,63
Sincronizaci´
on
EGM adyacen.
CIQR
i,j 19,12±3,82 (ms) 0,24 0,16
CEi,j 0,49±0,04 0,09 0,37
Γi,j 0,73±0,08 0,14 0,22
ρi,j 0,80±0,04 0,06 0,27
|τi,j |7,84±5,86 (ms) 0,79 1,40
|μi,j |4,31±2,14 (ms) 0,69 0,40
Sincronizaci´
on
EGM antipoda.
CIQR
i,j 35,59±7,03 (ms) 0,23 0,28
CEi,j 0,33±0,04 0,14 0,08
Γi,j 0,55±0,11 0,22 0,31
ρi,j 0,68±0,05 0,08 0,25
|τi,j |23,86±14,67 (ms) 0,68 1,80
|μi,j |9,53±4,45 (ms) 0,70 0,35
Tabla 1. Valores de m±σ,CV yV R para los ´
ındices de organi-
zaci´
on y sincronizaci´
on (para pares de derivaciones adyacentes
y antipodales).
La Tabla 1 (tres primeras filas) muestra la media de las me-
dias en cada derivaci´
on (m), la media de las desviaciones
t´
ıpicas en cada derivaci´
on (σ), el coeficiente de variaci´
on
a lo largo de una derivaci´
on (CV ) y el ratio de varianzas,
definido como el ratio entre las varianzas intra-derivaci´
on
e inter-derivaci´
on (V R), para los ´
ındices fD,IRyIOcon
el fin de estudiar la estabilidad de ´
estos a lo largo del tiem-
po. En la Figura 5 se muestra un estudio comparativo de la
correlaci´
on de los valores medios en cada derivaci´
on de IR
versus σfD(arriba) e IOversus σfD(abajo), siendo σfDla
desviaci´
on t´
ıpica de fD.
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4
0
0.2
0.4
I R
I R vs σf
D
y = (0.28)∙e
(-0.49 * x)
r = -0.69
p-valor = 0
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4
0
0.2
0.4
σf
D
(Hz)
I O
I O vs σf
D
y = (0.39)∙e
(-0.36 * x)
r = -0.73
p-valor = 10
-50
Figura 5. IR(arriba) and IO(abajo) versus σfD. Las derivacio-
nes con fDinestable presentan menores valores de IReIO.
4.2. Sincronizaci´
on en EGMs
De nuevo, se calculan m±σ,CV yV R para los ´
ındices
CIQR
i,j ,CE ,Γi,j ,ρi,j (tabla 1).
Para simplificar el an´
alisis, mostramos los resultados para
las derivaciones con distancia espacial ±1 (derivaciones
adyacentes) y ±5 (derivaciones antipodales).
En la Tabla 2 se muestran los coeficientes de correlaci´
on
lineal entre los cuatro ´
ındices de sincronizaci´
on estudiados,
para derivaciones adyacentes (por encima de la diagonal de
la tabla) y antipodales (por debajo).
CIQR
i,j CE Γi,j ρi,j
CIQR
i,j --0,87 -0,83 -0,34
CE-0,90 -0,70 0,54
Γi,j -0,79 0,75 -0,21
ρi,j -0,40 0,55 0,26 -
Tabla 2. Coeficientes de correlaci´
on lineal entre los ´
ındices de
sincronizaci´
on en derivaciones EGM adyacentes (por encima de
la diagonal) y antipodales (por abajo).
La Figura 6 compara los valores de los ´
ındices de sincroni-
zaci´
on CIQR
i,j yCE en todas las derivaciones de la base de
datos.
0 10 20 30 40 50
0.2
0.4
0.6
0.8
1
CIQR (ms)
CE
CE vs C
IQR
y = (0.82)∙e
(-0.027 * x)
r = -0.95
p-valor = 10
-193
Figura 6. Diagrama de dispersi´
on de los valores de CIQR
i,j yCE .
Tambi´
en se han estudiado los ´
ındices de sincronizaci´
on en
funci´
on de la distancia. En la Figura 7, se muestran los
valores medios de los ´
ındices de sincronizaci´
on en funci´
on
de la separaci´
on entre derivaciones.
4.3. Retardo entre derivaciones
Comparamos en esta secci´
on los dos m´
etodos emplea-
dos para determinar el retardo entre derivaciones, el ins-
tante donde se produce el m´
aximo de la correlaci´
on cru-
Actas del XXVII Congreso Anual de la Sociedad Espa˜nola de Ingenier´ıa Biom´edica
611
1 2 3 4 5 6 7 8 9
0.2
0.4
0.6
0.8
1
Γ
ρ
CE
1 2 3 4 5 6 7 8 9
10
20
30
40
Separación entre derivaciones
milisegundos
CIQR
Figura 7. Valores medios de los ´
ındices de sincronizaci´
on y re-
tardo versus la separaci´
on entre derivaciones.
zada (τi,j ) y el retardo mediano (μi,j ). Estos dos ´
ındi-
ces presentan un coeficiente de correlaci´
on lineal de 0,71
(p= 10208), no observ´
andose diferencias para deriva-
ciones adyacentes y antipodales. La Figura 8 muestra un
diagrama de Bland-Altman entre τi,j yμi,j .
-30 -20 -10 0 10 20
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
0.5*(τ + μ) (ms)
μ - τ (ms)
diferencias = 0,20 ± 5,50 ms
Figura 8. Gr´
afico Bland-Altman entre los dos ´
ındices que deter-
minan el retrado entre derivaciones, τi,j yμi,j . Las l´
ıneas hori-
zontales muestran el valor promedio y ±1,96 veces la desviaci´
on
t´
ıpica.
5. Discusi´
on y Conclusiones
Podemos concluir que, en situaci´
on estacionaria, los ´
ındi-
ces de organizaci´
on basados en el an´
alisis espectral (fD
r,IR
r
eIO
r) son medidas estables (CV <0,2) que caracterizan la
actividad en el ´
area card´
ıaca estudiada (Tabla 1).
La Figura 5 muestra una correlaci´
on negativa significati-
va (regresi´
on exponencial) entre la desviaci´
on t´
ıpica intra-
derivaci´
on de la fD(σfD) y los ´
ındices de organizaci´
on IRe
IO(no observ´
andose correlaci´
on lineal entre fDy los ´
ındi-
ces de organizaci´
on). Lo anterior implica que derivaciones
con una fDinestable presentan menores valores de IReIO
que aquellos con una fDestable.
Se ha observado una moderada estabilidad temporal en los
´
ındices de sincronizaci´
on (CIQR
i,j ,CE ,Γi,j yρi,j ; ver Ta-
bla 1), entre cada par de derivaciones, tanto adyacentes co-
mo antipodales, resaltando la gran estabilidad del ´
ındice
de consistencia de las activaciones, CE, y el ´
ındice del
valor m´
aximo normalizado de la correlaci´
on cruzada, ρ
(CV < 0,15).
Por otro lado, observando los valores de la Tabla 2, pode-
mos afirmar que existen altas correlaciones lineales entre
los ´
ındices CIQR
i,j ,CE yΓi,j , tanto para derivaciones ad-
yacentes como antipodales, aun siendo ´
ındices calculados
con distintos m´
etodos (todas superiores a |r|= 0,70). Se
ha observado una menor correlaci´
on entre ρi,j y el resto
de ´
ındices de sincronizaci´
on (|r| ≤ 0,55). El diagrama
de dispersi´
on de CIQR
i,j yCE (Figura 6) muestra una alta
correlaci´
on no lineal entre ambos (regresi´
on exponencial,
r=0,95).
Se ha mostrado tambi´
en un descenso de los grados de sin-
cronizaci´
on y de consistencia con el aumento de la distan-
cia entre los electrodos lasso (disminuci´
on de Γ,ρyCE ,
aumento de CIQR), como se esperaba antes de realizar el
presente estudio (ver Figura 7): recordando la forma circu-
lar del cat´
eter lasso, p´
erdida de sincronizaci´
on al aumentar
la separaci´
on (separaci´
on de 1 a 5), aumento de sincroniza-
ci´
on al acercarse de nuevo (separaci´
on 5 a 9). Con separa-
ciones de 8 y 9 no se alcanzan los valores originales debido
al mayor o menor grado de cierre del cat´
eter circular las-
so, que hace que la distribuci´
on de los sensores no sea del
todo circular. N´
otese que el ´
ındice ρi,j es el que menos re-
coge esta p´
erdida de sincronizaci´
on que, junto con su baja
correlaci´
on con el resto de ´
ındices, parece indicar que es el
menos recomendable para el an´
alisis de sincronizaci´
on.
En cuanto a los ´
ındices que estiman el retardo entre deriva-
ciones, τi,j yμi,j , se ha encontrado una alta correlaci´
on en-
tre ellos, obteni´
endose valores concordantes en la mayor´
ıa
de los casos (Figura 8; 0,20 ±5,50 ms de valor promedio
±desviaci´
on t´
ıpica de las diferencias).
Agradecimientos
Financiaci´
on de: proyecto TEC2007-68076-C02-02 de
CICYT y FEDER; Diputaci´
on General de Arag´
on (DGA),
Arag´
on, Espa˜
na, por Grupos Consolidados GTC ref:T30;
CIBER-BBN (CIBER de Bioingenier´
ıa, Biomateriales y
Nanomedicina es una iniciativa de ISCIII).
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dical Engineering Jan 2007;54(1):165-169.
[6] Everett TH, Kok LC, Vaughn RH, Moorman JR, Hai-
nes DE. Frequency domain algorithm for quantifying atrial
fibrillation organization to increase defibrillation efficacy.
IEEE Transactions on Bio medical Engineering Sep 2001;
48(9):969-978.
Actas del XXVII Congreso Anual de la Sociedad Espa˜nola de Ingenier´ıa Biom´edica
612
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Conference Paper
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The present study deals with detection of intra-atrial wavefronts from atrial activation times in adjacent bipolar electrograms. A statistic of the delays within each wave-front was calculated and served as a basis for quantifying the wavefront consistency as well as the propagation of the electrical activity along the catheter. The database consisted of 19 patients for which five electrograms were recorded simultaneously during 10 s. The analysis resulted in 38plusmn2 complete wavefronts per patient, i.e., wavefronts consisting of one activation from each recording site. Two parameters were evaluated for quantifying wavefront consistency, which together with the propagation profile well reflect the overall wavefront timing. In most cases, electrical activity was observed first in the high septal right atrium, and then spread along the catheter.
Article
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We hypothesized that frequency domain analysis of an interatrial atrial fibrillation (AF) electrogram would show a correlation of the variance of the signal and the amplitude of harmonic peaks with the periodicity and morphology (organization) of the AF signal and defibrillation efficacy. We sought to develop an algorithm that would provide a high-resolution measurement of the changes in the spatiotemporal organization of AF. AF was initiated with burst atrial pacing in ten dogs. The atrial defibrillation threshold (ADFT50) was determined, and defibrillation was repeated at the ADFT50. Bipolar electrograms from the shocking electrodes were acquired immediately preshock, digitally filtered, and a FFT was performed. The organization index (OI) was calculated as the ratio of the area under the first four harmonic peaks to the total area of the spectrum. For a 4-s window, the mean OI was 0.505 +/- 0.087 for successful shocks, versus 0.352 +/- 0.068 for unsuccessful shocks (p < 0.001). Receiver operator characteristic (ROC) curve analysis was used to determine the optimal sampling window for predicting successful shocks. The area of the ROC curve was 0.8 for a 1-s window, and improved to 0.9 for a 4-s window. We conclude that the spectrum of an AF signal contains information relating to its organization, and can be used in predicting a successful defibrillation.
Article
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We aimed to investigate the prevalence and incidence of atrial fibrillation (AF) in a large European population-based study. The study is part of the Rotterdam study, a population-based prospective cohort study among subjects aged 55 years and above. The prevalence at baseline was assessed in 6808 participants. Incidence of AF was investigated during a mean follow-up period of 6.9 years in 6432 persons. We identified 376 prevalent and 437 incident cases. Overall prevalence was 5.5%, rising from 0.7% in the age group 55-59 years to 17.8% in those aged 85 years and above. The overall incidence rate was 9.9/1000 person-years. The incidence rate in the age group 55-59 years was 1.1/1000 person-years, rose to 20.7/1000 person-years in the age group 80-84 years and stabilized in those aged 85 years and above. Prevalence and incidence were higher in men than in women. The lifetime risk to develop AF at the age of 55 years was 23.8% in men and 22.2% in women. In this prospective study in a European population, the prevalence and incidence of AF increased with age and were higher in men than in women. The high lifetime risk to develop AF was similar to North American epidemiological data.
Article
The purpose of this study was to conduct a worldwide survey investigating the methods, efficacy, and safety of catheter ablation (CA) of atrial fibrillation (AF). A detailed questionnaire was sent to 777 centers worldwide. Data relevant to the study purpose were collected from 181 centers, of which 100 had ongoing programs on CA of AF between 1995 and 2002. The number of patients undergoing this procedure increased from 18 in 1995 to 5050 in 2002. The median number of procedures per center was 37.5 (range, 1 to 600). Paroxysmal AF, persistent AF, and permanent AF were the indicated arrhythmias in 100.0%, 53.0%, and 20.0% of responding centers, respectively. The most commonly used techniques were right atrial compartmentalization between 1995 and 1997, ablation of the triggering focus in 1998 and 1999, and electrical disconnection of multiple pulmonary veins between 2000 and 2002. Of 8745 patients completing the CA protocol in 90 centers, of whom 2389 (27.3%) required >1 procedure, 4550 (52.0%; range among centers, 14.5% to 76.5%) became asymptomatic without drugs and another 2094 (23.9%; range among centers, 8.8% to 50.3%) became asymptomatic in the presence of formerly ineffective antiarrhythmic drugs over an 11.6+/-7.7-month follow-up period. At least 1 major complication was reported in 524 patients (6.0%). The findings of this survey provide a picture of the variable and evolving methods, efficacy, and safety of CA for AF as practiced in a large number of centers worldwide and may serve as a guide to clinicians considering therapeutic options in patients suffering from this arrhythmia.
Article
Dominant frequency analysis has become a widely used tool for studying the pathophysiology of atrial fibrillation (AF). The purpose of this study was to compare dominant frequency with atrial activation rates in the presence of changing activation intervals and amplitudes and the complex morphologies characteristic of AF electrograms. A combination of atrial electrograms recorded during persistent AF from 10 patients, atrial flutter electrograms with double potentials from 12 patients, and simulated electrograms were used in this study. Dominant frequencies were compared with the mean, median, and mode beat-to-beat activation rates obtained by electrogram marking. Dominant frequency correlated well with, but did not specifically reflect, mean, median, and mode activation rates. Dominant frequencies were significantly impacted by frequency variation, combined amplitude and frequency variation, and ordering of the activation intervals. Averaging dominant frequency measurement of four consecutive signals improved reproducibility and agreement with mean and median activation rates. Signals with double potentials having longer delays between potentials were associated with harmonics chosen as the dominant frequency. Multiple dominant frequency measurements and scrutiny of the time and frequency domain signals are recommended to obtain accurate and reproducible values.
Article
Dominant frequency (DF) computed from action potentials is a key parameter for investigating atrial fibrillation in animal studies and computer models. A recent clinical trial reported consistent results computing DF from 30 Hz to 400 Hz bandpass filtered bipolar electrograms in humans. The DF (<15 Hz and, thus, filtered out) was recovered by rectifying the signal, while the theoretical background of this approach was left uncommented. It is the focus of this paper to provide this background by a Fourier analysis. We demonstrate that it is mainly the timing of the narrow deflections (local activation at the catheter tip) which contribute to the DF peak in the frequency spectrum. Due to the typical signal morphology pronounced harmonic peaks occur in the spectrum. This is a disadvantage when computing the regularity index (RI) as a parameter for local organization and signal quality. It is demonstrated for synthetical and patient data that at low DF the RI is far below the optimal value one even for high underlying organization and good signal quality. The insight obtained promotes the development of better measures for organization. The finding that mainly timing of activation contributes to DF might promote the development of powerful realtime signal processing tools for computing DF
Frequency domain algorithm for quantifying atrial fibrillation organization to increase defibrillation efficacy Actas del XXVII Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica 612
  • Th Everett
  • Lc Kok
  • Rh Vaughn
  • Jr Moorman
  • Haines
Everett TH, Kok LC, Vaughn RH, Moorman JR, Haines DE. Frequency domain algorithm for quantifying atrial fibrillation organization to increase defibrillation efficacy. IEEE Transactions on Bio medical Engineering Sep 2001; 48(9):969-978. Actas del XXVII Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica 612
Wavefront detection from intraatrial recordings
  • U Richter
  • M Stridh
  • D Husser
  • D S Cannom
  • A K Bhandari
  • A Bollmann
  • L Sörnmo
Richter U, Stridh M, Husser D, Cannom DS, Bhandari AK, Bollmann A, Sörnmo L. Wavefront detection from intraatrial recordings. Computers in Cardiology 2007;97-100.