DEPENDENCIA DEL INTERVALO QR A LA FRECUENCIA RESPIRATORIA Ezequiel de la Rosa1, Elmer A. Fernandez2 (Tutor) 1
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Universidad Nacional de Córdoba- Facultad de Cs. Exactas, Físicas y Naturales. Bioscience Data Mining Group- Facultad de Ingeniería- Universidad Católica de CórdobaConicet
[email protected] Categoría: Proyecto de Iniciación en Investigación. INTRODUCCIÓN
La modulación respiratoria del ECG es un fenómeno ampliamente conocido, pero ha sido fundamentalmente considerada como una fuente de ruido alterando la amplitud del latido, por lo que ha sido descartada de análisis posteriores (como en potenciales tardíos ventriculares y estudios latido a latido). Sin embargo, se ha demostrado, mediante técnicas invasivas en modelos animales, que la respiración puede modular la velocidad de propagación del potencial de acción cardiaco. En el siguiente trabajo, mediante el análisis de electrocardiogramas de alta resolución (HRECG), se muestra que la respiración actúa modulando el intervalo activo de propagación de los latidos. Se muestra que el intervalo QR del complejo QRS presenta alteraciones en la duración debido a la respiración en las derivaciones XYZ del ECG. MATERIALES Y MÉTODOS Se trabajó con una base de datos de HRECG de 7 individuos masculinos sin patologías cardíacas. Los registros se digitalizaron a 1 Khz y con 12 bits de resolución durante 7 minutos que el individuo permaneció acostado y con respiración normal. Se utilizaron las derivaciones de Frank-Starling u Ortogonales (XYZ). En el preprocesamiento de los datos se utilizó un algoritmo para detectar y aislar latidos [1], sobre los cuales se buscó el comienzo de la onda Q y pico de la onda R en cada derivación. Se midió la duración del intervalo QR sobre cada latido en cada derivación obteniéndose así las señales QRx, QRy y QRz alineadas en función del pico de la onda R. Las señales se interpolaron mediante un spline cubico y se remuestrearon a 2Hz. Luego se aplicó la transformada de Fourier previa eliminación del valor medio y multiplicación por una ventana Hanning. La identificación de la señal respiratoria se realizó buscando un pico a la frecuencia esperada (intervalo 0.15 a 0.4 Hz) en el espectro de Fourier
[2]. Los picos de frecuencias obtenidos se compararon con las frecuencias respiratorias estimadas entre latidos en un trabajo previo con la misma base de datos [3]. RESULTADOS Y DISCUSIÓN En la tabla 1 se muestra la frecuencia respiratoria estimada (FRE) [3] en cada individuo y los picos frecuenciales obtenidos por cada derivación. Individuo 1 2 3 4 5 6 7
FRE (Hz) 0.171 0.191 0.152 0.306 0.306 0.304 0.280
QRx (Hz) 0.237 0.201 0.161 0.267 0.302 0.159 0.300
QRy(Hz) 0.168 0.197 0.334 0.303 0.304 0.303 0.300
QRz (Hz) 0.168 0.208 0.167 0.303 0.304 0.202 0.267
Tabla 1. Posición del pico en el espectro de frecuencias en el intervalo [0.15 a 0.4 Hz] de las señales QRx QRy y QRz y la FRE para cada individuo [3]. En la tabla 1 se observa que en todos los casos al menos una derivación manifiesta modulación respiratoria (al menos una señal con un pico en la frecuencia coincidente con la FRE [3]). En la señal QRx la coincidencia es del 57%, mientas que en QRy y QRz la misma es del 82%. En el individuo 3 encontramos que la señal del canal Y tiene un pico frecuencial del doble de la del canal X, lo que podría manifestarse como una componente armónica. REFERENCIAS [1] W. J. Tomkins. Biomedical Digital Signal Processing. New Jersey: Prentice Hall, 1993. [2] R. Pallas-Areny, J. Colominas- Balagué, and F. J. Rosell, “The effect of respiration-induced heart movements on the ECG,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 36, pp 585-590, June 1989. [3] E. A. Fernandez and P. Willshaw, “Time modulation changes of the cardiac vector induced by respiration”, Actas de la Academia Nacional de Ciencias, vol. 14, pp. 69-74, Diciembre 2008.
