Die elektrophysiologischen Vorgänge während der Depolarisation und Repolarisation des Myokards können mittels der Signale des 12-Kanal EKGs selbst bei Vorliegen großen Expertenwissens nur unzureichend beobachtet bzw. interpretiert werden. Grund hierfür sind vor allen Dingen Inhomogenitäten in der kardialen und thorakalen elektrischen Leitfähigkeit sowie die starke Signalabschwächung in den durchlaufenen Geweben. Intrakardiale Verfahren der Signalableitung sind ein Ansatz zu Lösung dieses Problems; sie sind jedoch aufwändig und risikobehaftet. In dem in dieser Arbeit eingesetzten Verfahren hingegen konnte, durch patientenindividuelle Modellierung der Herz- und Thoraxanatomie sowie der Leitfähigkeitsverhältnisse, mittels numerischer Verfahren aus einer Vielzahl von Oberflächen-EKG Ableitungen auf die elektrophysiologischen Vorgänge im Myokard in ihrem zeitlichen und örtlichen Verlauf geschlossen werden (Inverses Problem der Elektrokardiographie). Es konnten bei gesunden Probanden sowie bei Patienten mit verschiedenen kardialen Pathologien zeitlich und örtlich hochaufgelöste Rekonstruktionen von epikardialen- und Transmembranpotentialverteilungen angefertigt werden. Es zeigte sich, dass insbesondere im Bereich großer Infarktnarben der Herzvorder- sowie der Herzhinterwand elektrophysiologische Auffälligkeiten nachweisbar waren. So zeigten sich während der Depolarisationsphase Myokardareale mit einer verminderten Aktivität und Polarisationsumkehr, Bezirke mit verzögerter Depolarisationsaktivität sowie Areale mit atypisch verlaufender Repolarisationsaktivität. Anhand der vorliegenden Ergebnisse konnte gezeigt werden, dass eine Rekonstruktion der physiologischen Abläufe im Myokard während der Depolarisation und der Repolarisation mit dem hierzu implementierten Verfahren möglich ist. Anhand von elektroanatomischen Modellen konnten darüber hinaus die physiologische sowie die pathologisch veränderte Erregungsausbreitung im Myokard simuliert werden. Durch Verbesserung der Rekonstruktionsalgorithmen, der Methoden der Signalverarbeitung und der Regularisierung der Lösungsverfahren ist zukünftig eine weitere Verbesserung der Rekonstruktionsergebnisse zu erwarten. Vor dem klinischen Einsatz der Methode muss eine eingehende Validation erfolgen. / The electrophysiological processes that occur during cardiac depolarization and repolarization can be interpreted via 12-channel ECG only in a limited manner. This is due to inhomogeneities in the cardiac and thoracic electric conductivity and the attenuation of the electric signals in the body. Invasive cardiac measurements can avoid these problems but are expensive and not free of risk for the patient. In this work therefore a method of non-invasive electrocardiographic imaging was established which permits the reconstruction of cardiac electrophysiological processes using exclusively information obtained by non-invasive methods (MR-imaging, electrocardiographic mapping). Using anatomic information from MR-images of the patient’s heart and chest, a patient-individual model of electric conductivity could be created (finite-element method). Numerical algorithms were used to solve the inverse problem of electrocardiography, i.e. finding cardiac potential distributions that explain the measured surface potential distribution. In two healthy volunteers as well as in 7 patients with different cardiac pathologies, reconstructions of epicardial potentials and transmembrane voltages were performed. Specific electrophysiological abnormalities (decreased electric activity, polarization reversal, delayed depolarization and atypical repolarization patterns) could be detected in the proximity of myocardial scars. To optimize reconstruction algorithms and regularization methods, cardiac potentials were also simulated using a cellular automaton and the patient individual conductivity model. This study shows that the reconstruction of cardiac electrophysiology is feasible with this method and that myocardial scars and atypical patterns of depolarization and repolarization can be detected. By further improving the method and after a process of validation, clinically relevant data might be obtained.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:uni-wuerzburg.de/oai:opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de:2251 |
| Date | January 2007 |
| Creators | Kaltwasser, Christoph |
| Source Sets | University of Würzburg |
| Language | deu |
| Detected Language | German |
| Type | doctoralthesis, doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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