Abstract
Vectorcardiography (VCG) determines the direction and magnitude of the heart’s electrical forces. Interpretation of the digital three-dimensional vectorcardiography in clinical applications requires robust methods and novel approaches for calculating the vectorcardiographic features.
This dissertation aimed to develop new methods for vectorcardiographic signal processing. The robustness of selected pre-processing and feature extraction algorithms was improved, novel methods for detecting the injured myocardial tissue from electrocardiogram (ECG) were devised, and dynamical behavior of vectorcardiographic features was determined.
The main results of the dissertation are: (1) Digitizing process and proper filtering did not produce significant distortions for dipolar Singular Value Decomposition -based ECG parameters from a diagnostic viewpoint, whereas non-dipolar parameters were very sensitive to the pre-processing operations. (2) A novel method for estimating the severity of the myocardial infarction (MI) was developed by combining the action potential based computer model and 12-lead ECG patient data. Using the method it is possible to calculate an approximate estimate of the maximum troponin value and therefore the severity of the MI. In addition, the size and location of the myocardial infarction was found to affect diagnostic significant Total-cosine-R-to-T parameter (TCRT) - changes, both in the simulations and in the patient study. (3) Furthermore, the results showed that carefully targeted improvements to the basic algorithm of the TCRT parameter can evidently decrease the number of algorithm-based failures and therefore improve the diagnostic value of TCRT in different patient data. (4) Finally, a method for calculating beat-to-beat vectorcardiographic features during exercise was developed. It was observed that the breathing affects the beat-to-beat variability of all the QRS/T angle measures and the trend of the TCRT parameter during exercise was found to be negative. Further, the results of the thesis clearly showed that the QRS/T angle measures exhibit a strong correlation with the heart rate in individual subjects.
The results of the dissertation highlight the importance of robust algorithms in a VCG analysis. The results should be taken into account in further studies, so that the vectorcardiography can be utilized more effectively in clinical applications. / Tiivistelmä
Vektorikardiorgafia (VKG) kuvaa sydämen sähköisen toiminnan suuntaa ja suuruutta sydämen lyönnin eri vaiheissa. Vektorikardiogrammin onnistunut tulkinta kliinisissä sovelluksissa edellyttää luotettavia menetelmiä ja uusia lähestymistapoja vektorikardiografisten piirteiden laskennassa.
Tämän väitöskirjan tavoitteena oli kehittää uusia vektorikardiografisia signaalinkäsittelymenetelmiä. Väitöstyössä parannettin tiettyjen elektrokardiorgafisen (EKG) -signaalin esikäsittelyvaiheiden ja piirteentunnistusalgoritmien luotettavuutta, kehitettiin uusia menetelmiä vaurioituneen sydänlihaskudoksen tunnistamiseen EKG-signaalista, sekä tutkittiin vektorikardiografisten piirteiden dynaamista käyttäytymistä.
Väitöskirjan päätulokset voidaan tiivistää seuraavasti: (1) Paperitallenteisten EKG-tallenteiden digitointiprosessi ja EKG-signaalin asianmukainen suodatus ei aiheuta diagnostisesti merkittäviä vääristymiä ns. dipolaarisiin singulaariarvohajotelmaan (SVD) perustuviin EKG-parametreihin. Kuitenkin ns. ei-dipolaariset herkemmät parametrit ovat sensitiivisiä näille esikäsittelyvaiheille. (2) Väitöskirjatyössä kehitettiin uusi menetelmä sydäninfarktin vakavuuden arvioimiselle 12-kanavaisesta EKG-signaalista käyttäen aktiopotentiaaleihin perustuvaa tietokonemallia. Väitöstyössä todettiin, että menetelmää käyttäen on mahdollista laskea karkea estimaatti kliinisessä käytössä olevalle maksimaaliselle troponiiniarvolle, joka kertoo vaurion määrästä sydänlihaskudoksessa. Lisäksi sydäninfarktin koon ja sijainnin havaittiin vaikuttavan vektorikardiografiseen de- ja repolarisaation suhdetta kuvaavaan diagnostisesti merkittävään Total-cosine-R-to-T- (TCRT) muuttujaan. (3) Tulokset osoittivat myös, että tekemällä muutamia pieniä parannuksia alkuperäiseen TCRT-parametrin algoritmiin, voidaan merkittävästi vähentää parametrin laskennassa aiheutuvia vääristymiä ja täten parantaa TCRT-parametrin diagnostista arvoa erilaisissa potilasaineistoissa. (4) Neljänneksi, työssä kehitettiin menetelmä, jolla vektorikardiografisia piirteitä laskettiin dynaamisesti lyönti lyönniltä. Hengityksen havaittiin aiheuttavan rasitustestin aikana merkittävää lyöntikohtaista vaihtelua. Työssä havaittiin myös, että niin TCRT-parametrilla kuin myös muillakin de- ja repolarisaation välistä suhdetta kuvaavilla muuttujilla oli selvä korrelaatio sydämen sykkeen kanssa.
Väitöskirjan tulokset korostavat luotettavien algoritmien tärkeyttä vektorikardiografisessa analyysissä. Tulosten huomioiminen jatkotutkimuksissa edesauttaa vektorikardiografian hyödyntämistä kliinisissä sovelluksissa.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:oulo.fi/oai:oulu.fi:isbn978-951-42-9608-6 |
| Date | 15 November 2011 |
| Creators | Karsikas, M. (Mari) |
| Contributors | Seppänen, T. (Tapio), Huikuri, H. (Heikki) |
| Publisher | Oulun yliopisto |
| Source Sets | University of Oulu |
| Language | English |
| Detected Language | Finnish |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, © University of Oulu, 2011 |
| Relation | info:eu-repo/semantics/altIdentifier/pissn/0355-3213, info:eu-repo/semantics/altIdentifier/eissn/1796-2226 |
Page generated in 0.0025 seconds