姚 丹 张鸿雁 罗 娜 范 博 郭 楠 周丽静
(齐齐哈尔医学院附属第三医院,黑龙江 齐齐哈尔 161000)
12导联心电图计算机算法在识别心外膜室性心动过速中的临床应用
姚丹张鸿雁罗娜范博郭楠周丽静
(齐齐哈尔医学院附属第三医院,黑龙江齐齐哈尔161000)
摘要〔〕目的探讨12导联心电图计算机算法在识别心外膜或心内膜室性心动过速中的临床应用价值。方法收集患有室性心动过速的43例患者进行常规12导联心电图检查,记录患者相关信息和12导联心电图QRS波的特点,图像计算机处理采用MATLAB软件,采用图像的斜率作为区分心外膜和心内膜起搏MoG模型的特征性区别,通过训练样本设置区分阈值,验证此法识别心内膜和心外膜室性心动过速的精确度和可信性。结果12导联ECG起搏标测对心内膜和心外膜混合模型的识别总精确度为84%,敏感性和特异性分别为81%和80%。采用计算机算法,对左心室的识别精确度(83%)较右心室(76%)高(P<0.000 1);对D区域(前游离壁基底段)的识别精确度(87%)最高,对无结构性心脏病患者的识别精确度(94%)最高(P=0.000 4);具有较高起搏标测电位(>1.5 mV)部位的识别精确度(82%)较起搏标测低电位(≤1.5 mV)部位精确度(80%)高(P=0.16);对室速出口位点为标准的计算机算法精确度为84%,敏感性为96%,特异性为71%。结论采用12导联心电图计算机算法识别心外膜和心内膜起搏位点的准确度较先前的识别标准有所提高,可能有助于在临床上区分室性心动过速起源灶,提高治疗效果。
关键词〔〕室性心动过速;12导联心电图
室性心动过速(VT)是起源于心室流出道的特发性VT,但同时并不伴明显的器质性心脏病及致心律失常因素〔1〕。12导联心电图(ECG)已被广泛用于区分心外膜与心内膜起源的VT,但文献报道的算法仍存在位置特异性及灵敏度的不足〔2〕。本研究旨在评估一种基于计算机的心内膜和心外膜映射算法能否提高对VT的识别精度。
1材料与方法
1.1一般资料对患有心肌病和VT(n=29)或先天性心动过速(n=14)的43例,男33例,女10例,平均年龄(51±7.5)岁,平均射血分数(41±17)%连续患者进行心内膜和心外膜相关临床数据统计。心脏病:无14例、非缺血型心肌病18例、心律失常性右心室发育不良6例、梗死性心肌病5例、VT周期长度(341±94)ms、治疗史:胺碘酮22例、其他抗心律失常药物22例、β-受体阻抗剂31例、钙通道阻滞剂5例。对33例患者右心室的893个不同部位和33例患者左心室的688个(共1 581个)部位进行心内膜起搏标测,对1 696个部位进行心外膜起搏标测,其中冠状静脉系统50个,心外膜表面1 649个。起搏的部位针对结构性心脏病患者的正常(>1.5 mV)和低电位(<1.5 mV)部位。
1.2ECG检查所有患者入院后进行常规12导联ECG检查,记录患者相关信息和12导联ECG QRS波的特点。对心肌病患者的起搏标测位于低电位区域开始,将左心室和右心室分为10个分离的区域。见图1。
图1 左心室(左)、右心室(右)中位数12导联心电图形态及分区图(粗体为心外膜部分)
第一作者:姚丹(1979-),女,主治医师,主要从事心电图对疾病的辅助诊治研究。
1.3ECG相关指标的分析图像计算机处理采用MATLAB软件,主要采用两种方式分析:性判断分析(sLDA)和高斯混合模型(MoG),分析显示QRS图像从最开始到中间部分在心内膜和心外膜VT图像中存在较为显著性差异,因此可以采用这部分图像的斜率作为区分心外膜和心内膜起搏MoG模型的特征性区别,通过训练样本设置区分阈值。
1.4统计学方法应用SPSS17.0软件,组间比较行χ2检验或Fisher精确检验。
2结果
2.1计算机算法精确度共收集1 696个心外膜和1 581个心内膜起搏标测结果。12导联ECG起搏标测对心内膜和心外膜混合模型的识别总精确度为84%,按患者例数统计总精确度为84%,敏感性和特异性分别为81%和80%。其中对存在右束支传导阻滞识别的精确度(82%)较存在左束支传导阻滞(79%)高(P=0.019)。采用先前发表的区域特异性算法判断,其精确度为68%。
2.2不同起源灶区域与识别精确度关系采用计算机算法区分心外膜和心内膜VT的起源灶,对左心室的识别精确度(83%)较右心室(76%)高(P<0.0001)。不同区域起搏标测,D区域(前游离壁基底段)的识别精确度(87%)最高,而对右心室游离壁基底段的识别精确度(68%)最低。D区域的识别精确度均较其他区域J,C,H,I,G高,t分别为74%、81%、82%、83%、83%,P<0.000 1、P=0.03、P=0.04、P=0.12、P=0.16。
2.3致心律失常性心肌病与识别精确度关系采用计算机算法比较患有不同结构性心脏病的患者12导联ECG结果,发现无结构性心脏病患者的识别精确度(94%)最高,较其他患有不同结构性心脏病的总精确度(80%)高(P=0.000 4),且分别较患者有非缺血性心肌病(81%)、心律失常性右室心肌病(ARVD)(81%)及梗死后心绞痛(77%)患者的识别精确度显著增高(P=0.04,P=0.06,P=0.004)。同时发现,具有较高起搏标测电位(>1.5 mV)部位的识别精确度(82%)较起搏标测低电位(≤1.5 mV)部位精确度(80%)高(P=0.16)。
2.4训练模型数据验证对51例 VTs患者室速出口位点进行监测,并用计算机算法区分心外膜心内膜起源,其精确度为84%,敏感性为96%,特异性为71%。分别对各项计算法区分心内膜心外膜起源的评判标准的精确度进行评价,范围42%~66%,如增加先前发表的评判标准,精确度提高到68%。如果只采用D区域则精确度提升到85%。每个QRS特点单一参数标准识别心内膜或心外膜起源的VT的精确度、灵敏度和特异性结果。见表1。
表1心外膜起源室性心动过速12导联心电图QRS特点识别结果比较(n)
变量精确度灵敏度特异性阳性预测值阴性预测值下壁导联 q波消失5571345749 伪δ波≥75ms6179606260 MDI≥0.59477966745导联I 出现q波6652837959 伪δ波≥34ms4264516747 类本位曲折时间≥85ms4443847754 RS波时限≥120ms5132837049
3讨论
目前研究认为室速/室早的发生机制是环磷酸腺苷(cAMP)介导所致,cAMP介导的触发活动所致室速可在除右室流出道外,也可从左室流出〔3〕。因此寻找VT的局灶性起源靶点具有重要的临床意义,目前临床上通过激动标测和起搏标测判断起源靶点,其中采用QRS波形态鉴别室速起源部位进行预测的准确性一直存在争议,
本研究采用12导联ECG计算机算法识别心外膜和心内膜起搏位点的准确度可以大大提高,超过先前的识别标准。该算法对无结构性心脏病患者的识别精确度更高,可以达到90%,该法对全部病例的平均识别精确度为80%。
电生理学家采用剑突下穿刺12导联ECG来帮助判断VT的起源是心内膜还是心外膜,为临床提供了较为可靠简便的方法,但具有创伤性〔4〕。本研究表明,先前公布的用于区分心内膜心外膜VT部位的标准精确度非常有限,在40%~60%内。之后使用混合模型检测,精确度提高到80%,但波动范围较大,从51%~100%之间。利用ECG允许识别从一个特定位置产生的特定信号(例如心外膜)的特点,提取分为若干个等距段QRS波的斜率的特征关键部位,可能用于识别心动过速起源部位〔5〕。用于心外膜和心内膜起搏位点的计算机比较的特征主要依赖于QRS波的斜率和特征波形。与健康的心脏心外膜相比,心肌衰弱患者的心肌组织通过特殊的传导系统激活传播慢,造成心外膜心律失常的斜率较低〔6〕。对于患结构性心脏疾病的患者,除了心外膜心肌瘢痕组织外,普通组织会导致冲动传导减慢,从而其斜率也较低〔7〕。
虽然计算机化的方法优于先前所描述的算法,但在识别严重的结构性心脏疾病患者的患者上仍存在精确度较低的问题,对于这类患者,需要考虑使用剑突下穿刺12导联ECG来进行心外膜起搏标测以获得较高的精确度。
综上所述,本研究采用计算机算法区分心外膜与心内膜起源的VT,能达到80%左右的精确度。该算法已被在有/无结构性心脏病的心内膜和心外膜VT患者中进行验证,较先前的诊断标准具有更高的精确度和敏感性。计算机算法可能有助于在临床上区分从心内膜或心外膜起源的VCT,提高治疗效果。
参考文献4
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7Miller JM,Marchlinski FE,Buxton AE,etal.Relationship between the 12-lead electrocardiogram during ventricular tachycardia and endocardial site of origin in patients with coronary artery disease〔J〕.Circulation,1988;77(4):759-66.
〔2015-03-19修回〕
(编辑袁左鸣)
通讯作者:张鸿雁(1980-),女,主治医师,主要从事心血管内科疾病诊治研究。
中图分类号〔〕R54〔
文献标识码〕A〔
文章编号〕1005-9202(2015)24-7062-03;doi:10.3969/j.issn.1005-9202.2015.24.042