Método no invasivo de detección de fibrilación ventricular mediante análisis tiempo-frecuencia

Resumen

La muerte súbita cardiaca es una de las principales causas de muerte en Europa y América del Norte, estando presente en un gran número de cardiopatías, especialmente la isquémica y las denominadas miocardiopatías. La fibrilación ventricular (FV) es la causa más frecuente, ya que conduce a la parada cardiorrespiratoria al quedar anulada la capacidad del corazón para actuar mecánicamente. Por tanto, su detección en etapas tempranas es un elemento clave a la hora de disminuir no sólo el riesgo de muerte súbita, sino también evitar de este modo daños irreversibles. El presente trabajo propone una técnica de detección basada en el dominio tiempo-frecuencia y orientada a la detección en tiempo real de la aparición de fibrilación ventricular, que podría incorporarse a monitores cardiacos y desfibriladores externos de utilización en unidades de cuidados intensivos hospitalarios, centros ambulatorios, lugares públicos, etc., y que proporcione no sólo una ayuda al diagnóstico para el cardiólogo, sino también para personal sanitario no especializado en aquellas circunstancias en que el médico especialista no esté presente. La adquisición de la señal se realiza mediante métodos no invasivos, empleando una sola derivación cardiaca y con electrodos de superficie. Además, para incrementar la eficiencia del sistema, se propone el empleo de parámetros en el dominio del tiempo que reducen la carga computacional. Los registros utilizados corresponden a captaciones de media hora de duración extraídos de bases de datos estándar. La distribución tiempo-frecuencia empleada ha sido la de Pseudo Wigner-Ville. Se proponen diferentes algoritmos de detección, seleccionando en primer lugar los parámetros más representativos, y posteriormente aplicándolos a sistemas de detección basados en análisis discriminante, árbol de detección y redes neuronales. Se incide especialmente en la discriminación entre FV y algunos tipos de taquicardia, por producir el error más usual de detección. Los resultados obtenidos ofrecen una especificidad entre el 75% y el 99%, y una sensibilidad entre 83% y 96%.