Clasificación de fibrilación auricular mediante la determinación de un valor de complejidad de la AF.

Método implementado en ordenador para la determinación de un valor de complejidad de fibrilación auricular (AF),

que comprende:

la aplicación de un algoritmo coincidente con el modelo para una señal de electrocardiograma (ECG) para obtener un conjunto de desviaciones candidatas;

la identificación de desviaciones intrínsecas en el conjunto de desviaciones candidatas;

en base a las desviaciones intrínsecas identificadas, la determinación de un número de desviaciones intrínsecas y un número de desviaciones de campo lejano en el conjunto de desviaciones candidatas; y

la determinación del valor de complejidad de la AF como proporción del número de desviaciones de campo lejano y el número de desviaciones intrínsecas.

Clasificación de fibrilación auricular mediante la determinación de un valor de complejidad de la AF

Campo de la invención 5

Generalmente, la invención se refiere al campo de enfermedades cardiovasculares. Más específicamente, la invención se refiere al campo de clasificación de fibrilación auricular basado en un análisis de electrocardiogramas.

Antecedentes de la invención 10

En la medicina moderna, la elección de métodos terapéuticos depende frecuentemente de la fase del proceso de enfermedad. Este principio es cierto en la mayoría de enfermedades como cáncer, trastornos neurológicos y psiquiátricos, muchas infecciones pero también se aplica a enfermedades cardiovasculares y metabólicas tales como colapso cardíaco, enfermedad arterial periférica, diabetes, hipertensión y angina de pecho. La terapia 15 específica de fase ha contribuido en gran medida al fuerte aumento en la esperanza de vida en nuestra sociedad y más específicamente a la reducción de mortalidad por enfermedades cardiovasculares.

En la fibrilación auricular (AF por sus siglas en inglés) no existe aún una clasificación de la enfermedad, lo que se debe al hecho de que las principales alteraciones electrofisiológicas que determinan la estabilidad de la AF 20 han sido sólo identificadas muy recientemente. Dos técnicas electrofisiológicas que son actualmente usadas para la cuantificación de la complejidad del sustrato de AF incluyen análisis tiempo-frecuencia de electrocardiogramas de superficie (ECGs) y formación de imágenes de electrocardiograma. La primera técnica usa Fast-Fourier o análisis de componente de principio de la señal de electrocardiograma (ECG por sus siglas en inglés) de superficie auricular y puede estimar adecuadamente la complejidad de la AF en la aurícula derecha pero no en la izquierda. Debido a que 25 la complejidad del sustrato de AF es mayor en la pared posterior de la aurícula izquierda en comparación con la pared auricular derecha libre y debido a que la aurícula izquierda es más importante para la estabilidad de la AF, esta técnica probablemente no proporcionará una clasificación adecuada de la AF o una buena estimación del éxito de la terapia AF. La segunda técnica ha sido desarrollada para reconstruir la actividad eléctrica epicárdica en aurículas y ventrículos de mapas de potencial de superficie del cuerpo y la anatomía torácica individual. Para 30 implementar esta técnica, se necesita una tomografía computarizada (CT por sus siglas en inglés) o tomografía por resonancia magnética (MRI por sus siglas en inglés) desencadenada por ECG del tórax incluyendo la localización de los electrodos, que son costosas, llevan mucho tiempo y, en caso de la CT, tienen el inconveniente de la exposición a radiación.

En consecuencia, los regímenes terapéuticos actuales son elegidos muy frecuentemente en base a síntomas clínicos y la duración de la AF (AF paroxística o persistente) . Aunque son de ayuda, estas categorías no reflejan necesariamente la calidad y el grado de cambios electrofisiológicos que dan como resultado la AF. Por ejemplo, en pacientes con AF persistente la aportación relativa de formación de impulso anormal o la gravedad del sustrato electrofisiológico normalmente son desconocidos y no tomados en cuenta durante el proceso terapéutico decisivo. 40 Aun así parece posible que la naturaleza de los cambios electrofisiológicos que dan como resultado la AF, afecta fuertemente a la eficacia de una intervención terapéutica haciendo hincapié en la necesidad de una clasificación de la AF.

La ventaja principal de la clasificación de la AF sería la posibilidad de implementar una "terapia graduada" de 45 la AF. Una "terapia graduada" es una terapia que depende del tipo y el grado de las alteraciones electrofisiológicas en un paciente específico. Existe una gran variedad de opciones terapéuticas en pacientes de AF: cardioversión farmacológica, cardioversión eléctrica, aislamiento de la vena pulmonar, terapias de ablación extendida, control de índice, terapia anticoagulante, y terapia upstream protectora de órganos. El reto es elegir la terapia adecuada para el paciente adecuado. Para definir la mejor elección en un paciente individual, se necesita determinar la especie y 50 grado de cambios patofisiológicos en la aurícula, lo que significa clasificar la arritmia en cada paciente individual. Además, tal clasificación permitirá a investigadores básicos y médicos entender mejor el modo de acción de fármacos anti-arrítmicos y evaluar nuevos mecanismos de trabajo anti-arrítmicos, para desarrollar una terapia individualizada con fármacos anti-arrítmicos, y para optimizar terapias de ablación en cuanto a selección de pacientes, técnica de ablación (por radiofrecuencia, ultrasonido, crío) , y selección del lugar de ablación. 55

El artículo de Y. Takahashi et al., "Characterization of Electrograms Associated With Termination of Chronic Atrial Fibrillation by Catheter Ablation", Journal of the American College of Cardiology, 2008, vol. 51, nº 10, p. 1003-1010, describe la evaluación de actividades eléctricas complejas por ejemplo determinando el número de desviaciones en la señal con un valor absoluto de >0, 05 mV desde la referencia utilizando un software dedicado a 60 ello. El artículo por N. G. Jason et al., "Measuring the Complexity of Atrial Fibrillation Electrograms", Journal of Cardiovascular Electrophysiology, 2010, vol. 21, nº 6, p. 649-655, define un sistema graduado para la AF, donde las contribuciones de campo lejano se descartan cuando se identifican desviaciones.

Como ilustra lo anteriormente mencionado, existe una necesidad de proporcionar medios para la clasificación 65 de la AF de modo que elimine al menos algunos de los inconvenientes anteriormente descritos.

Resumen de la invención

Es un objeto de la invención para proporcionar un método y un sistema para determinación no invasiva de un valor que permitiría la clasificación de la AF. 5

Un aspecto de la invención divulga un método implementado por ordenador para determinar un valor de complejidad de la AF. El método incluye la aplicación de un algoritmo coincidente con el modelo a una señal de ECG para obtener un conjunto de desviaciones candidatas y la identificación de desviaciones intrínsecas en el conjunto de desviaciones candidatas. El método incluye además la determinación de varias desviaciones intrínsecas y varias 10 desviaciones de campo lejano en el conjunto de desviaciones candidatas, en base a las desviaciones intrínsecas identificadas, y determinando el valor de complejidad de la AF como una proporción entre el número de desviaciones de campo lejano y el número de desviaciones intrínsecas.

La invención se basa en el reconocimiento de que la determinación del valor de complejidad de la AF como 15 una proporción entre el número de desviaciones de campo lejano y el número de desviaciones intrínsecas permite la clasificación de la AF de una manera no invasiva que no requiere una MRI de tórax o una CT de tórax como algunos métodos del estado de la técnica anteriormente descritos.

En una forma de realización, el paso de determinación del número de desviaciones intrínsecas y el número 20 de desviaciones de campo lejano puede comprender la determinación del número de desviaciones intrínsecas como el número de desviaciones intrínsecas identificadas, y la determinación del número de desviaciones de campo lejano como la diferencia entre el número total de desviaciones en el conjunto de desviaciones candidatas y el número de desviaciones intrínsecas identificadas.

En una forma de realización alternativa, el paso de determinación del número de desviaciones intrínsecas y el número de desviaciones de campo lejano puede comprender la determinación de la distribución de probabilidad de un intervalo de desviación intrínseca en base a las desviaciones intrínsecas identificadas, la asignación de cada desviación en el conjunto de desviaciones candidatas bien a un conjunto de desviaciones intrínsecas o a un conjunto de desviaciones de campo lejano en base a la distribución de probabilidad del intervalo de desviación intrínseca, la 30 determinación del número de desviaciones intrínsecas igual que el número de desviaciones dentro del conjunto de desviaciones intrínsecas, y la determinación del número de desviaciones de campo lejano igual que el número de desviaciones en el conjunto de desviaciones de campo lejano.

En tal forma de realización, cada desviación en el conjunto de desviaciones candidatas se puede asignar bien 35 al conjunto de desviaciones intrínsecas o al conjunto de las desviaciones de campo lejano de modo que maximiza la probabilidad... [Seguir leyendo]

1. Método implementado en ordenador para la determinación de un valor de complejidad de fibrilación auricular (AF) , que comprende:

la aplicación de un algoritmo coincidente con el modelo para una señal de electrocardiograma (ECG) para obtener un conjunto de desviaciones candidatas;

la identificación de desviaciones intrínsecas en el conjunto de desviaciones candidatas;

en base a las desviaciones intrínsecas identificadas, la determinación de un número de desviaciones intrínsecas y un número de desviaciones de campo lejano en el conjunto de desviaciones candidatas; y 10

la determinación del valor de complejidad de la AF como proporción del número de desviaciones de campo lejano y el número de desviaciones intrínsecas.

2. Método según la reivindicación 1, donde el paso de determinación del número de desviaciones intrínsecas y el número de desviaciones de campo lejano comprende: 15

la determinación del número de desviaciones intrínsecas igual que el número de desviaciones intrínsecas identificadas, y la determinación del número de desviaciones de campo lejano igual que la diferencia entre el número total de desviaciones dentro del conjunto de desviaciones candidatas y el número de desviaciones intrínsecas identificadas. 20

3. Método según la reivindicación 1, donde el paso de determinación del número de desviaciones intrínsecas y el número de desviaciones de campo lejano comprende:

en base a las desviaciones intrínsecas identificadas, la determinación de la distribución de probabilidad de un 25 intervalo de desviación intrínseca, en base a la distribución de probabilidad del intervalo de desviación intrínseca, la asignación de cada desviación en el conjunto de desviaciones candidatas o bien a un conjunto de desviaciones intrínsecas o bien a un conjunto de desviaciones de campo lejano, la determinación del número de desviaciones intrínsecas igual que el número de desviaciones dentro del conjunto de 30 desviaciones intrínsecas, y la determinación del número de desviaciones de campo lejano igual que el número de desviaciones dentro del conjunto de desviaciones de campo lejano.

4. Método según la reivindicación 3, donde, cada desviación dentro del conjunto de desviaciones candidatas es 35 asignada o bien al conjunto de desviaciones intrínsecas o bien al conjunto de desviaciones de campo lejano de modo que se maximiza una probabilidad del intervalo de desviación intrínseca.

5. Método según las reivindicaciones 3 o 4, donde el paso de asignación de cada desviación dentro del conjunto de desviaciones candidatas o bien al conjunto de desviaciones intrínsecas o bien al conjunto de desviaciones de campo 40 lejano se realiza utilizando un algoritmo voraz.

6. Método según cualquiera de las reivindicaciones precedentes, donde las desviaciones intrínsecas se identifican en base a un umbral de intervalo máximo, un orden de características de desviación, y un umbral para cada una de las características de desviación. 45

7. Método según la reivindicación 6, donde las características de desviación comprenden uno o varios coeficientes de correlación de una desviación, una amplitud de la desviación, una duración de la desviación, y una pendiente de la desviación.

8. Método según las reivindicaciones 6 o 7, donde el umbral para cada una de las características de desviación comprende un umbral fijo.

9. Método según las reivindicaciones 6 o 7, donde el umbral para cada una de las características de desviación comprende un umbral dinámico y las desviaciones intrínsecas se identifican además en base a un porcentaje de 55 intervalos al que se permite exceder el umbral de intervalo máximo.

10. Método según cualquiera de las reivindicaciones precedentes, que comprende además la clasificación de la AF en base al valor de complejidad de la AF determinado.

11. Método según cualquiera de las reivindicaciones precedentes, que comprende además la selección de un tratamiento de entre un conjunto de tratamientos basados en el valor de complejidad de la AF determinado.

12. Método según cualquiera de las reivindicaciones precedentes, que comprende además la determinación de la longitud del ciclo de la AF en base a las desviaciones intrínsecas identificadas. 65

13. Método según cualquiera de las reivindicaciones precedentes, donde la señal de ECG comprende una señal de ECG transesofágico.

14. Dispositivo de electrocardiograma (ECG) que comprende medios configurados para la realización de los pasos del método tal y como se define en cualquiera de las reivindicaciones 1-13. 5

15. Programa de ordenador que comprende partes de código de software configuradas para, cuando es ejecutado por un procesador, la realización de los pasos del método tal y como se define en cualquiera de las reivindicaciones 1-13.