Farelerde Aritmileri Tespit Etmek için Uzun Süreli Elektrokardiyografi Kayıtlarının Analizi

Summary

Burada, temel EKG parametreleri ve yaygın aritmiler için murin uzun süreli elektrokardiyografi (EKG) verilerini analiz etmek için yarı otomatik bir yaklaşım için adım adım bir protokol sunuyoruz. Veriler, canlı ve uyanık farelerde implante edilebilir telemetri vericileri tarafından elde edilir ve Ponemah ve analiz modülleri kullanılarak analiz edilir.

Abstract

Aritmiler yaygındır ve dünya çapında milyonlarca hastayı etkilemektedir. Mevcut tedavi stratejileri önemli yan etkilerle ilişkilidir ve birçok hastada etkisiz kalmaktadır. Hasta bakımını iyileştirmek için, aritmi mekanizmalarını nedensel olarak hedef alan yeni ve yenilikçi terapötik kavramlara ihtiyaç vardır. Aritmilerin karmaşık patofizyolojisini incelemek için uygun hayvan modelleri gereklidir ve farelerin aritmiler üzerindeki genetik etkiyi değerlendirmek, temel moleküler ve hücresel mekanizmaları araştırmak ve potansiyel terapötik hedefleri belirlemek için ideal model türleri olduğu kanıtlanmıştır.

İmplante edilebilir telemetri cihazları, farelerde elektrofizyolojiyi incelemek için mevcut en güçlü araçlar arasındadır ve serbestçe hareket eden, uyanık farelerde birkaç ay boyunca sürekli EKG kaydına izin verir. Bununla birlikte, çok sayıda veri noktası (günde >1 milyon QRS kompleksi) nedeniyle, telemetri verilerinin analizi zor olmaya devam etmektedir. Bu makalede, Data Sciences International (DSI) tarafından geliştirilen analiz modülleri, EKG Pro ve Data Insights ile Ponemah yazılımını kullanarak EKG'leri analiz etmek ve uzun vadeli telemetri kayıtlarında aritmileri tespit etmek için adım adım bir yaklaşım açıklanmaktadır. Kalp atış hızı, P dalga süresi, PR aralığı, QRS aralığı veya QT süresi gibi temel EKG parametrelerini analiz etmek için, algılanan R dalgalarının etrafında ayrı ayrı ayarlanmış pencerelerde P, Q ve T dalgalarını tanımlamak için Ponemah kullanılarak otomatik bir öznitelik analizi gerçekleştirildi.

Sonuçlar daha sonra manuel olarak gözden geçirildi ve bireysel ek açıklamaların ayarlanmasına izin verildi. Öznitelik tabanlı analizden ve desen tanıma analizinden elde edilen çıktılar daha sonra aritmileri algılamak için Data Insights modülü tarafından kullanılmıştır. Bu modül, kayıttaki ayrı ayrı tanımlanmış aritmiler için otomatik bir taramaya ve ardından şüpheli aritmi ataklarının manuel olarak gözden geçirilmesine izin verir. Makale, EKG sinyallerinin kaydedilmesi ve algılanmasındaki zorlukları kısaca tartışmakta, veri kalitesini artırmak için stratejiler önermekte ve yukarıda açıklanan yaklaşımı kullanarak farelerde tespit edilen aritmilerin temsili kayıtlarını sunmaktadır.

Introduction

Kardiyak aritmiler yaygındır ve dünya çapında milyonlarca hastayı etkilemektedir¹. Yaşlanan popülasyonlar giderek artan bir insidans ve dolayısıyla kardiyak aritmiler ve bunların morbidite ve mortalitelerinden kaynaklanan önemli bir halk sağlığı yükü göstermektedir². Mevcut tedavi stratejileri sınırlıdır ve sıklıkla önemli yan etkilerle ilişkilidir ve birçok hastada etkisiz kalmaktadır 3,4,5,6. Aritmi mekanizmalarını nedensel olarak hedef alan yeni ve yenilikçi tedavi stratejilerine acilen ihtiyaç duyulmaktadır. Aritmilerin karmaşık patofizyolojisini incelemek için uygun hayvan modelleri gereklidir; farelerin aritmiler üzerindeki genetik etkiyi değerlendirmek, temel moleküler ve hücresel mekanizmaları araştırmak ve potansiyel terapötik hedefleri belirlemek için ideal bir model tür olduğu kanıtlanmıştır ^7,8,9. Sürekli EKG kaydı, aritmi tespitinin klinik rutininde iyi bilinen bir kavramdır¹⁰.

İmplante edilebilir telemetri cihazları, farelerde elektrofizyolojiyi incelemek için mevcut en güçlü araçlar arasındadır, çünkü EKG'nin sürekli kaydedilmesine izin verirler (yaygın bir yaklaşım, uçları kurşun-II pozisyonuna implante etmektir) serbestçe hareket eden, uyanık farelerde birkaç aylık bir süre boyunca^11,12. Bununla birlikte, çok sayıda veri noktası (günde 1 milyondan fazla QRS kompleksine kadar) ve murin standart değerleri hakkında sınırlı bilgi birikimi nedeniyle, telemetri verilerinin analizi zor olmaya devam etmektedir. Fareler için yaygın olarak bulunan telemetri vericileri 3 aya kadar dayanır ve 100 milyon QRS kompleksine kadar kayıt yapılmasını sağlar. Bu, pragmatik analiz protokollerinin her bir veri kümesiyle harcanan zamanı azaltmak için çok gerekli olduğu ve araştırmacıların bu büyük miktarda veriyi işlemelerine ve yorumlamalarına izin vereceği anlamına gelir. Kayıt sırasında temiz bir EKG sinyali elde etmek için, verici implantasyonunun optimal olması gerekir - kurşun pozisyonları, daha yüksek sinyal genliklerine izin vermek için mümkün olduğunca uzak olmalıdır.

İlgilenen okuyucu, daha fazla bilgi için McCauley ve ^ark.12 tarafından bir protokole yönlendirilebilir. Ayrıca, gürültüyü en aza indirmek için, kafesler ve vericiler, kontrollü çevresel faktörlere (sıcaklık, ışık ve nem) sahip havalandırmalı bir kabin gibi herhangi bir rahatsızlığa eğilimli sessiz bir ortama yerleştirilmelidir. Deney süresi boyunca, kurşun perforasyonu veya yara iyileşmesi sorunları nedeniyle sinyal kaybını önlemek için kurşun konumlandırması düzenli olarak kontrol edilmelidir. Fizyolojik olarak, insanlarda olduğu gibi kemirgenlerde EKG parametrelerinde sirkadiyen bir değişiklik vardır ve bu da sürekli bir kayıttan temel EKG parametrelerinin elde edilmesi için standartlaştırılmış bir yaklaşıma ihtiyaç duyulmasını sağlar. EKG parametrelerinin ortalama değerlerinin uzun bir süre boyunca hesaplanmasından ziyade, istirahat kalp hızı, P dalga süresi, PR aralığı, QRS süresi veya QT / QTc aralığı gibi temel parametreleri elde etmek için insanlardakine benzer bir istirahat EKG'sinin analizi yapılmalıdır. İnsanlarda, dinlenme EKG'si 10 saniyenin üzerinde, 50-100 / dak normal kalp atış hızında kaydedilir. Bu EKG 8 ila 17 QRS kompleksi içerir. Farede 20 ardışık QRS kompleksinin analizi "istirahat EKG eşdeğeri" olarak önerilir. Yukarıda belirtilen sirkadiyen değişiklik nedeniyle, basit bir yaklaşım, biri gündüz diğeri gece olmak üzere günde iki istirahat EKG'sini analiz etmektir. Hayvan tesisindeki ışık açma/kapama döngüsüne bağlı olarak, uygun zamanlar seçilir (örneğin, 12 / PM) ve temel parametreler elde edilir.

Daha sonra, ilgili taşi ve bradikardi tespit etmek için zaman içinde bir kalp atış hızı grafiği kullanılır ve ilk izlenim edinmek için bu bölümlerin ardışık manuel olarak araştırılması sağlanır. Bu kalp atış hızı grafiği daha sonra kaydedilen süre boyunca maksimum ve minimum kalp atış hızının önemli parametrelerine ve zaman içinde kalp atış hızı değişkenliğine yol açar. Bundan sonra, veri kümesi aritmiler için analiz edilir. Bu makalede, bu temel EKG verilerini, üç aya kadar bir kayıt süresi boyunca uyanık farelerin uzun vadeli telemetri kayıtlarından elde etmek için adım adım bir yaklaşım açıklanmaktadır. Ayrıca, Data Sciences International (DSI) tarafından geliştirilen analiz modülleri, EKG Pro ve Data Insights ile Ponemah sürüm 6.42 yazılımını kullanarak aritmilerin nasıl tespit edileceğini açıklar. Bu sürüm hem Windows 7 (SP1, 64 bit) hem de Windows 10 (64 bit) ile uyumludur.

Protocol

1. Ön Düzenlemeler

1. Ponemah 6.42 yazılımını başlatın ve Devam'a tıklayarak aşağıdaki ekranda yazılım lisansının kullanıcı adını ve seri numarasını onaylayın.
2. İlgilenilen EKG'yi içeren denemeyi yükleyin
   1. Ponemah ilk kez başlatıldıysa, Ponemah Başlayın iletişim kutusunun açıldığını ve üç seçenek sunduğunu unutmayın: 1) Deneme Oluştur, 2) Denemeyi Yükle, 3) Denemeyi İçe Aktar.
      1. Bir dosyayı açmak için Denemeyi Yükle'yi seçin. Klasöre Gözat iletişim kutusu açıldığında, uzantılı deneme dosyasını seçin (". PnmExp"), tıklayın ve Aç'a tıklayarak dosyayı yükleyin.
      2. Ponemah 5.x veya Dataquest ART'de kayıtlı bir veri kümesini açmak için Import Experiment işlevini kullanın.
         NOT: Yazılım yeniden açılırsa, son deneme daha fazla inceleme için ana pencerede otomatik olarak yüklenir. Deney altındaki menüde, Ponemah Başlayın iletişim kutusundakiyle aynı üç seçenek sunulur: 1) Deneme Oluştur, 2) Deneyi Aç, 3) Denemeyi İçe Aktar.
3. Araç çubuğundan Eylemler / İncelemeyi Başlat'a tıklayın ve tüm fare konularına ve yüklenen deneyde kaydedilen ilgili sinyallere genel bir bakış sağlayan Gözden Geçirme Verilerini Yükle iletişim kutusuna gidin (Şekil 1A).
   1. Sol paneldeki fare numarasının yanındaki onay kutusuna tıklayarak analiz edilecek fareye atıfta bulunan kaydı seçin Konular.
   2. Orta paneldeki Sinyal Türleri'nde EKG'nin yanındaki onay kutusunu seçin.
   3. En sağ panel Zaman Aralığı ile analiz edilecek sinyalin süresini belirleyin. Aşağıdaki üç seçeneğe dikkat edin: Seçilen fareden tüm EKG verilerini yükleyecek olan Tüm Deneme; Yalnızca önceki bir inceleme oturumu sırasında eklenen Ayrıştırıcı Segmentleri içinde yer alan verileri yükleyecek olan Ayrıştırıcı Segmentleri; Belirli bir başlangıç ve bitiş tarihi girerek veya bir zaman süresi girerek belirli bir zaman aralığının yüklenmesine izin veren Zaman Aralığı.
   4. Seçimi kaydetmek için, sol üst köşedeki ve önceden kaydedilmiş seçimlerin yüklenmesine de izin veren Tanımları Yükleme iletişim kutusunu kullanın.
      NOT: Seçilen verilerin boyutu, Veri Boyutu altında sağ üst köşedeki dosya boyutuna bağlı olarak yeşil veya kırmızı bir çubukla gösterilir. Şu anda, yazılım İnceleme için 3 GB'a kadar veri yüklenmesine izin veriyor; 3 GB veri, 3-4 günlük kesintisiz 24 saatlik kayda eşdeğer olabilir.
   5. Seçilen veri kümesini Review'e yüklemek için Tamam'a tıklayın.
4. Tıkladıktan sonra TAMAM, Ponemah İnceleme penceresi birkaç ayrı pencereyle birlikte açılır. Her ne kadar Olay ve Parametre pencereler varsayılan olarak açılır ve gösterilir, altındaki ilgi çekici grafiklere göre diğer gerekli pencereleri manuel olarak seçin Grafikler/Grafik Kurulumu araç çubuğu.
   NOT: Eğer Olay ve Parametre varsayılan olarak açmayın, bunlar Pencere/Parametreler ve Pencere/Etkinlikler.
   1. Hem ham verileri (örneğin, EKG sinyalleri) hem de türetilmiş parametreleri (örneğin, XY döngüsü) sağlayan 16 adede kadar grafik pencerenin ayarlanmasına izin veren Grafik Kurulumu iletişim kutusunu not edin (Şekil 1B).
   2. EKG izlemeyi göstermek için Sayfayı Etkinleştir onay kutusunu seçin. Aşağıdaki listede, soldaki ilgili onay kutusuna tıklayarak istediğiniz fareyi ( Konu altında) ve veri türünü ( Sunum altında) içeren satırı seçin. Şu ayarları kullanın: Tür, Birincil; Etiket, pencerenin başlık çubuğunda en fazla 11 karakter görüntülenir; Zaman, 0:00:00:01 saniye olarak kullanılan birimi gösterir.
      1. Etiket, Birim, Düşük ve Yüksek metin kutularına uygun bilgileri girin.
         NOT: Temel EKG parametrelerinin analizi ve aritmi tespiti için yararlı olan Kalp Atış Hızı Eğilimi ve Şablonu adlı iki sayfayı daha etkinleştirin.
   3. Kalp Atış Hızı Eğilimi sayfasında, başka bir grafik sayfasını etkinleştirin ve kalp atış hızını (HR) zaman içinde çizmek için bir eğilim olarak tanımlayın. Gözden Geçirme Türü, Eğilim'e yüklenen tüm verilerin İK'sını çizmek için aşağıdaki ayarları kullanın; Giriş, EKG; Sunum, İK; Etiket, İK Trendi; Birim, bpm; Düşük: 50; Yüksek: 1000.
      NOT: Şablonlar, örüntü tanıma analizi için temsili EKG döngüleri olarak kullanılabilecek doğru yerleştirilmiş işaretlere sahip EKG döngüleridir. Az sayıda temsili döngünün seçilmesine ve bu şablonların tüm EKG ile eşleştirilmesine izin verir, böylece diğer tüm döngülere buna göre açıklama ekler.
      1. Şablon işlevini kullanmak için, her konu için bir Şablon Kitaplığı (Şablonların depolandığı bir dosya) oluşturun. Bunu, Şablon Kurulumu/Şablon kitaplığı seçeneğini belirleyerek yapın (Şekil 2A).
      2. Yeni bir Şablon Kitaplığı oluşturmak için Şablon kitaplığı altındaki açılır menüden Yeni...'yi seçin.
         NOT: Açılır menüde birkaç seçenek daha vardır: No Binding , daha önce yapılandırılmış herhangi bir Şablon Kitaplığı'nın İlişkisini Konu'dan ayırır. Gözat , önceki bir Gözden Geçirme oturumu sırasında yapılandırılmış varolan bir Şablon Kitaplığını ilişkilendirir.
      3. Ardından, bir Şablon grafiği yapılandırın, Kurulum/ Deneme Kurulumu/Grafik Kurulumu'nu seçin ve Şablon grafik sayfası olarak kullanılacak bir Sayfa seçin. Sayfayı Etkinleştir onay kutusunu işaretleyin, Tür için Şablon'u seçin ve Giriş'in kullanıcıların Konu/Kanal seçimini yansıttığından emin olun. Etiket, Birim, Düşük ve Yüksek metin kutularına uygun bilgileri yazın ve Şekil 2B'de gösterildiği gibi Grafik Kurulumu altında yapılandırılmış her grafik sayfası için bir grafik penceresi görüntülemek üzere Tamam düğmesini tıklatın.
         NOT: Şekil 2B'de gösterildiği gibi Şablon ayarları için bir grafik kurulum sayfası görünecektir. Grafik kurulumu iletişim kutusunda seçilen sayfaya göre, pencerelerin başlık çubukları, etkinleştirilen sayfa sayısına bağlı olarak sayfa 1 - 16 arasında etiketlenir (sayfa 1, 2, 3 için örnekler sırasıyla Şekil 3A, Şekil 3B ve Şekil 3C'de gösterilmiştir).
5. EKG izleme penceresinde bazı önemli ayarlamalar yapın (Şekil 3A).
   1. EKG izleme penceresinde çift tıklayarak EKG genliğini temsil eden Y eksenini ayarlayarak Ölçeklendirme'yi seçin. Burada, Otomatik Ölçekle'yi seçin veya Yüksek Eksen Değeri ve Düşük Eksen Değeri'ni kullanarak manuel olarak ayarlayın.
   2. Zamanı temsil eden X eksenini ayarlamak için, ilgili araç çubuğu simgelerine tıklayın: Zaman aralığını genişletmek için Yakınlaştır (yani, daha az QRS kompleksi gösterilir), zaman aralığını sıkıştırmak için Uzaklaştır (yani, daha fazla QRS kompleksi gösterilir).
   3. Sol alt köşede DT (Delta Zamanı) ve RT'yi (Gerçek Zamanlı) göstermek için, imlecin altındaki imlecin konumundaki gerçek zamanlı bilgileri konumlandırmak ve görmek için imleçle EKG izlemesine sol tıklayın (dikey siyah çizgi).
   4. DT kullanıcının seçtiği bir zaman aralığını gösterdiğinden, hem imleci konumlandırmak hem de görüntülenen iletişim kutusunda Delta Zamanını Sıfırla'yı seçmek için pencereye sağ tıklayın. Delta Zamanı (DT) olarak gösterilen seçilen zaman aralıkları arasındaki zaman aralığını ölçmek için EKG izlemede başka bir konuma sol tıklayın.
6. EKG analizi için izlemenin her bir segmentinin (P, Q, R, T dalgası) tanındığından ve doğru şekilde açıklama eklendiğinden emin olun. Bunu başarmak için tanımlayın ve analiz edin Öznitelik EKG penceresine sağ tıklayarak ve Analiz/Öznitelikler seçenek.
   NOT: EKG Analizi Öznitelikleri Iletişim gösterildiği gibi açılır Şekil 4A. Bu iletişim kutusunun üst kısmında, çeşitli seçenekler (QRS, PT, Gelişmiş, Gürültü, İşaretler, Notlar, Hassasiyet) çeşitli ayarlara ayarlamaya izin verin (aşağıda açıklanmıştır).
   1. R ve QS tanımlamasını ayarlamak için QRS sekmesine tıklayın.
      1. QRS Algılama Eşiği: Girilen yüzdeyi, dalga formu penceresinde gösterilen en büyük türev tepe noktasına uygulayın.
         NOT: Az algılamayı (yani, bazı R dalgaları tespit edilemeyebilir) ve zirvelerin aşırı algılanmasını (yani, T dalgaları gibi diğer zirveler, R dalgaları olarak yanlış yorumlanabilir) ortadan kaldırmak için en uygun değeri tanımlayın. Eşik (Şekil 4A'da pembe renkle vurgulanan bölge) EKG'nin türevi ile kesişmelidir. İdeal olarak, QRS komplekslerini tanımlamaya ve net döngüler ile gürültü olayları arasında ayrım yapmaya yardımcı olan öznitelik değerleri, proje başına farklı hayvanlar üzerinde karşılaştırılabilirliğe izin vermek için bir projedeki tüm kayıtlar arasında sabit (veya neredeyse sabit) seviyelerde tutulmalıdır. En uygun değerleri belirledikten sonra, tüm kayıt için öznitelik ayarlarını koruyun.
      2. Min R Sapması: R genlik değişiminin (izoelektrik seviyelere değil, minimum/maksimum sinyal değerlerine dayanarak) bir R dalgası olarak açıklama eklemeden önce bu değeri aştığından emin olun.
         NOT: Min R Sapması ideal olarak gürültüden daha yüksek ve R dalgasının beklenen sapmasından daha düşük olmalıdır. Düşük bir değer gürültü algılamaya ve dolayısıyla aşırı algılamaya neden olabilir, yüksek bir değer ise az algılamaya neden olabilir.
      3. Maksimum Kalp Atış Hızı: Buraya girilen değerin beklenen maksimum kalp atış hızından daha yüksek olduğundan emin olun.
         NOT: Düşük bir değer düşük algılamaya neden olabilir, gürültülü döngülerin R dalgaları olarak işaretlenme şansı daha yüksek olduğundan yüksek bir değer aşırı algılamaya neden olabilir.
      4. Minimum Kalp Atış Hızı: Buraya girilen değerin beklenen en düşük kalp atış hızına yakın olduğundan emin olun.
         NOT: Sinyal genliğine ve gürültü derecesine bağlı olarak her kayıt için kalp atış hızı sınırlarını ayrı ayrı ayarlayın. Araştırmacılar, çok çeşitli kalp atış hızlarının aritmilerin tespit edilememesine neden olabileceğinin farkında olmalıdır; Bununla birlikte, dar bir kalp atış hızı aralığı, aşırı aşırı duyumsamaya neden olabilir (örneğin, artık anlamlı bir analize izin vermeyen "taşikardi" olarak tanımlanan binlerce bölüm).
      5. Pozitif ve negatif R dalgalarını algılamak için Tepe Önyargısını ayarlayın.
         NOT: Pozitif bir Tepe Önyargısı, pozitif R dalgalarının algılanmasını destekler; negatif bir Tepe Önyargısı, negatif R dalgalarının algılanmasını destekler.
      6. İntra Kardiyak: Bu ayarı, P dalgasının hızla değiştiği ve türevinin R dalgasının türevini aşabileceği durumlarda, P dalgasının bir R dalgası olarak yanlış ek açıklamasına neden olabileceği durumlarda kullanın.
      7. Temel Kurtarma Eşiği: Küçük yapılar aksi takdirde Q veya S dalgalarının yanlış ek açıklamasına neden olabileceğinden, yazılımın Q veya S dalgalarını aramasını önlemek için R dalgasının etrafında bir "boşluk dönemi" temsil eden bu değeri ayarlayın.
         NOT: Örneğin, 0 değeri, R dalgasının zirvesinden Q/S dalgalarının aranmasına neden olur, 70 değeri, Q/S dalgalarının aranmasına ancak R dalga yüksekliğinin %70 oranında geri kazanılmasından sonra neden olur.
   2. P ve T dalgalarının algılanmasına yönelik ayarlar için PT sekmesine tıklayın.
      1. Maksimum QT aralığı: Algılanan bir T dalgasının kabul edileceği aralığı tanımlamak için bu aralığı ayarlayın.
      2. S'den T penceresi: Sağdaki S dalgasından başlayan bir T dalgasının arama aralığını tanımlamak için bu ayarı yapın.
      3. R'den T penceresi: R dalgasından sola doğru başlayan bir T dalgasının arama aralığını tanımlamak için bu ayarı yapın.
      4. R'den P Penceresi: Soldaki R dalgasından başlayan bir P dalgasının arama aralığını tanımlamak için bu ayarı yapın.
      5. T Yönü: Bu ayarın yalnızca pozitif, yalnızca negatif veya her iki pozitif/negatif T dalgasının aranması durumunda tanımladığı gibi, hem pozitif hem de negatif T dalgalarını aramak için Her İkisi'ni varsayılan olarak ayarlayın.
      6. P Yönü: Bu ayarın yalnızca pozitif, yalnızca negatif veya her iki pozitif/negatif P dalgasının aranması durumunda tanımladığı gibi, hem pozitif hem de negatif P dalgalarını aramak için her ikisini de varsayılan olarak ayarlayın.
      7. P Yerleşimi: P işaretini P dalgasının zirvesinden (yüksek değer) veya uzağa (düşük değer) kaydırmak için bu ayarı yapın.
      8. T Yerleşimi: T işaretini P dalgasının zirvesinden (yüksek değer) veya uzağa (düşük değer) kaydırmak için bu ayarı yapın.
      9. T'nin Alternatif Sonu: İlk potansiyel T dalgasının ötesinde alternatif bir T dalgası aramak için bu ayarı yapın. İlk T dalgasını seçmek için daha düşük bir değer ve alternatif T dalgasını seçmek için daha yüksek bir değer girin.
      10. Tepe Hassasiyeti: P ve T dalgalarını tanımlarken küçük tepe noktalarını ortadan kaldırmak için bu parametreyi ayarlayın. Bunu Tepe Belirleme ile birlikte kullanın.
          NOT: 0 değeri, maksimum duyarlılığı tanımlar; 100 değeri, minimum duyarlılığı tanımlar. Minimum Tepe Hassasiyeti değeri, sinyalin kalitesine bağlıdır. Gürültü seviyesi düşükse ve/veya P ve T dalgaları açıkça ayırt edilebiliyorsa, Tepe Hassasiyeti 100 olsa bile bu dalgalar iyi tetiklenir. Genel olarak, sinyal gürültülü olmadıkça Tepe Hassasiyeti ve Tepe Tanımlamanın ayarlanması gerekmez ve analiz algoritması P ve T dalgalarının algılanmasıyla ilgili sorunlarla karşılaşır. Bu durumda, parametrenin 25. adımda ayarlanmasıyla en iyi sonuçlar elde edilir.
      11. Tepe Tanımlama: P ve T dalgalarının tanımlanması için eşiği tanımlamak üzere bu parametreyi Tepe Duyarlılığı ile birlikte kullanın. Küçük P/T dalgaları tanımlanmazsa 0 Tepe Hassasiyetine kadar düşürün. Tepe Hassasiyeti 0 olarak ayarlandığında bile P/T dalgaları tanımlanmazsa, Tepe Tanımlamayı düşürün, 25'lik adımlarla ayarlayın.
      12. Yüksek ST Segmenti: T dalgası QRS kompleksine çok yakınsa ve yüksek ST segmentiyle sonuçlanıyorsa bu özelliği kullanın.
          NOT: Fareler ayrı bir ST segmentinden yoksun olduğundan, QRS kompleksinden hemen sonra meydana gelen bir T dalgası ile, bu ayar farelerde kullanılmamalıdır.
   3. Düşük/yüksek geçişli filtreleri ayarlamak, ST yüksekliğini/depresyonunu belirlemek üzere J noktasını tanımlamak (farelerde yararlı değildir), QT ölçümü için düzeltme faktörlerini ayarlamak ve aritmik QRS komplekslerini R dalgasının yüksekliğine ve QRS kompleksinin süresine göre tanımlamak için Gelişmiş Öznitelikler sekmesine tıklayın.
      NOT: Bu sekmede önceden tanımlanmış varsayılan ayarları kullanın. Sinyal, örneğin elektromanyetik girişimden etkilenirse, filtre ayarlarını buradan yapın, bu da sinyal kalitesini artırmaya yardımcı olabilir. "Aritmik QRS kompleksleri" nin tanımı, burada önerilen yönteme göre prematüre ventrikül yakalama atımlarını tespit etme doğruluğunu artırmaz (her PVC de bir duraklamaya neden olur ve bu nedenle bu yaklaşımla tespit edilir). Diğer ayarlar yalnızca çok özel araştırma sorularıyla ilgilidir ve bu nedenle burada ayrıntılı olarak açıklanmamıştır.
   4. Gürültüyü tanımlamak üzere nitelikleri ayarlamak için Gürültü sekmesini kullanın.
      1. Gürültüyü tanımlamak için Gürültü Algılamayı Etkinleştir onay kutusuna tıklayın ve Kötü Veri İşaretleri'ni ayarlayın.
      2. Maksimum/minimum sinyal değerine göre bırakma olarak tanımlanan verilerin etrafında Hatalı Veri İşaretleri ayarlamak için Bırakma Algılamayı Etkinleştir onay kutusuna tıklayın. Sinyal iyi olsa bile bırakma olarak kabul edilen iki bırakma segmenti arasındaki süreyi tanımlayan Min İyi Veri Süresi'ni ayarlayın.
      3. EKG sinyalinin düzgün bir şekilde analiz edilemediği gürültü seviyesini tanımlamak için Hatalı Veri Eşiği'ni ayarlayın.
         NOT: Bu gürültülü veri segmenti, Hatalı Veri İşaretleri arasına dahil edilir ve analiz edilmez. Bu "kötü veri" segmentleri için EKG'den türetilmiş parametre bildirilmeyecektir.
      4. Kalp atış hızlarının gürültü olarak kabul edileceği Minimum Gürültü Kalp Atış Hızı'nı belirtin.
   5. Doğrulama işaretlerini açmak ve kapatmak için İşaretler sekmesini kullanın.
      NOT: Tanımlanan her R dalgasına sürekli bir sayı ekleyecek olan İşaret Döngüsü Sayıları'nı her zaman açmanız önerilir. Bu, EKG kaydında gezinmeye yardımcı olacaktır.
   6. Deneme günlük dosyasında görünecek notları girmek için Notlar sekmesini kullanın.
   7. Parametrelerin raporlandığı duyarlığı tanımlamak için Duyarlılık sekmesini kullanın.
   8. Öznitelikleri ayarlayın ve Dalga Formu penceresinde yapılan ayarlamaların etkilerini önizleme olarak görmek için Yeniden Hesapla'ya tıklayın.
   9. Tüm EKG dalgalarına (ideal bir durumda) doğru bir şekilde açıklama eklenmişse, Değişikliklerin Etkileri ve Kapsamı iletişim kutusunu açan öznitelik ayarlarını onaylamak için Tamam'a tıklayın. EKG'yi analiz etmek için Kanalı yeniden analiz et ve Tüm kanal onay kutularına tıklayın ve Tamam'a tıklayarak onaylayın.
7. Öznitelikler iletişim kutusundaki giriş ayarlarına bağlı olarak, EKG izlemede görüntülenen doğrulama işaretlerini not edin. Kaydı manuel olarak gözden geçirin ve doğrulama işaretlerinin yanı sıra hatalı veri işaretlerinin doğru ayarlanıp ayarlanmadığını kontrol edin. R işaretlerini kontrol etmek için Data Insights'ı ve P ve T işaretlerini kontrol etmek için EKG Pro'yu kullanın.
   1. Birçok işaret yanlışsa, Öznitelikler'i değiştirin ve kaydı yeniden analiz edin.
      NOT: EKG morfolojisi kaydın geri kalanından farklı olduğunda belirli veri segmentlerine belirli ayarlar uygulanabilir. Ponemah yazılım el kitabı, Ponemah Yazılım El Kitabı / Analiz Modülleri / Elektrokardiyogram / Öznitelikler İletişim Kutusu altında farklı türler için EKG Analizi Öznitelikleri için standart değerler sağlar. Başlangıç olarak, bu değerler kullanılabilir ve daha sonra yeterli veya (ideal bir durumda) tüm EKG dalgaları işaretlenene kadar manuel olarak ayarlanabilir.
   2. Yalnızca birkaç işaret yanlışsa el ile temizleme işlemi gerçekleştirin. Her doğrulama işaretini (R dalgası işaretleri hariç) ilgili işareti sol tıklatarak, basılı tutarak ve taşıyarak doğru konuma taşıyın. Ek doğrulama işaretleri eklemek veya aritmik R dalgalarını işaretlemek için EKG kaydına sağ tıklayın. Bu işareti silmek için yanlış ayarlanmış bir işareti sağ tıklatın.
8. Türetilmiş verilerin Türetilmiş Parametre Listesi Görünümü'ne ne sıklıkta kaydedileceğini veya türetilmiş parametreleri kullanan grafiklere çizileceğini tanımlayan Günlük Hızı'nı ayarlamak için Eylemler/Günlük Hızı'na tıklayın (veya F8 tuşuna basın). Temel EKG Parametrelerinin ve Aritmi'nin analizi için, her döngüye günlük hızını ayarlayan standart ayar olarak Epoch 1'i kullanın.
   NOT: Günlük Tutma Oranı, Satın Alma veya Gözden Geçirme sırasında herhangi bir zamanda artırılabilir.

2. Temel EKG parametrelerinin analizi

NOT: Doğrulama/hatalı veri işaretlerine ek olarak, yazılım ayrıca Türetilmiş Parametre Listesi'nde raporlanan çok çeşitli türetilmiş parametreleri otomatik olarak ölçer ve hesaplar.

1. Türetilmiş parametrelerden herhangi birini seçmek için Konu Kurulumu/Kanal Ayrıntıları'na tıklayın.
   NOT: Türetilmiş Parametre Listesi'nde, her parametre ilgili QRS kompleksinin numarasına bağlanır.
   1. Birincil EKG grafik penceresinin ortasındaki ilgili EKG döngülerini görüntülemek ve seçilen ham verilerde türetilmiş parametrelere karşılık gelen EKG döngülerinin morfolojisini kolayca bulmak ve görselleştirmek için Parametre tablosundaki bir satıra çift tıklayın.
      NOT: Her iki yönde de senkronize etmek mümkündür: tablodan grafiğe ve ayrıca grafikten tabloya. Günlük hızı 1 Epoch olduğunda, senkronizasyon her bir döngü için yapılır. Bu, Parametreler tablosundaki ve grafikteki döngü numarasından (NUM) kolayca kontrol edilebilir. Özellikle uzun kayıtlarda tablolar ve grafikler arasındaki bu senkronizasyon özelliği oldukça kullanışlıdır.
2. EKG parametrelerindeki sirkadiyen değişikliği hesaba katmak için, EKG parametrelerinin ortalama değerlerini uzun bir süre boyunca hesaplamak yerine, dinlenme kalp atış hızı, P dalga süresi, PR aralığı, QRS süresi veya QT / QTc aralığı gibi temel EKG parametrelerini elde etmek için insanlardakine benzer bir istirahat EKG'sini analiz edin. Faredeki 20 ardışık QRS kompleksini "istirahat EKG eşdeğeri" olarak analiz edin.
   NOT: İnsanlarda, dinlenme EKG'si 50-100 / dak normal kalp atış hızında 10 s'nin üzerinde kaydedilir. Bu EKG 8 ila 17 QRS kompleksi içerir.
   1. Fareler sirkadiyen bir ritmi takip ettikçe, sirkadiyen etkileri kontrol etmek için biri gündüz diğeri gece olmak üzere günde iki dinlenme EKG'sini analiz edin. Hayvan tesisindeki ışık açma/kapama döngüsüne bağlı olarak uygun saatleri seçin, örneğin, 12:00/PM.
   2. Bu zaman dilimi civarında tanımlanmış makul bir zaman dilimi içinde İK Trend grafiğinde iyi sinyal kalitesine ve sabit kalp atış hızına sahip EKG'nin bir bölümünü seçin (ör. ±30 dk).
   3. Doğrulama işaretlerinin doğruluğunu onaylayın veya ardışık 20 QRS kompleksinde manuel olarak ayarlayın. Eksik doğrulama işaretlerini ekleyin.
   4. Daha fazla hesaplama ve görselleştirme için, Türetilmiş Parametre Listesi'ndeki bu 20 ardışık QRS kompleksinin değerlerini içeren satırları işaretleyin ve bir elektronik tabloya veya istatistik yazılımına kopyalayın.

3. Örüntü tanıma kullanarak aritmi tespiti (EKG PRO modülü)

NOT: Ponemah'ın EKG PRO modülü, daha fazla analiz için şablon olarak seçilen QRS komplekslerini kullanır. Şablonların EKG paternleri, benzerlik yüzdesini hesaplamak ("eşleşme") ve aritmileri (örneğin, atriyal veya ventriküler erken yakalama atımları) tanımak için kayıttaki tüm QRS kompleksleriyle karşılaştırılır. İşaretlenmesi gereken QRS komplekslerinin sayısı, kayıttaki QRS genliğinin değişkenliğine bağlıdır. Bazı durumlarda, bir QRS kompleksinin seçilmesi ve işaretlenmesi, ilgili kayıtla yüzde 80'lik bir benzerlik sağlar ve QRS döngülerinin çoğunu işaretler. Bununla birlikte, bu ideal bir durumdur ve analiz sırasında, şablon olarak işaretlenmesi gereken QRS komplekslerinin sayısı genellikle daha yüksektir.

1. QRS komplekslerini en az yüzde 80 veya daha yüksek bir eşleşme elde edilene kadar şablon olarak işaretleyin. Ayrıca, öznitelik ayarlarından sonra P, Q, S ve T dalgalarını işaretlemek için şablon eşleştirmeyi kullanın (bölüm 1.7).
   NOT: EKG PRO ile analiz edilmeden önce döngüler için R işaretleri tanımlanmalıdır. Bu, R işaretlerinin edinimden korunmasını veya EKG PRO analizi yapılmadan önce öznitelik tabanlı analizin yapılmasını gerektirir. EKG PRO analizi için diğer işaretlerin (P, Q, S ve T) mevcut olması gerekmez.
2. Şablon kurulumunu tamamladıktan sonra (1.4.4'te açıklandığı gibi), istediğiniz EKG dalgasını seçin (R işaretli). Gerekirse, Doğrulama İşaretlerini, ilgilenilen EKG İşaretlerinin uygun konumlarını doğru bir şekilde yansıtacak şekilde ayarlayın. EKG İzleme penceresindeki Görüntü Paneli'nde döngüye sağ tıklayın, Döngü Ekle ve Analiz Et [Tek Şablon] öğesini seçin ve Şablon penceresinde görünen döngüyü not edin.
   NOT: Döngünün tamamını görmek için hem X hem de Y eksenleri için Otomatik Ölçeklendirme yapılması gerekebilir. EKG İşaretleri , Şablon grafik sayfasında taşınabilir.
3. Şablon penceresinin Görüntü Paneline sağ tıklayın ve Şekil 4B'de gösterilen Şablon Analizi iletişim kutusunu başlatmak için Döngü ve Analiz Ekle (Tek Şablon) seçeneğini belirleyin. Diğer tüm EKG döngülerinin karşılaştırılacağı istediğiniz Şablon Eşleştirme Bölgesi'ni seçin. Gerekirse, istediğiniz Maç Bölgesi için gelişmiş ayarları değiştirin.
   NOT: Analizden istenen çıktıya bağlı olarak Çoklu Eşleşme Bölgeleri seçilebilir (ilgilenilen Türetilmiş Parametreler ).
4. Analizin gerçekleştirileceği Veri Aralığını seçin.
   NOT: Veri Aralığı, grafikte görünen verilerin, görünür bölgenin sol kenarından birincil grafikten yüklenen veri kümesinin sonuna kadar olan verilerin, Ayrıştırıcı Segmentleri içindeki verilerin veya tüm kanalın yeniden analiz edilmesine olanak tanır.
5. Analiz Edilecek Döngü türünü seçin.
   1. Şablon Kitaplığı'nı geçerli bir R işaretine sahip Tüm döngülerle karşılaştırmak için Tümü'nü seçin.
   2. Daha önce eşleşen döngüleri atlamak ve Şablon Kitaplığı'nı yalnızca eşleşmeyen döngülerle karşılaştırmak için Eşleşmeyen'i seçin.
      NOT: Bu, işlem süresi daha kısa olduğu için daha fazla eşleşme kapsamı için Şablon Kitaplığı'na ek Şablonlar eklerken kullanışlıdır.
6. İstediğiniz Eşleştirme Yöntemini seçin. Birden fazla Eşleşme Bölgesi ve Tüm Döngü seçerken, işaretleri yerleştirmek için ortalama olarak döngüyle en iyi eşleşen Şablonu kullanın. Bölge kullanıldığında, her Maç Bölgesi için en iyi eşleşme için, farklı Şablonlardaki işaretleri yerleştirin.
7. Analizi yürütmek için Tamam'ı seçin.
   NOT: Şablon Kitaplığı'na Ek Şablon Döngüleri eklenebilir ve istenen İletişim Kutusu Eşleşme % 'si elde edilene kadar Şablon analizi yeniden çalıştırılabilir. Bunu yapmak, şablonla eşleşen tüm döngülerdeki dalgaları yeniden ayarlar.
8. Şablon Kitaplıklarını Şablonlar aracılığıyla kaydetme/Gözden Geçirme Oturumu kapatıldığında Kaydet.
9. Şablon eşleşmesini kullanarak aritmi tespit etmek için, şablon eşleşmesini yaptıktan sonra (bölüm 3.1'de açıklandığı gibi) fizyolojik dalgalarınkinden farklı morfolojiye sahip şablonları sağ tıklayıp Şablon Etiketi Ekle'yi seçerek etiketleyin ve bir döngü türü seçin (örneğin, atriyal ektopik, ventriküler ektopik). Data Insights'ı kullanarak bu Etiketleri analiz edin.

4. Aritmi algılama: Data Insights'ı kullanarak basitleştirilmiş manuel bir yaklaşım

NOT: Aritmi analizi için, P ve R dalgalarının doğru bir ek açıklaması gereklidir. Bununla birlikte, EKG izlemede net P dalgaları görünse bile, bu P dalgaları bazen Öznitelik ayarları yapıldıktan sonra bile yeterince tanımlanmaz. R dalgaları genellikle yeterince tanındığından ve açıklama eklendiğinden, Data Insights kullanılarak daha fazla aritmi analizi için pratik bir yaklaşım aşağıda önerilmiştir. Data Insights ve önceden tanımlanmış türe özgü aramaları kullanarak aritmi tespiti hakkında genel bir genel bakış için, ilgilenen okuyucu Mehendale ve ^ark.13'e yönlendirilebilir.

1. Deneme/Veri Öngörüleri'ne tıklayarak Veri Öngörüleri'ni açın.
   1. Veri Öngörüleri iletişim kutusunun üst kısmındaki Arama panelini gözlemleyin.
      NOT: Panelin solunda, hangi kanala/konuya hangi arama kuralının uygulandığını ve bu arama kuralını kullanan isabet sayısını gösterir. Ortada, tüm arama kuralları listelenir ve sağda, seçilen bir arama kuralının belirli tanımı görüntülenir.
   2. Arama panelinin alt kısmında görüntülenen Sonuçlar paneline dikkat edin.
      NOT: Her arama isabeti için, ilgili EKG bölümü, kayıttaki süreyi ve her arama parametresinin sonuçlarını (ortada) gösteren bir tablo ile birlikte gösterilir (üstte).
   3. Panelin alt kısmında histogram olarak görüntülenen arama isabetlerinin sayısını gözlemleyin.
2. Bir farenin normal kalp atış hızının 500-724 / dak¹⁴ olduğu göz önüne alındığında, bradikardi tespit etmek için bir arama kuralı bradikardisi tanımlayın.
   1. Arama listesinde sağ tıklayın ve Arama Girişi iletişim kutusunu açmak için Yeni Arama Oluştur'u seçin.
   2. Beyaz kutunun içine sağ tıklayın ve Yeni Yan Tümce Ekle'yi seçin.
   3. Açılır menüleri ve metin alanlarını kullanarak Bradycardia-single arama kuralını Value(HR _{cyc0) < 500} olarak tanımlayın. Bu arama kuralını listeye eklemek için Tamam'a tıklayın. Bu arama kuralını tıklayıp soldaki ilgili kanala sürükleyerek uygulayın.
      NOT: Bradycardia-single arama kuralı, 120 ms'den uzun (= 500/dk'dan az) her bir RR aralığını tanımlar.
   4. Bradikardi birden fazla uzun RR aralığı gerektirdiğinden, ek bir arama kuralı olan Bradycardia'yı Seri (Bradikardi-tek, 1)>=20 olarak tanımlayın. Bu arama kuralını listeye eklemek için Tamam'a tıklayın. Bu arama kuralını tıklayıp soldaki ilgili kanala sürükleyerek uygulayın.
      NOT: Sonuçlar panelinde, kalp atış hızı 500/dk.'dan az olan en az 20 QRS kompleksinden oluşan EKG kaydındaki her bölüm görüntülenir.
   5. Bradikardi onaylamak ve yanlış sonuçları reddetmek için (örneğin, R dalgasının az algılanması nedeniyle), her sonucu manuel olarak gözden geçirin. Dalga formuna sol tıklayın ve seçilen sonucu reddetmek için STRG + R tuşlarına basın, bu da sonuç listesinden kaybolacaktır.
      NOT: Reddedilen sonuçlar Sonuç/Reddedilenler altında kaydedilir.
3. Taşikardi tespit etmek için, taşikardi bir arama kuralı tanımlayın.
   1. Arama listesinde sağ tıklayın ve Arama Girişi iletişim kutusunu açmak için Yeni Arama Oluştur'u seçin.
   2. Beyaz kutunun içine sağ tıklayın ve Yeni Yan Tümce Ekle'yi seçin.
   3. Açılır menüleri ve metin alanlarını kullanarak Taşikardi-tek arama kuralını Value(HR _cyc0)>724 olarak tanımlayın. Bu arama kuralını listeye eklemek için Tamam'a tıklayın. Bu arama kuralını tıklayıp soldaki ilgili kanala sürükleyerek uygulayın.
      NOT: Taşikardi-tekli arama kuralı, 82 ms'den kısa (= 724 /dk'dan fazla) her bir RR aralığını tanımlar.
   4. Taşikardi birden fazla kısa RR aralığı gerektirdiğinden, ek bir arama kuralı tanımlayın Taşikardi Seri (Taşikardi-tek, 1)>=20. Bu arama kuralını listeye eklemek için Tamam'a tıklayın. Bu arama kuralını tıklayıp soldaki ilgili kanala sürükleyerek uygulayın.
      NOT: Sonuçlar paneli , kalp atış hızı 724/dk'dan fazla olan en az 20 QRS kompleksinden oluşan EKG kaydındaki her bölümü görüntüler.
   5. Taşikardi onaylamak ve yanlış sonuçları reddetmek için (örneğin, R dalgasının aşırı algılanması nedeniyle), her sonucu manuel olarak gözden geçirin. Dalga formuna sol tıklayın ve seçilen sonucu reddetmek için STRG + R kısayolunu kullanın, bu da sonuç listesinden kaybolacaktır.
4. Sinoatriyal ve atriyoventriküler blokları tespit etmek için bir arama kuralı Duraklat tanımlayın.
   1. Arama listesinde sağ tıklayın ve Arama Girişi iletişim kutusunu açmak için Yeni Arama Oluştur'u seçin .
   2. Beyaz panele sağ tıklayın ve Yeni Yan Tümce Ekle'yi seçin.
   3. Açılır menüleri ve metin alanlarını kullanarak Pause arama kuralını Value(RR-I_cyc0)>300 olarak tanımlayın. Bu arama kuralını listeye eklemek için Tamam'a tıklayın. Bu arama kuralını tıklayıp soldaki ilgili kanala sürükleyerek uygulayın.
      NOT: Sonuçlar paneli , EKG kaydındaki her bölümü en az 300 ms'lik bir duraklama ile görüntüler.
   4. Bir duraklamayı onaylamak, duraklamanın bir sinoatriyal mi yoksa atriyoventriküler blok mu olduğuna karar vermek ve yanlış sonuçları reddetmek için (örneğin, R dalgasının az algılanması nedeniyle), her sonucu manuel olarak gözden geçirin. Dalga formuna sol tıklayın ve seçilen sonucu reddetmek için STRG + R tuşlarına basın, bu da sonuç listesinden kaybolacaktır.
   5. Ektopik Ritim'i algılamak için önce şablon eşleşmesini bu ritimlerle çalıştırın (ör. ventriküler ektopik) ve ardından Data Insights'ta bu şablonla eşleşen tüm döngüleri arayın.
5. Arama listesinde sağ tıklayın ve Arama Girişi iletişim kutusunu açmak için Yeni Arama Oluştur'u seçin.
   1. Beyaz kutunun içine sağ tıklayın ve Yeni Yan Tümce Ekle'yi seçin.
   2. Açılır menüyü kullanarak Değer'e tıklayın ve Şablon'u seçin. Sağ tarafta, önceden oluşturulmuş şablonun etiketini seçin.
      NOT: Sonuçlar paneli , EKG kaydındaki her bölümü, döngü Şablonla eşleşecek şekilde görüntüler.
   3. Sonuçları onaylamak ve yanlış sonuçları reddetmek için (örneğin, R dalgasının az algılanması nedeniyle), her sonucu manuel olarak gözden geçirin. Dalga formuna sol tıklayın ve sonuç listesinden kaybolacak belirli bir döngüyü reddetmek için STRG + R tuşlarına basın.
      NOT: Oluşturulan tüm arama ifadeleri uygun dosya adlarıyla içe aktarılabilir ve kaydedilebilir. Tüm sonuç tabloları, daha fazla istatistiksel analiz için elektronik tablo/ASCII çıktı biçiminde kaydedilebilir ve dışa aktarılabilir.

Representative Results

Uzun süreli EKG'lerin kaydedilmesi büyük veri kümeleriyle sonuçlanır. Daha ileri analizler için seçenekler çeşitlidir ve bireysel araştırma projesine bağlıdır. Bu protokol, çoğu araştırmacı tarafından, özellikle tarama deneyleri için, örneğin bir transgenik fare çizgisini karakterize ederken veya bir hastalık modelinde belirli bir tedavinin etkilerini araştırırken kullanılabilecek bazı çok temel okumaların bir tanımını sağlar. Önceki bir proje, zaman içinde EKG parametrelerini analiz ederek kardiyotoksik etkilere sahip olup olmadığını belirlemek için yeni bir ilaç adayının çalışmasını içeriyordu. Telemetri vericileri tedaviden 20 gün önce implante edildi ve EKG kayıtları tedaviden 10 gün önce başlatılarak farenin yeterli yara iyileşmesi ve alışması sağlandı. Tedaviden önce, EKG her üç günde bir incelendi; Tedaviden sonraki ilk hafta içinde, EKG her gün incelendi, daha sonra EKG, tedaviden üç hafta sonra kaydın sonuna kadar her yedi günde bir analiz edildi.

Bu yaklaşım, Şekil 5'te gösterildiği gibi yeni ilaçla tedavi edilen farelerde azalmış kalp atış hızı, artmış atriyoventriküler (PR aralığı) ve ventriküler (QRS süresi) iletiminin yanı sıra değiştirilmiş repolarizasyon (QTc aralığı) dönemlerinin tespit edilmesine izin verdi. Bu ilk adım, potansiyel olarak aritmiler içeren kayıt içindeki zaman dilimlerinin tanımlanmasına izin veren bir "tarama" görevi gördü. EKG'nin daha ayrıntılı bir incelemesi, tedaviden iki gün sonra kalp atış hızının azalmasına neden olan sinüs duraklamalarını ve tedaviden altı gün sonra kalp atış hızının düşmesine neden olan çeşitli derecelerde atriyoventriküler (AV) blokları ortaya çıkardı. İkinci bulgu, bu zaman noktasında uzatılmış PR aralıkları ile daha da desteklenmiştir. Bu EKG parametrelerini elde etmek için, zaman noktası başına 20 QRS kompleksi analiz edilmelidir ve bu nedenle diğer zaman noktalarında paroksismal aritmi ataklarını tespit edemeyebilir.

Bu sorunu çözmek için, bradikardi ve taşikardi ataklarının yanı sıra EKG Pro modülünü kullanarak duraklamaların ve ardından tespit edilen atakların manuel olarak gözden geçirilmesi için özel olarak arama yapmanız önerilir. Bu yaklaşım, ilgili tüm aritmilerin tespit edilmesine ve tüm kayıt içindeki spesifik aritmi tipinin belirlenmesine izin verir. Örneğin, bu çalışmada atriyal fibrilasyon olarak tanımlanan bir taşikardi atağı tespit edildi.

Daha önce gösterildiği gibi, bu yaklaşım ayrıca aritmi oluşumunun zaman seyrinin, örneğin makrofaj tükenmesinden sonra ilk AV bloğuna kadar geçen sürenin belirlenmesine izin verir¹⁴. Şekil 6'da gösterildiği gibi temsili izler yukarıda açıklandığı gibi elde edilmiştir (Şekil 6A: normal sinüs ritmi; Şekil 6B: sinüs duraklaması; Şekil 6C: AV-blok I°, Şekil 6D: AV-blok II° tipi Mobitz 1; Şekil 6E: AV blok II° tipi Mobitz 2; Şekil 6F: AV blok III°; Şekil 6G: atriyal fibrilasyon).

Şekil 1: Ponemah'ta veri yükleme ve gözden geçirme. (A) Yüklenen deneyde kaydedilen tüm farelere ve sinyallere genel bir bakış sağlayan Yük İnceleme Dat iletişim kutusu. (B) Grafik Kurulum İletişim Kutusu , hem ham verileri (örneğin, EKG sinyalleri) hem de türetilmiş parametreleri sağlayan grafik pencereleri ayarlamak için. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 2: Ponemah'da şablon kurulumu. (A) Yeni bir Şablon Kitaplığı'nı yapılandırmak ve seçmek veya önceden yapılandırılmış Şablon Kitaplığı'na göz atmak için Şablon Kurulumu penceresi. (B) Şablon ayarları için grafik yapısı sayfası. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 3: EKG izlemeleri. (A) EKG izini içeren pencerelerin ekran görüntüsü; (B) kalp atış hızı grafiği; ve (C) Şablon penceresi. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 4: EKG izlemenin özniteliklerinin analizi. (A) EKG Analizi Öznitelikleri iletişim kutusu. Bu iletişim kutusunun üst kısmında, birkaç sekme (QRS, PT, Gelişmiş, Gürültü, İşaretler, Notlar, Hassasiyet) çeşitli ayarların ayarlanmasına izin verir. Ayarlar iletişim kutusunun orta kısmında sunulur. İletişim kutusunun alt kısmında, EKG izleme dalga formu penceresinde gösterilir. Dalga formu penceresinin üst kısmında, EKG izleme gösterilir; alt kısımda, yukarıdaki ayar eşiklerinin görselleştirilmesi de dahil olmak üzere EKG izlemenin türevi gösterilir. Burada sunulan örnekte, alttaki pembe arka planla gösterilen %40'lık bir QRS Algılama Eşiği tanımlanmıştır. (B) Şablon Analizi İletişim Kutusu: Diğer tüm EKG döngülerinin karşılaştırılacağı istediğiniz Şablon Eşleştirme Bölgesi'ni seçin. Bu örnekte, T Dalgası, Minimum Eşleşme %85 olan analiz için Eşleşme Bölgesi olarak seçilmiştir. Bu, T Bölgesi en az %85 güvenle eşleşmezse, döngünün eşleşme olarak işaretlenmeyeceği anlamına gelir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 5: Bir ilaç müdahale kohortunda zaman içinde temel EKG parametreleri. Mavi panel: gece vakti, sarı panel: gündüz. Soldan sağa: Kalp Atış Hızı, PR aralığı, QRS süresi, QTc aralığı. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 6: Temsili EKG izleri. (A) Normal sinüs ritmi, (B) sinüs duraklaması, (C) AV-blok I°, (D) AV-blok II° tip Mobitz 1, (E) AV blok II° tip Mobitz 2, (F) AV blok III°, (G) atriyal fibrilasyon. Ölçek çubukları = 100 ms. Kısaltma: AV = atriyoventriküler. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 7: Analiz akış şeması. Kısaltma: HR = kalp atış hızı. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Discussion

Yüzey EKG, kalp ritmi bozukluklarından muzdarip hastalar için birincil tanı aracıdır ve birçok elektrofizyolojik fenomen hakkında fikir verir. Bununla birlikte, kardiyak yüzey EKG patolojilerinin yeterli analizi, normal fizyolojik parametrelerin bilinmesini ve tanımlanmasını gerektirir. Uzun yıllar süren epidemiyolojik araştırmalar, insanlarda neyin fizyolojik olduğu konusunda geniş bir rızaya yol açmış ve böylece dünya çapındaki hekimlerin patolojik olanı açıkça ayırt etmelerini sağlamıştır. Bununla birlikte, yüzey EKG verilerinin analizi murin modellerinde büyük bir zorluktur; Fizyolojik ve patolojik EKG sonuçlarını ayırt etmek, temel EKG parametrelerinin tam olarak anlaşılmaması ve tanımlanmaması nedeniyle zor olabilmektedir^15,16. 1968'de Goldbarg ve ark. sağlıklı farelerde EKG'yi tanımlayan ilk kişilerdi¹⁷. Kalp atış hızlarını ve PR aralığı ve QRS süresi gibi temel EKG paternlerini göstermenin yanı sıra, anestezi uygulanan ve uyanık hayvanlar arasındaki önemli farklılıkları ve çeşitli anestezikler ile farklı murin ırkları arasındaki farklılıkları tanımladılar ve daha sonra diğer gruplar tarafından doğrulandı^16,17.

Bu erken veriler, murin EKG verilerinin yorumlanmasının neden hassas ve karmaşık olduğunu vurgulamaktadır. Son yıllarda aritmi araştırmaları için murin modellerine artan ilgiyle, daha fazla araştırma fare elektrofizyolojisine odaklanmış ve fare kalbindeki aktivasyon ve repolarizasyon kalıpları hakkında kanıtlar üretmiştir. İlgilenen okuyucu, murin EKG'sinin ve altta yatan akımların ayrıntılı bir incelemesi için Boukens ve ark. tarafından yakın tarihli bir makaleye yönlendirilebilir¹⁵. Kaese ve ark. murin EKG standart değerleri ve insan ve murin EKG izleri arasındaki başlıca farklar hakkında genel bir bakış sunmuşlardır¹⁸. İlk büyük fark kalp atış hızıdır: sağlıklı uyanık fareler dakikada 550-725 atım kalp atış hızına, 30-56 ms PR aralıklarına, 9-30 ms'lik bir QRS süresine ve insanlarda gözlenenden çok farklı bir repolarizasyon fazına sahiptir¹⁴. Ayrıca, murin EKG düzenli olarak J-dalgalarının ve küçük ve daha az ayırt edici bir T-dalgasının oluşumunu gösterir, bu da ST-segmentinin ve QT aralığının analizini zorlaştırır^18,19. Genel olarak, murin modelleri, aritmiler⁸ de dahil olmak üzere kardiyovasküler araştırmalar için en yaygın kullanılan model organizma haline gelmiştir.

Aritmogenezi de büyük olasılıkla etkileyen yukarıda açıklanan türler arası farklılıkları göz önünde bulundurarak, bu modeller değerli bilgiler sağlayabilir. Kalp atış hızı ve farklı aralıkların süresi gibi temel EKG parametrelerinin analizi, Ponemah, LabChart veya ECGAuto gibi yazılımlar kullanılarak ilgili analiz algoritmalarıyla birlikte güvenilir bir şekilde yapılabilir. Veri görüntüleme örnekleri Şekil 5'te gösterilmiştir. Bununla birlikte, aritmi tespiti çok daha hassastır ve aritmiler için murin uzun süreli EKG analizi için yaygın olarak belirlenmiş bir yaklaşım yoktur. Farelerde uzun süreli EKG kayıtlarının aritmi tespiti ile ilişkili teknik ve metodolojik zorlukların üstesinden gelmek için farklı yaklaşımlar kullanılmıştır. Bu yaklaşımlar, aritmiler²⁰ için manuel analiz için yalnızca kısa kayıtlar kullanmaktan, Thireau ve ^ark.21 tarafından açıklandığı gibi yanlışlığı kabul eden basit hususlara kadar uzanmaktadır. Bu araştırmacılar, tüm aritmileri, ektopik atımları ve artefaktları herhangi bir manuel inceleme olmadan dışlamak için ortalama R-R aralığı aralığında yer almayan R-R aralıkları ± 2 standart sapma ile kayıtlarının tüm bölümlerini hariç tutarak kalp atış hızı değişkenlik analizi gerçekleştirdiler. Ponemah ve ardışık analiz modülleri, EKG Pro ve Data Insights'ı kullanan bu yarı manuel yaklaşımın nedeni budur. Bu yazılım çözümü, büyük memelilerde EKG'den çok küçük türlerde kan basıncı veya sıcaklık verilerine kadar çok çeşitli fizyolojik sinyalleri analiz etmek için kullanılabilir.

Yazılım, farklı veri türlerinin nasıl analiz edileceğine dair birçok kaynakla birlikte gelir. Bununla birlikte, daha büyük hayvanlardan gelen EKG sinyalleri ile oldukça iyi çalışmasına rağmen, düşük sinyal genliği ve bu nedenle, canlı ve uyanık fareler gibi türlerden türetilen sinyallerin yüksek gürültüsü, analize ortak bir yaklaşım kullanarak bir takım zorluklara yol açabilir. Gürültü genellikle P veya T dalgalarını maskeler ve böylece Data Insights'ta önceden tanımlanmış arama kurallarının çoğunun kullanımını devre dışı bırakır. QRS algılama eşiğinin optimum değerlerini tanımlamak ve QRS komplekslerini tanımlamak ve net döngüler ile gürültü olayları arasında ayrım yapmak için kullanılan öznitelik değerlerini korumak için özen gösterilmelidir. QRS algılama eşiğinin yüksek bir yüzdesi yetersiz algılamaya neden olabilir (yani, bazı R dalgaları tespit edilemeyebilir), düşük bir yüzde aşırı algılamaya neden olabilir (yani, T dalgaları gibi diğer zirveler R dalgaları olarak yanlış yorumlanabilir). Ayrıca, farelerde aritmi araştırmalarındaki spesifik sorular anlaşılır bir şekilde DSI tarafından sağlanan materyallerin ana konusu değildir ve spesifik bilgileri bulmak zor olabilir. Bu protokolde, yerleşik insan tanımlarını tahmin eden farklı aritmileri tanımlamak için basit ve pragmatik bir yaklaşım kullanılmaktadır.

Örneğin, insan uzun süreli EKG verilerinde, 3 sn'den daha uzun bir duraklama anlamlı olarak kabul edilir²². Bu, minimum fizyolojik kalp atış hızı olan 60 / dak'lık minimum fizyolojik kalp atış hızının üçte birini temsil eden 20 / dak'lık bir insan kalp atış hızı ile sonuçlanır. Kaese ve ^ark.18 tarafından tanımlandığı gibi, murin minimum fizyolojik kalp atış hızı 550 / dak.'ya eşittir ve bu da 200 / dak. bu hızın yaklaşık üçte birini oluşturur. İnsan tanımına göre, 0.3 s'den fazla duraklamaların farelerde önemli olduğu varsayılabilir. Ayrıca, temel parametrelerdeki farklılıkları ilgili denetimdeki göreceli değişiklikler olarak tanımlamak basit ve pragmatik bir yaklaşımdır. Bu, bireysel fare çizgileri arasındaki farkları dikkate alır ve belirlenmiş normal değerlere (genellikle eksik) güvenmeden olası patolojiyi tanımlamanın zarif bir yoludur. Şekil 7'de özetlenen bu basit yaklaşım, implante edilebilir telemetri cihazları kullanarak murin modellerinde kardiyak aritmiler üzerinde çalışan tüm gruplar için uygundur. Genel EKG parametrelerinin yanı sıra zaman içinde kalp atış hızı ile ilgili verilerin değerlendirilmesine ve çok çeşitli aritmilerin tespit edilmesine yol açar. Bu nedenle, bu makale EKG ve aritmi analizi için adım adım bir yaklaşım sağlamaya çalışmakta ve daha önce yayınlanmış olan kılavuz ve kılavuzlara önemli ölçüde katkıda bulunmaktadır.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
Ponemah Software	Data Science international		ECG Analysis Software