מאמר שיטה

ניתוח הקלטות אלקטרוקרדיוגרפיה ארוכות טווח לאיתור הפרעות קצב בעכברים

DOI:

10.3791/62386

⸱

23 במאי 2021

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Medicine I, University Hospital Munich, Campus Großhadern, Ludwig-Maximilians University Munich (LMU), 2DZHK (German Centre for Cardiovascular Research), Partner Site Munich, Munich Heart Alliance (MHA), 3Walter Brendel Centre of Experimental Medicine, Ludwig-Maximilians University Munich (LMU)

במאמר זה

סיכום

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

כאן אנו מציגים פרוטוקול שלב אחר שלב לגישה חצי אוטומטית לניתוח נתוני אלקטרוקרדיוגרפיה ארוכת טווח (ECG) עבור פרמטרים בסיסיים של א.ק.ג. והפרעות קצב נפוצות. הנתונים מתקבלים על ידי משדרי טלמטריה מושתלים בעכברים חיים וערים ומנותחים באמצעות פונמה ומודולי הניתוח שלה.

תקציר

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

הפרעות קצב שכיחות ומשפיעות על מיליוני חולים ברחבי העולם. אסטרטגיות הטיפול הנוכחיות קשורות לתופעות לוואי משמעותיות ונותרות לא יעילות בחולים רבים. כדי לשפר את הטיפול בחולה, יש צורך בתפיסות טיפוליות חדשניות וחדשניות המכוונות באופן סיבתי למנגנוני הפרעות קצב. כדי לחקור את הפתופיזיולוגיה המורכבת של הפרעות קצב, יש צורך במודלים מתאימים של בעלי חיים, ועכברים הוכחו כמיני מודל אידיאליים להערכת ההשפעה הגנטית על הפרעות קצב, לחקר מנגנונים מולקולריים ותאיים בסיסיים ולזיהוי מטרות טיפוליות פוטנציאליות.

מכשירי טלמטריה מושתלים הם בין הכלים החזקים ביותר הזמינים לחקר אלקטרופיזיולוגיה בעכברים, ומאפשרים רישום א.ק.ג רציף במשך תקופה של מספר חודשים בעכברים ערניים הנעים בחופשיות. עם זאת, בשל המספר העצום של נקודות נתונים (>1 מיליון מתחמי QRS ביום), ניתוח נתוני טלמטריה נותר מאתגר. מאמר זה מתאר גישה שלב אחר שלב לניתוח אק"גים ולזיהוי הפרעות קצב בהקלטות טלמטריה ארוכות טווח באמצעות התוכנה, Ponemah, עם מודולי הניתוח שלה, ECG Pro ו- Data Insights, שפותחו על ידי Data Sciences International (DSI). כדי לנתח פרמטרים בסיסיים של אק"ג, כגון דופק, משך גל P, מרווח יחסי ציבור, מרווח QRS או משך QT, בוצע ניתוח תכונות אוטומטי באמצעות Ponemah כדי לזהות גלי P, Q ו- T בתוך חלונות מותאמים בנפרד סביב גלי R שזוהו.

לאחר מכן נבדקו התוצאות באופן ידני, מה שאפשר התאמה של ביאורים בודדים. הפלט מהניתוח מבוסס התכונות ומניתוח זיהוי התבניות שימש לאחר מכן את מודול Data Insights לזיהוי הפרעות קצב. מודול זה מאפשר סינון אוטומטי של הפרעות קצב מוגדרות בנפרד בתוך ההקלטה, ולאחר מכן סקירה ידנית של פרקים חשודים בהפרעות קצב. המאמר דן בקצרה באתגרים בהקלטה ובזיהוי אותות א.ק.ג., מציע אסטרטגיות לשיפור איכות הנתונים, ומספק הקלטות מייצגות של הפרעות קצב שזוהו בעכברים באמצעות הגישה שתוארה לעיל.

מבוא

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

הפרעות קצב לב שכיחות, המשפיעות על מיליוני חולים ברחבי העולם1. אוכלוסיות מזדקנות מראות שכיחות הולכת וגדלה ולכן נטל גדול על בריאות הציבור הנובע מהפרעות קצב לב ותחלואה ותמותה2. אסטרטגיות הטיפול הנוכחיות מוגבלות ולעתים קרובות קשורות לתופעות לוואי משמעותיות ונותרות לא יעילות בחולים רבים 3,4,5,6. יש צורך דחוף באסטרטגיות טיפוליות חדשניות המכוונות באופן סיבתי למנגנוני הפרעות קצב. כדי ללמוד את הפתופיזיולוגיה המורכבת של הפרעות קצב, יש צורך במודלים מתאימים של בעלי חיים; עכברים הוכחו כמין מודל אידיאלי להערכת ההשפעה הגנטית על הפרעות קצב, לחקר מנגנונים מולקולריים ותאיים בסיסיים ולזיהוי מטרות טיפוליות פוטנציאליות 7,8,9. הקלטת אק"ג רציפה היא מושג מבוסס היטב בשגרה הקלינית של זיהוי הפרעות קצב10.

מכשירי טלמטריה מושתלים הם בין הכלים החזקים ביותר הזמינים לחקר אלקטרופיזיולוגיה בעכברים מכיוון שהם מאפשרים הקלטה רציפה של האק"ג (גישה נפוצה היא להשתיל את המוליכים במצב עופרת-II) במשך תקופה של מספר חודשים בעכברים ערנייםהנעים בחופשיות 11,12. עם זאת, בשל המספר העצום של נקודות נתונים (עד יותר ממיליון מתחמי QRS ביום) והידע המוגבל על ערכי תקן מורין, ניתוח נתוני הטלמטריה נותר מאתגר. משדרי טלמטריה נפוצים לעכברים נמשכים עד 3 חודשים, מה שמוביל להקלטה של עד 100 מיליון מתחמי QRS. משמעות הדבר היא שפרוטוקולי ניתוח פרגמטיים נחוצים מאוד כדי להפחית את הזמן המושקע עם כל מערך נתונים בנפרד ויאפשרו לחוקרים לטפל ולפרש את כמות הנתונים העצומה הזו. כדי לקבל אות אק"ג נקי בעת ההקלטה, השתלת המשדר צריכה להיות אופטימלית - מיקומי העופרת צריכים להיות רחוקים ככל האפשר זה מזה כדי לאפשר משרעת אות גבוהה יותר.

הקורא המעוניין עשוי להיות מופנה לפרוטוקול על ידי McCauley et al.12 לקבלת מידע נוסף. יתר על כן, כדי למזער רעש, כלובים ומשדרים חייבים להיות ממוקמים בסביבה שקטה שאינה מועדת להפרעות כלשהן, כגון ארון מאוורר עם גורמים סביבתיים מבוקרים (טמפרטורה, אור ולחות). במהלך תקופת הניסוי, יש לבדוק את מיקום העופרת באופן קבוע כדי למנוע אובדן אות עקב ניקוב עופרת או בעיות ריפוי פצעים. מבחינה פיזיולוגית, קיים שינוי צירקדי בפרמטרים של א.ק.ג. במכרסמים כמו בבני אדם, מה שיוצר את הצורך בגישה סטנדרטית לקבלת פרמטרי א.ק.ג. בסיסיים מהקלטה רציפה. במקום לחשב ערכים ממוצעים של פרמטרים של א.ק.ג. לאורך תקופה ארוכה, יש לבצע ניתוח של אק"ג במנוחה הדומה לזה שבבני אדם כדי לקבל פרמטרים בסיסיים כגון דופק במנוחה, משך גל P, מרווח יחסי ציבור, משך QRS או מרווח QT/QTc. בבני אדם, א.ק.ג במנוחה נרשם מעל 10 שניות, בקצב לב רגיל של 50-100 לדקה. אק"ג זה כולל 8 עד 17 מתחמי QRS. ניתוח של 20 מתחמי QRS רצופים מומלץ בעכבר כ"שווה ערך לאק"ג במנוחה ". בגלל השינוי הצירקדיאני הנ"ל, גישה פשוטה היא לנתח שני אק"גים במנוחה ביום, אחד בשעות היום ואחד בלילה. בהתאם למחזור ההדלקה/כיבוי של האור במתקן החי, נבחרים זמנים מתאימים (למשל, 00:00/00), ומתקבלים פרמטרים בסיסיים.

לאחר מכן, נעשה שימוש במתווה דופק לאורך זמן כדי לזהות טכיה וברדיקרדיה רלוונטיים, עם חקירה ידנית רצופה של פרקים אלה כדי לקבל רושם ראשוני. עלילת דופק זו מובילה לפרמטרים החשובים של דופק מקסימלי ומינימלי לאורך התקופה המתועדת, כמו גם השתנות הדופק לאורך זמן. לאחר מכן, מערך הנתונים מנותח עבור הפרעות קצב. מאמר זה מתאר גישה שלב אחר שלב להשגת נתוני אק"ג בסיסיים אלה מהקלטות טלמטריה ארוכות טווח של עכברים ערים במשך תקופת הקלטה של עד שלושה חודשים. יתר על כן, הוא מתאר כיצד לזהות הפרעות קצב באמצעות התוכנה, Ponemah גרסה 6.42, עם מודולי הניתוח שלה, ECG Pro ו- Data Insights, שפותחו על ידי מדעי הנתונים הבינלאומי (DSI). גירסה זו תואמת הן ל- Windows 7 (SP1, 64 סיביות) והן ל- Windows 10 (64 סיביות).

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

פרוטוקול

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. סידורים מראש

  1. הפעל את תוכנת Ponemah 6.42, ואשר את שם המשתמש והמספר הסידורי של רישיון התוכנה במסך הבא על ידי לחיצה על המשך.
  2. טען את הניסוי המכיל את האק"ג המעניין
    1. אם Ponemah מופעלת בפעם הראשונה, שים לב שתיבת הדו-שיח Ponemah Get Started נפתחת, ומציעה שלוש אפשרויות: 1) צור ניסוי, 2) טען ניסוי, 3) ייבוא ניסוי.
      1. בחר טען ניסוי כדי לפתוח קובץ. לאחר פתיחת תיבת הדו-שיח עיון בתיקיה , בחר את קובץ הניסוי עם הסיומת (". PnmExp"), וטען את הקובץ על ידי לחיצה על פתח.
      2. כדי לפתוח ערכת נתונים שנרשמה ב- Ponemah 5.x או ב- Dataquest ART, השתמש בפונקציה Import Experiment .
        הערה: אם התוכנה נפתחת מחדש, הניסוי האחרון נטען באופן אוטומטי בחלון הראשי לבדיקה נוספת. בתפריט תחת ניסוי, מוצעות אותן שלוש אפשרויות כמו בתיבת הדו-שיח 'תחילת העבודה': 1) צור ניסוי, 2) פתח ניסוי, 3) ייבוא ניסוי.
  3. לחץ על פעולות / התחל סקירה מסרגל הכלים, ועבור אל תיבת הדו-שיח טען נתוני סקירה , המספקת סקירה כללית של כל נבדקי העכברים והאותות המתאימים שנרשמו בניסוי הטעון (איור 1A).
    1. בחר את ההקלטה המתייחסת לעכבר שתנותח על ידי לחיצה על תיבת הסימון שליד מספר העכבר בחלונית השמאלית נושאים.
    2. בחר את תיבת הסימון לצד אק"ג בלוח האמצעי סוגי אותות.
    3. קבע את משך האות שינותח עם טווח הזמן של הפאנל הימני הקיצוני. שים לב לשלוש האפשרויות הבאות: ניסוי שלם, אשר יטען את כל נתוני האק"ג מהעכבר שנבחר; מקטעי מנתח, שיטענו רק נתונים הכלולים במקטעי מנתח שנוספו במהלך הפעלת סקירה קודמת; טווח זמן, המאפשר טעינה של טווח זמן מסוים על ידי הזנת תאריך התחלה וסיום ספציפיים או על ידי הזנת משך זמן.
    4. לשמירת הבחירה, השתמשו בתיבת הדו-שיח ' טעינת הגדרות' בפינה השמאלית העליונה, המאפשרת גם טעינה של בחירות שנשמרו בעבר.
      הערה: גודל הנתונים שנבחרו יצוין בסרגל ירוק או אדום בהתבסס על גודל הקובץ בפינה השמאלית העליונה תחת גודל נתונים. נכון לעכשיו, התוכנה מאפשרת טעינה של עד 3 GB של נתונים עבור סקירה; נתונים של 3 GB יכולים להיות שווים להקלטה רציפה של 24 שעות של 3-4 ימים.
    5. לחץ על אישור כדי לטעון את ערכת הנתונים שנבחרה לתוך Review.
  4. לאחר לחיצה אוקיישימו לב שכן, פונמה סקירה חלון נפתח יחד עם מספר חלונות נפרדים. למרות ש אירועים ו פרמטרים חלונות נפתחים ומוצגים כברירת מחדל, בחר באופן ידני חלונות נחוצים אחרים בהתבסס על גרפים מעניינים תחת הגדרת גרפים/גרפים סרגל כלים.
    הערה: אם אירועים ו פרמטרים אל תפתח כברירת מחדל, הם יכולים להיות מופעלים על ידי חלון/פרמטרים ו חלון/אירועים.
    1. שים לב לתיבת הדו-שיח 'הגדרת גרף', המאפשרת להגדיר עד 16 חלונות גרפיים המספקים הן נתונים גולמיים (לדוגמה, אותות אק"ג) והן פרמטרים נגזרים (לדוגמה, לולאת XY) (איור 1B).
    2. בחר בתיבת הסימון הפוך דף לזמין כדי להציג את מעקב האק"ג. ברשימה שלהלן, בחר את השורה הכוללת את העכבר הרצוי (תחת נושא) ואת סוג הנתונים (תחת מצגת) על ידי לחיצה על תיבת הסימון המתאימה בצד שמאל. השתמש בהגדרות הבאות: סוג, ראשי; תווית, עד 11 תווים המוצגים בפס הכותרת של החלון; שעה, 0:00:00:01 המציינת שניות כמו היחידה שבה נעשה שימוש.
      1. הזן את המידע המתאים בתיבות הטקסט תווית, יחידה, נמוכה וגבוהה .
        הערה: הפעל שני עמודים נוספים, מגמת דופק ותבנית, אשר מועילים לניתוח פרמטרים בסיסיים של אק"ג ולזיהוי הפרעות קצב.
    3. בדף מגמת דופק , הפעל דף גרף אחר והגדר כמגמה להתוויית הדופק (HR) לאורך זמן. השתמש בהגדרות הבאות כדי להתוות את משאבי האנוש עבור כל הנתונים שנטענים בסוג סקירה, מגמה; קלט, אק"ג; מצגת, משאבי אנוש; לייבל, מגמת משאבי אנוש; יחידה, פעימות לדקה; נמוך: 50; גבוה: 1000.
      הערה: תבניות הן מחזורי אק"ג עם סימנים הממוקמים במדויק שיכולים לשמש כמחזורי אק"ג מייצגים לניתוח זיהוי תבניות. הם מאפשרים בחירה של מספר קטן של מחזורים מייצגים והתאמת תבניות אלה לכל האק"ג, ובכך מבארים את כל המחזורים האחרים בהתאם.
      1. כדי להשתמש בפונקציית התבנית, צור ספריית תבניות (קובץ שבו מאוחסנות התבניות ) עבור כל נושא. עשה זאת על-ידי בחירה באפשרות הגדרת תבנית/ספריית תבניות (איור 2A).
      2. בחר חדש... מהתפריט הנפתח תחת ספריית תבניות כדי ליצור ספריית תבניות חדשה.
        הערה: יש עוד כמה אפשרויות בתפריט הנפתח: No Binding מבטל את השיוך של כל ספריית תבניות שהוגדרה קודם מהנושא. עיון משייך ספריית תבניות קיימת שהוגדרה במהלך הפעלת סקירה קודמת.
      3. לאחר מכן, הגדר תרשים תבנית, בחר הגדרה/הגדרת ניסוי/הגדרת גרף ובחר עמוד שישמש כעמוד תרשים תבנית. סמן את תיבת הסימון הפוך דף לזמין, בחר תבנית עבור הסוג וודא שהקלט משקף את בחירת הנושא/ערוץ של המשתמשים. הקלד את המידע המתאים בתיבות הטקסט תווית, יחידה, נמוכה וגבוהה, ולחץ על הלחצן אישור כדי להציג חלון גרפי עבור כל עמוד גרפיקה שתצורתו נקבעה תחת 'הגדרות גרפיקה' כפי שמוצג באיור 2B.
        הערה: דף הגדרת גרף עבור הגדרות תבנית יופיע כפי שמוצג באיור 2B. בהתאם לעמוד שנבחר בתיבת הדו-שיח של הגדרת התרשים, פסי הכותרת של החלונות מסומנים מעמודים 1 - 16, בהתבסס על מספר העמודים שהופעלו (דוגמאות לעמודים 1, 2, 3 מוצגות באיור 3A, איור 3B ואיור 3C, בהתאמה).
  5. בצעו כמה התאמות חשובות בחלון המעקב אחר אק"ג (איור 3A).
    1. התאימו את ציר ה-Y המייצג את משרעת האק"ג בלחיצה כפולה בחלון המעקב אחר אק"ג כדי לבחור באפשרות 'שינוי קנה מידה'. כאן, בחר שינוי קנה מידה אוטומטי או התאם ידנית באמצעות ערך ציר גבוה וערך ציר נמוך.
    2. כדי להתאים את ציר ה- X המייצג את השעה, לחץ על סמלי סרגל הכלים המתאימים: התקרב כדי להרחיב את טווח הזמן (כלומר, מוצגים פחות מתחמי QRS), הקטן את התצוגה כדי לדחוס את טווח הזמן (כלומר, מוצגים מתחמי QRS נוספים).
    3. כדי להציג DT (זמן דלתא) ו - RT (זמן אמת) בפינה השמאלית התחתונה, לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני על מעקב האק"ג עם הסמן (קו שחור אנכי) כדי למקם ולראות מידע בזמן אמת במיקום הסמן תחת RT.
    4. כאשר DT מציג מרווח זמן לפי בחירת המשתמש, לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני על החלון, הן כדי למקם את הסמן והן כדי לבחור איפוס זמן דלתא בתוך תיבת הדו-שיח שמופיעה. לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני על מיקום אחר בעקיבה של אק"ג כדי למדוד את מרווח הזמן בין מרווחי הזמן שנבחרו המוצגים כזמן דלתא (DT).
  6. ודא שכל מקטע של העקיבה (P, Q, R, T גל) מזוהה ומבואר כראוי לצורך ניתוח האק"ג. כדי להשיג זאת, הגדר ונתח תכונות על ידי לחיצה ימנית בתוך החלון אק"ג, ולחץ על הסמל ניתוח/תכונות אפשרות.
    הערה: תכונות ניתוח א.ק.ג. דו-שיח נפתח כפי שמוצג ב- תרשים 4A. בחלק העליון של תיבת דו-שיח זו, מספר אפשרויות (QRS, PT, מתקדם, רעש, סימנים, הערות, דיוק) לאפשר התאמה להגדרות שונות (מוסבר בהמשך).
    1. לחץ על הכרטיסייה QRS כדי להתאים את זיהוי R ו- QS.
      1. סף זיהוי QRS: החל את האחוז שהוזן על השיא הנגזר הגדול ביותר המודגם בחלון צורת הגל.
        הערה: הגדר ערך אופטימלי כדי למנוע תת-רגישות (כלומר, ייתכן שחלק מגלי R לא יזוהו) ורגישות יתר של פסגות (כלומר, פסגות אחרות, כגון גלי T, עשויות להתפרש בטעות כגלי R). הסף (האזור המודגש בוורוד באיור 4A) אמור להצטלב עם הנגזרת של האק"ג. באופן אידיאלי, ערכי התכונה, המסייעים לזהות מתחמי QRS ולהבחין בין מחזורים ברורים לאירועי רעש, צריכים להישמר ברמות קבועות (או כמעט קבועות) בין כל ההקלטות מפרויקט אחד כדי לאפשר השוואה בין בעלי חיים שונים לכל פרויקט. לאחר קביעת ערכים אופטימליים, שמור על הגדרות התכונה עבור ההקלטה כולה.
      2. הסטת Min R: ודא ששינוי משרעת R (בהתבסס על ערכי אות מינימליים/מקסימליים ולא על רמות איזואלקטריות) חורג מערך זה לפני הוספת ביאורים כגל R.
        הערה: סטיית Min R צריכה להיות גבוהה באופן אידיאלי מרעש ונמוכה מהסטייה הצפויה של גל R. ערך נמוך עלול לגרום לחישת רעש ולכן לרגישות יתר, ערך גבוה עלול לגרום לתת-רגישות.
      3. דופק מרבי: ודא שהערך שהוזן כאן גבוה מהדופק המרבי הצפוי.
        הערה: ערך נמוך עלול לגרום לתת-רגישות, ערך גבוה עלול לגרום לרגישות יתר מכיוון שלמחזורים רועשים יש סיכוי גדול יותר להיות מסומנים כגלי R.
      4. דופק מינימלי: ודא שהערך שהוזן כאן קרוב לדופק הנמוך ביותר הצפוי.
        הערה: התאם את מגבלות הדופק עבור כל הקלטה בנפרד בהתאם למשרעת האות ולמידת הרעש. חוקרים חייבים להיות מודעים לכך שמגוון רחב של קצבי לב עלול לגרום לכישלון באיתור הפרעות קצב; עם זאת, טווח צר של קצב לב עלול לגרום לרגישות יתר קיצונית (למשל, אלפי אפיזודות שזוהו כ"טכיקרדיה", שאינן מאפשרות עוד ניתוח משמעותי).
      5. התאם את הטיית השיא כדי לזהות גלי R חיוביים ושליליים.
        הערה: הטיית שיא חיובית מעדיפה זיהוי של גלי R חיוביים; הטיית שיא שלילית מעדיפה זיהוי של גלי R שליליים.
      6. Intra Cardiac: השתמש בהגדרה זו במקרים שבהם גל P משתנה במהירות וכאשר הנגזרת שלו עשויה לחרוג מהנגזרת של גל R וכתוצאה מכך ביאור שגוי של גל P כגל R.
      7. סף התאוששות בסיסי: הגדר ערך זה, המייצג "תקופת ריק" סביב גל R, כדי למנוע מהתוכנה לחפש גלי Q או S, שכן חפצים קטנים עלולים לגרום לביאור שגוי של גלי Q או S.
        הערה: לדוגמה, ערך של 0 יגרום לחיפוש גלי Q/S מהשיא של גל R, ערך של 70 יגרום לחיפוש גלי Q/S רק לאחר התאוששות של 70% מגובה גל R.
    2. לחץ על הכרטיסייה PT לקבלת הגדרות לזיהוי גלי P ו- T.
      1. מרווח QT מרבי: התאם מרווח זה כדי להגדיר את המרווח שבו יתקבל גל T שזוהה.
      2. חלון T מ- S: התאם הגדרה זו כדי להגדיר את מרווח החיפוש עבור גל T המתחיל מגל S מימין.
      3. חלון T מ-R: התאם הגדרה זו כדי להגדיר את מרווח החיפוש עבור גל T המתחיל מגל R משמאל.
      4. חלון P מ-R: התאם הגדרה זו כדי להגדיר את מרווח החיפוש עבור גל P המתחיל מגל R משמאל.
      5. כיוון T: הגדר את שניהם כברירת מחדל לחיפוש גלי T חיוביים ושליליים כאחד, כפי שהגדרה זו מגדירה אם מתבצע חיפוש רק בגלי T חיוביים, שליליים בלבד או שניהם חיוביים/שליליים.
      6. כיוון P: הגדר את שניהם כברירת מחדל לחיפוש גלי P חיוביים ושליליים כאחד, כפי שהגדרה זו מגדירה אם מחפשים רק גלי P חיוביים, שליליים בלבד או שניהם גלי P חיוביים/שליליים.
      7. מיקום P: התאם הגדרה זו כדי להזיז את סימן P לכיוון (ערך גבוה) או הרחק (ערך נמוך) מהשיא של גל P.
      8. מיקום T: התאם הגדרה זו כדי להזיז את סימן T לכיוון (ערך גבוה) או הרחק (ערך נמוך) מהשיא של גל P.
      9. קצה חלופי של T: התאם הגדרה זו כדי לחפש גל T חלופי מעבר לגל T הפוטנציאלי הראשון. הזן ערך נמוך יותר לבחירת גל T הראשון וערך גבוה יותר לבחירת גל T החלופי.
      10. רגישות שיא: התאם פרמטר זה כדי למנוע פסגות קטנות בעת זיהוי גלי P ו- T. השתמש באפשרות זו בשילוב עם זיהוי שיא.
        הערה: ערך של 0 מגדיר רגישות מרבית; ערך של 100 מגדיר רגישות מינימלית. ערך רגישות השיא המינימלי תלוי באיכות האות. אם רמת הרעש נמוכה ו/או ניתן להבחין בבירור בין גלי P ו-T, גלים אלה מופעלים היטב, גם כאשר רגישות השיא היא 100. באופן כללי, רגישות השיא וזיהוי השיא אינם זקוקים להתאמה אלא אם כן האות רועש, ואלגוריתם הניתוח נתקל בבעיות בזיהוי גלי P ו- T. אם כן, התוצאות הטובות ביותר מושגות על ידי התאמת הפרמטר בשלבים של 25.
      11. זיהוי שיא: השתמש בפרמטר זה בשילוב עם רגישות שיא כדי להגדיר את הסף לזיהוי גלי P ו- T. הפחת עד 0 רגישות שיא אם לא זוהו גלי P/T קטנים. אם גלי P/T אינם מזוהים גם כאשר רגישות השיא מוגדרת ל-0, אז זיהוי שיא נמוך יותר, התאם את עצמו בשלבים של 25.
      12. מקטע ST גבוה: השתמש בתכונה זו אם גל T קרוב מאוד לקומפלקס QRS וכתוצאה מכך מקטע ST גבוה.
        הערה: מכיוון שלעכברים אין מקטע ST מובחן, עם גל T המתרחש ישירות לאחר קומפלקס QRS, אין להשתמש בהגדרה זו בעכברים.
    3. לחץ על הכרטיסייה תכונות מתקדמות כדי להגדיר מסנני מעבר נמוכים/גבוהים, כדי להגדיר את נקודת J כדי לקבוע גובה/שקע ST (לא שימושי בעכברים), כדי להגדיר גורמי תיקון למדידת QT, וכדי להגדיר קומפלקסי QRS קצביים לפי גובה גל R ומשך קומפלקס QRS.
      הערה: השתמש בהגדרות ברירת המחדל המוגדרות מראש בכרטיסייה זו. אם האות מושפע, למשל, מהפרעות אלקטרומגנטיות, כוונן את הגדרות המסנן כאן, מה שעשוי לסייע בשיפור איכות האות. ההגדרה של "מתחמי QRS קצביים" אינה משפרת את הדיוק לזיהוי פעימות לכידה חדריות מוקדמות על פני השיטה המוצעת כאן (כל PVC יגרום גם להפסקה ולכן מזוהה על ידי גישה זו). ההגדרות האחרות רלוונטיות רק לשאלות מחקר ספציפיות מאוד ולכן אינן מתוארות בפירוט כאן.
    4. השתמשו בכרטיסייה ' רעש' כדי להתאים תכונות לזיהוי רעש.
      1. לחץ על תיבת הסימון אפשר זיהוי רעש כדי לזהות רעש, ולהגדיר סימני נתונים שגויים.
      2. לחץ על תיבת הסימון אפשר זיהוי נשירה כדי להגדיר סימני נתונים שגויים סביב נתונים המוגדרים כנשירה בהתבסס על ערך האות המרבי/המינימלי. התאם את זמן הנתונים Min Good, המגדיר את הזמן בין שני מקטעי נשירה הנחשבים גם כנשירה גם אם האות טוב.
      3. התאם את סף הנתונים הרעים כדי להגדיר את רמת הרעש שמעליה לא ניתן לנתח כראוי את אות האק"ג.
        הערה: מקטע רועש זה של נתונים ייכלל בין סימני נתונים שגויים ולא ינותח. לא ידווחו פרמטרים שמקורם באק"ג עבור מקטעים אלה של "נתונים רעים".
      4. ציין את הדופק של Min Noise שמתחתיו הדופק נחשב לרעש.
    5. השתמש בכרטיסיה ' סימנים' כדי להפעיל ולבטל סימוני אימות.
      הערה: מומלץ תמיד להפעיל את האפשרות סמן מספרי מחזור, שתוסיף מספר רציף לכל גל R שזוהה. זה יעזור לנווט בהקלטת האק"ג.
    6. השתמש בכרטיסיה הערות כדי להזין הערות שיופיעו בקובץ יומן הרישום הניסיוני.
    7. השתמש בכרטיסיה דיוק כדי להגדיר את הדיוק שבו מדווחים הפרמטרים.
    8. הגדר תכונות ולחץ על חישוב מחדש כדי לראות את ההשפעות של ההתאמות שבוצעו בחלון Waveform כתצוגה מקדימה.
    9. אם (במצב אידיאלי) כל גלי האק"ג מבוארים כהלכה, לחץ על אישור כדי לאשר את הגדרות התכונות, מה שפותח את תיבת הדו-שיח אפקטים והיקף שינויים . כדי לנתח את האק"ג, לחץ על תיבות הסימון נתח מחדש את הערוץ ואת הערוץ כולו ואשר על ידי לחיצה על אישור.
  7. בהתאם להגדרות הקלט בתיבת הדו-שיח 'תכונות', רשום לעצמך את סימני האימות המוצגים במעקב האק"ג. עבור על ההקלטה באופן ידני, ובדוק אם סימני אימות כמו גם סימני נתונים פגומים מוגדרים כהלכה. השתמש בתובנות נתונים לבדיקת סימני R וב- ECG Pro לבדיקת סימני P ו- T.
    1. אם סימנים רבים שגויים, שנה את תכונות ונתח מחדש את ההקלטה.
      הערה: ניתן להחיל הגדרות ספציפיות על מקטעי נתונים ספציפיים כאשר המורפולוגיה של אק"ג שונה משאר ההקלטה. מדריך התוכנה של Ponemah מספק ערכים סטנדרטיים עבור תכונות ניתוח א.ק.ג. עבור מינים שונים תחת Ponemah תוכנה מדריך / מודולי ניתוח / אלקטרוקרדיוגרמה / תכונות דיאלוג. ראשית, ניתן להשתמש בערכים אלה ולאחר מכן להתאים אותם באופן ידני, עד שמספיק או (במצב אידיאלי) כל גלי האק"ג מסומנים.
    2. בצע ניקוי ידני אם רק כמה סימנים שגויים. הזז כל סימן אימות (למעט סימני גל R) למיקום הנכון על-ידי לחיצה שמאלית, החזקה והזזת הסימן המתאים. לחץ לחיצה ימנית בתוך הקלטת האק"ג כדי להוסיף סימני אימות נוספים או לסמן גלי R קצביים. לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני על סימון שהוגדר באופן שגוי כדי למחוק סימן זה.
  8. לחץ על פעולות/קצב רישום (או הקש F8) כדי להגדיר את קצב הרישום, המגדיר באיזו תדירות נתונים נגזרים נרשמים בתצוגת רשימת הפרמטרים הנגזרים או משורטטים לגרפים המשתמשים בפרמטרים הנגזרים. לניתוח של פרמטרים בסיסיים של א.ק.ג. ואריתמיה, השתמש ב- Epoch 1 כהגדרה הסטנדרטית, הקובעת קצב רישום לכל מחזור.
    הערה: ניתן להגדיל את קצב הרישום בכל עת במהלך רכישה או סקירה.

2. ניתוח פרמטרים בסיסיים של א.ק.ג.

הערה: בנוסף לסימני אימות/נתונים שגויים, התוכנה גם מודדת ומחשבת באופן אוטומטי מגוון רחב של פרמטרים נגזרים המדווחים לאחר מכן ברשימת הפרמטרים הנגזרים.

  1. לחץ על הגדרת נושא / פרטי ערוץ כדי לבחור כל אחד מהפרמטרים הנגזרים.
    הערה: ברשימת הפרמטרים הנגזרים, כל פרמטר מקושר למספר קומפלקס ה- QRS המתאים.
    1. לחץ פעמיים על שורה בטבלת הפרמטרים כדי להציג את מחזורי האק"ג המתאימים במרכז החלון הגרפי הראשי של אק"ג ומצא והצג בקלות את המורפולוגיה של מחזורי האק"ג התואמים את הפרמטרים הנגזרים בנתונים הגולמיים שנבחרו.
      הערה: ניתן לסנכרן בשני הכיוונים: מהטבלה לגרפיקה וגם מהגרפיקה לטבלה. כאשר קצב הרישום הוא 1 Epoch, הסנכרון נעשה עבור כל מחזור בנפרד. קל לבדוק זאת ממספר המחזור (NUM) בטבלה פרמטרים ובגרפיקה. במיוחד בהקלטות ארוכות, תכונת סנכרון זו בין הטבלאות לגרפיקה שימושית מאוד.
  2. כדי להסביר את השינוי היממה בפרמטרים של אק"ג, במקום לחשב ערכים ממוצעים של פרמטרי אק"ג לאורך תקופה ארוכה, נתחו אק"ג במנוחה הדומה לזה שבבני אדם כדי לקבל פרמטרים בסיסיים של א.ק.ג. כגון דופק במנוחה, משך גל P, מרווח יחסי ציבור, משך QRS או מרווח QT/QTc. נתח 20 מתחמי QRS רצופים בעכבר כ"שווה ערך לאק"ג במנוחה ".
    הערה: בבני אדם, א.ק.ג במנוחה נרשם מעל 10 שניות בקצב לב רגיל של 50-100 לדקה. אק"ג זה כולל 8 עד 17 מתחמי QRS.
    1. כאשר עכברים עוקבים אחר שעון ביולוגי, נתחו שני אק"גים במנוחה ביום, אחד בשעות היום ואחד בלילה כדי לשלוט בהשפעות היממה. בחר זמנים מתאימים בהתאם למחזור ההדלקה/כיבוי של האור במתקן החי, למשל, 00:00/00.
    2. בחר מקטע של אק"ג עם איכות אות טובה ודופק יציב בגרף מגמות HR במסגרת זמן סבירה מוגדרת סביב נקודת זמן זו (לדוגמה, ±30 דקות).
    3. אשר את הדיוק של סימני האימות או התאם ידנית ב-20 מתחמי QRS עוקבים. הוסף סימני אימות חסרים.
    4. לצורך חישובים ותצוגות חזותיות נוספות, סמן את השורות המכילות את הערכים של 20 מתחמי QRS עוקבים אלה ברשימת הפרמטרים הנגזרים, והעתק לגיליון אלקטרוני או לתוכנת סטטיסטיקה.

3. זיהוי הפרעות קצב באמצעות זיהוי תבניות (מודול ECG PRO)

הערה: מודול ECG PRO של פונמה משתמש במתחמי QRS נבחרים כתבניות לניתוח נוסף. תבניות האק"ג של התבניות מושוות לכל מתחמי ה-QRS בהקלטה כדי לחשב את אחוז הדמיון ("התאמה") ולזהות הפרעות קצב (למשל, פעימות לכידה מוקדמת של פרוזדורים או חדרים). מספר מתחמי ה- QRS הדרושים לסימון תלוי בשונות של משרעת ה- QR בתוך ההקלטה. במקרים מסוימים, בחירה וסימון של קומפלקס QRS אחד נותן דמיון של 80 אחוז עם ההקלטה המתאימה, ומסמן את רוב מחזורי ה- QRS. עם זאת, זהו מקרה אידיאלי ובמהלך הניתוח, מספר מתחמי ה- QRS שיש לסמן כתבניות הוא בדרך כלל גבוה יותר.

  1. סמן מתחמי QRS כתבניות עד שתושג לפחות התאמה של 80 אחוז ומעלה. יתר על כן, השתמש בהתאמת תבניות כדי לסמן גלי P, Q, S ו- T אם אלה אינם מזוהים או אינם מזוהים כראוי לאחר הגדרות התכונות (סעיף 1.7).
    הערה: יש לזהות סימני R עבור מחזורים לפני ניתוח עם ECG PRO. זה דורש שסימני R יישמרו מרכישה או שהניתוח מבוסס התכונות יבוצע לפני ביצוע ניתוח ECG PRO. הסימנים האחרים (P, Q, S ו - T) אינם צריכים להיות נוכחים לצורך ניתוח ECG PRO.
  2. לאחר השלמת הגדרת התבנית (כמתואר ב- 1.4.4), בחר גל אק"ג רצוי (עם R מסומן). במידת הצורך, התאם את סימני האימות כך שישקפו במדויק את המיקומים המתאימים של סימני העניין של האק"ג . לחצו לחיצה ימנית על המחזור בלוח התצוגה בחלון 'עקיבה א.ק.ג ', בחרו ' הוסף מחזור' ו'נתח [תבנית יחידה]', ורשמו לעצמכם את המחזור שמופיע בחלון ' תבנית' .
    הערה: ייתכן שיהיה צורך לבצע סקאלה אוטומטית עבור צירי X ו- Y כדי לראות את המחזור המלא. ניתן להעביר סימני א.ק.ג . בתוך דף גרף התבניות .
  3. לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני על לוח התצוגה של חלון התבנית , ובחר הוסף מחזור ונתח (תבנית יחידה) כדי להפעיל את תיבת הדו-שיח ניתוח תבניות המוצגת באיור 4B. בחר את אזור התאמת התבנית הרצוי שאליו יושוו כל מחזורי האק"ג האחרים. במידת הצורך, שנה את ההגדרות המתקדמות עבור אזור ההתאמה הרצוי.
    הערה: ניתן לבחור אזורי התאמה מרובים בהתאם לפלט הרצוי מהניתוח ( הפרמטרים הנגזרים של העניין).
  4. בחר טווח נתונים שבו ברצונך לבצע את הניתוח.
    הערה: טווח הנתונים מאפשר ניתוח מחדש של הנתונים הגלויים בתרשים, הנתונים מהקצה השמאלי של האזור הגלוי מהתרשים הראשי והלאה עד סוף ערכת הנתונים שנטענה, הנתונים בתוך מקטעי המנתח או הערוץ כולו.
  5. בחר את סוג המחזורים שברצונך לנתח.
    1. בחר הכל כדי להשוות את ספריית התבניות לכל המחזורים עם סימן R חוקי.
    2. בחר Unmatched כדי לדלג על מחזורים שהתאימו בעבר ולהשוות את ספריית התבניות רק למחזורים שאינם תואמים.
      הערה: אפשרות זו שימושית בעת הוספת תבניות נוספות לספריית התבניות לכיסוי התאמות גדול יותר, מכיוון שזמן העיבוד קצר יותר.
  6. בחר את שיטת ההתאמה הרצויה. בעת בחירת אזורי התאמה מרובים ומחזור שלם, השתמש בתבנית המתאימה בממוצע למחזור בצורה הטובה ביותר כדי למקם את הסימנים. כאשר נעשה שימוש באזור, לקבלת ההתאמה הטובה ביותר עבור כל אזור התאמה, מקם את הסימנים מתבניות שונות.
  7. בחר אישור כדי לבצע את הניתוח.
    הערה: ניתן להוסיף מחזורי תבנית נוספים לספריית התבניות, וניתן להפעיל מחדש את ניתוח התבנית עד להשגת % התאמת תיבת הדו-שיח הרצויה. פעולה זו מתאימה מחדש את הגלים בכל המחזורים התואמים לתבנית.
  8. שמירת ספריות תבניות באמצעות תבניות/שמירה כאשר הפעלת הסקירה סגורה.
  9. כדי לזהות הפרעות קצב באמצעות התאמת תבניות, תייג תבניות בעלות מורפולוגיה שונה מזו של הגלים הפיזיולוגיים לאחר ביצוע התאמת התבנית (כמתואר בסעיף 3.1.) על-ידי לחיצה ימנית ובחירה באפשרות הוסף תג תבנית, ובחר סוג של מחזור (לדוגמה, ectopic פרוזדורים, חוץ רחמי חדרי). נתח תגים אלה באמצעות תובנות נתונים.

4. זיהוי הפרעות קצב: גישה ידנית פשוטה באמצעות תובנות נתונים

הערה: עבור ניתוח הפרעות קצב, יש צורך בביאור נכון של גלי P ו- R. עם זאת, גם אם גלי P צלולים נראים בתוך מעקב האק"ג, גלי P אלה לעתים אינם מזוהים כראוי גם לאחר התאמת הגדרות התכונה . מכיוון שגלי R בדרך כלל מוכרים ומבוארים כראוי, גישה מעשית לניתוח הפרעות קצב נוספות באמצעות Data Insights מוצעת להלן. לקבלת סקירה כללית על זיהוי הפרעות קצב באמצעות Data Insights והחיפושים הספציפיים למינים המוגדרים מראש שלה, הקורא המעוניין יכול להיות מופנה ל- Mehendale et al.13.

  1. פתח את תובנות נתונים על ידי לחיצה על ניסוי/תובנות נתונים.
    1. שימו לב לחלונית ' חיפוש ' בחלק העליון של תיבת הדו-שיח ' תובנות נתונים' .
      הערה: בצד שמאל של החלונית, הוא מראה איזה כלל חיפוש מוחל על איזה ערוץ/נושא ואת מספר הכניסות באמצעות כלל חיפוש זה. באמצע, כל כללי החיפוש מפורטים, ומימין מוצגת ההגדרה הספציפית של כלל חיפוש שנבחר.
    2. שימו לב לחלונית 'תוצאות ' המוצגת בחלק התחתון של החלונית ' חיפוש' .
      הערה: עבור כל פגיעה בחיפוש, מקטע האק"ג המתאים מוצג (למעלה) יחד עם טבלה המציינת את הזמן בתוך ההקלטה ואת התוצאות של כל פרמטר חיפוש (באמצע).
    3. שימו לב למספר כניסות החיפוש המוצגות כהיסטוגרמה בתחתית החלונית.
  2. בהתחשב בכך שהדופק התקין של עכבר הוא 500-724/min14, הגדר כלל חיפוש ברדיקרדיה לזיהוי ברדיקרדיה.
    1. לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני בתוך רשימת החיפוש ובחר צור חיפוש חדש כדי לפתוח את תיבת הדו-שיח Search Entry .
    2. לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני בתוך התיבה הלבנה ובחר הוסף משפט חדש.
    3. באמצעות התפריטים הנפתחים ושדות הטקסט, הגדר את כלל החיפוש Bradycardia-single כערך ( HR cyc0) < 500. לחץ על אישור כדי להוסיף כלל חיפוש זה לרשימה. החל כלל חיפוש זה על-ידי לחיצה וגרירה שלו לערוץ העניין מימין.
      הערה: כלל החיפוש Bradycardia-single מזהה כל מרווח RR בודד שאורכו עולה על 120 אלפיות השנייה (= פחות מ- 500 לדקה).
    4. מכיוון שברדיקרדיה דורשת יותר ממרווח RR ארוך אחד, הגדר כלל חיפוש נוסף ברדיקרדיה כסדרה(Bradycardia-single, 1)>=20. לחץ על אישור כדי להוסיף כלל חיפוש זה לרשימה. החל כלל חיפוש זה על-ידי לחיצה וגרירה שלו לערוץ העניין מימין.
      הערה: בחלונית 'תוצאות', מוצג כל מקטע בהקלטת האק"ג המורכב מלפחות 20 מתחמי QRS עם קצב לב של פחות מ-500 לדקה.
    5. כדי לאשר ברדיקרדיה ולדחות תוצאות שגויות (למשל, עקב תת-רגישות של גל R), בדוק כל תוצאה באופן ידני. לחץ לחיצה ימנית על צורת הגל ולחץ על STRG+R כדי לדחות את התוצאה שנבחרה, שתיעלם מרשימת התוצאות.
      הערה: התוצאות שנדחו נשמרות תחת תוצאה/דחיות.
  3. כדי לזהות טכיקרדיה, הגדר כלל חיפוש טכיקרדיה.
    1. לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני בתוך רשימת החיפוש ובחר צור חיפוש חדש כדי לפתוח את תיבת הדו-שיח Search Entry .
    2. לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני בתוך התיבה הלבנה ובחר הוסף משפט חדש.
    3. באמצעות התפריטים הנפתחים ושדות הטקסט, הגדר את כלל החיפוש Tachycardia-single כערך ( HR cyc0)>724. לחץ על אישור כדי להוסיף כלל חיפוש זה לרשימה. החל כלל חיפוש זה על-ידי לחיצה עליו וגרירתו לערוץ העניין שמאלה.
      הערה: כלל החיפוש Tachycardia-single מזהה כל מרווח RR בודד הקצר מ- 82 אלפיות השנייה (= יותר מ- 724 לדקה).
    4. מכיוון שטכיקרדיה דורשת יותר ממרווח RR קצר אחד, הגדר כלל חיפוש נוסף טכיקרדיה כסדרה(טכיקרדיה-סינגל, 1)>=20. לחץ על אישור כדי להוסיף כלל חיפוש זה לרשימה. החל כלל חיפוש זה על-ידי לחיצה וגרירה שלו לערוץ העניין מימין.
      הערה: החלונית Results מציגה כל מקטע בהקלטת האק"ג המורכב מלפחות 20 מתחמי QRS עם קצב לב של יותר מ- 724 לדקה.
    5. כדי לאשר טכיקרדיה ולדחות תוצאות שגויות (למשל, עקב רגישות יתר של גל R), בדוק כל תוצאה באופן ידני. לחץ לחיצה ימנית על צורת הגל והשתמש בקיצור הדרך STRG+R כדי לדחות את התוצאה שנבחרה, שתיעלם מרשימת התוצאות.
  4. כדי לזהות בלוקים סינואטריים ואטריובנטריקולריים, הגדר כלל חיפוש השהה.
    1. לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני בתוך רשימת החיפוש ובחר צור חיפוש חדש כדי לפתוח את תיבת הדו-שיח Search Entry .
    2. לחצו לחיצה ימנית בחלונית הלבנה ובחרו 'הוסף משפט חדש'.
    3. באמצעות התפריטים הנפתחים ושדות הטקסט, הגדר את כלל החיפוש השהה כערך(RR-I cyc0)>300. לחץ על אישור כדי להוסיף כלל חיפוש זה לרשימה. החל כלל חיפוש זה על-ידי לחיצה עליו וגרירתו לערוץ העניין שמאלה.
      הערה: החלונית 'תוצאות ' מציגה כל מקטע בהקלטת האק"ג עם הפסקה של 300 אלפיות השנייה לפחות.
    4. כדי לאשר השהיה, כדי להחליט אם ההשהיה היא בלוק סינואטרי או אטריובנטריקולרי, וכדי לדחות תוצאות שגויות (למשל, עקב תת-רגישות של גל R), סקור כל תוצאה באופן ידני. לחץ לחיצה ימנית על צורת הגל ולחץ על STRG+R כדי לדחות את התוצאה שנבחרה, שתיעלם מרשימת התוצאות.
    5. כדי לזהות מקצב חוץ רחמי, הפעל תחילה את התאמת התבנית למקצבים אלה (לדוגמה, חוץ רחמי חדרי), ולאחר מכן חפש את כל המחזורים המותאמים לתבנית זו ב - Data Insights.
  5. לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני בתוך רשימת החיפוש ובחר צור חיפוש חדש כדי לפתוח את תיבת הדו-שיח Search Entry .
    1. לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני בתוך התיבה הלבנה ובחר הוסף משפט חדש.
    2. לחץ על ערך באמצעות התפריט הנפתח ובחר תבנית. בצד ימין, בחר את התג של התבנית הקודמת שנוצרה.
      הערה: החלונית 'תוצאות ' מציגה כל מקטע בהקלטת האק"ג עם המחזור התואם לתבנית.
    3. כדי לאשר את התוצאות ולדחות תוצאות שגויות (לדוגמה, עקב תת-רגישות של גל R), סקור כל תוצאה באופן ידני. לחץ לחיצה ימנית על צורת הגל ולחץ על STRG+R כדי לדחות מחזור מסוים, אשר ייעלם מרשימת התוצאות.
      הערה: ניתן לייבא ולשמור את כל משפטי החיפוש שנוצרו עם שמות קבצים מתאימים. ניתן לשמור ולייצא את כל טבלאות התוצאות בפורמט פלט של גיליון אלקטרוני/ASCII לצורך ניתוח סטטיסטי נוסף.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

תוצאות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

הקלטת אק"גים ארוכי טווח מביאה לערכות נתונים עצומות. האפשרויות לניתוחים נוספים הן רבות ותלויות בפרויקט המחקר הבודד. פרוטוקול זה מספק תיאור של כמה קריאות בסיסיות מאוד שיכולות לשמש את רוב החוקרים, במיוחד לניסויי סינון, למשל, בעת אפיון קו עכברים מהונדסים או בעת חקירת ההשפעות של טיפול ספציפי במודל מחלה. פרויקט קודם כלל מחקר של מועמד לתרופה חדשה כדי לקבוע אם יש לה השפעות קרדיוטוקסיות על ידי ניתוח פרמטרים א.ק.ג. לאורך זמן. משדרי טלמטריה הושתלו 20 יום לפני הטיפול, והקלטות אק"ג החלו 10 ימים לפני הטיפול כדי לאפשר ריפוי פצ...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

דיון

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

אק"ג פני השטח הוא כלי האבחון העיקרי לחולים הסובלים מהפרעות בקצב הלב, ומספק תובנות על תופעות אלקטרופיזיולוגיות רבות. עם זאת, ניתוח מספיק של פתולוגיות א.ק.ג. על פני הלב דורש ידע והגדרה של פרמטרים פיזיולוגיים נורמליים. שנים רבות של מחקר אפידמיולוגי הובילו להסכמה רחבה על מה שפיזיולוגי בבני אדם ובכך אפשרו לרופאים ברחבי העולם להבחין בבירור בין הפתולוגיה. עם זאת, ניתוח נתוני א.ק.ג. על פני השטח הוא אתגר גדול במודלים של מורין; ההבחנה בין תוצאות א.ק.ג. פיזיולוגיות ופתולוגיות יכולה להיות קשה בשל הבנה והגדרה חלקית של פרמטרים בסיסיים...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

תודות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

עבודה זו נתמכה על ידי קרן המחקר הגרמנית (DFG; תוכנית מדענים קליניים ברפואת כלי דם (PRIME), MA 2186/14-1 לפ' טומסיטס וד' שוטלר), המרכז הגרמני לחקר הלב וכלי הדם (DZHK; 81X2600255 עד ס' קלאוס), קרן קורונה (S199/10079/2019 ל- S. Clauss), ERA-NET על מחלות לב וכלי דם (ERA-CVD; 01KL1910 ל- S. Clauss), קרן היינריך-ולוטה מילפנצל (לס' קלאוס) ומועצת המלגות של סין (CSC, לר' שיה). למממנים לא היה כל תפקיד בהכנת כתבי היד.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
Ponemah SoftwareData Science תוכנה בינלאומיתלניתוח א.ק.ג

מקורות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Camm, A. J., et al. Guidelines for the management of atrial fibrillation: the Task Force for the Management of Atrial Fibrillation of the European Society of Cardiology (ESC). Europace. 12 (10), 1360-1420 (2010).
  2. Chugh, S. S., et al. Worldwide epidemiology of atrial fibrillation: a Global Burden of Disease 2010 Study. Circulation. 129 (8), 837-847 (2014).
  3. Dobrev, D., et al. New antiarrhythmic drugs for treatment of atrial fibrillation. Lancet. 375 (9721), 1212-1223 (2010).
  4. January, C. T., et al. 2019 AHA/ACC/HRS focused update of the 2014 AHA/ACC/HRS Guideline for the management of patients with atrial fibrillation: a report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Clinical Practice Guidelines and the Heart Rhythm Society in Collaboration With the Society of Thoracic Surgeons. Circulation. 140 (2), 125-151 (2019).
  5. Heijman, J., et al. Cardiac safety assays. Current Opinion in Pharmacology. 15, 16-21 (2014).
  6. Kirchhof, P., et al. ESC Guidelines for the management of atrial fibrillation developed in collaboration with EACTS. European Heart Journal. 37 (38), 2893-2962 (2016).
  7. Clauss, S., et al. Animal models of arrhythmia: classic electrophysiology to genetically modified large animals. Nature reviews. Cardiology. 16 (8), 457-475 (2019).
  8. Schüttler, D., et al. Animal models of atrial fibrillation. Circulation Research. 127 (1), 91-110 (2020).
  9. Dobrev, D., et al. Mouse models of cardiac arrhythmias. Circulation Research. 123 (3), 332-334 (2018).
  10. Rosero, S. Z., et al. Ambulatory ECG monitoring in atrial fibrillation management. Progress in cardiovascular diseases. 56 (2), 143-152 (2013).
  11. Russell, D. M., et al. A high bandwidth fully implantable mouse telemetry system for chronic ECG measurement. Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology. 2011, 7666-7669 (2011).
  12. McCauley, M. D., et al. Ambulatory ECG recording in mice. Journal of Visualized Experiments : JoVE. (39), e1739(2010).
  13. Mehendale, A. C., et al. Unlock the information in your data: Software to find, classify, and report on data patterns and arrhythmias. Journal of Pharmacological and Toxicological Methods. 81, 99-106 (2016).
  14. Hulsmans, M., et al. Macrophages facilitate electrical conduction in the heart. Cell. 169 (3), 510-522 (2017).
  15. Boukens, B. J., et al. Misinterpretation of the mouse ECG: 'musing the waves of Mus musculus. Journal of Physiology. 592 (21), 4613-4626 (2014).
  16. Wehrens, X. H., et al. Mouse electrocardiography: an interval of thirty years. Cardiovascular Research. 45 (1), 231-237 (2000).
  17. Goldbarg, A. N., et al. Electrocardiogram of the normal mouse, Mus musculus: general considerations and genetic aspects. Cardiovascular Research. 2 (1), 93-99 (1968).
  18. Kaese, S., et al. The ECG in cardiovascular-relevant animal models of electrophysiology. Herzschrittmachertherapie und Elektrophysiologie. 24 (2), 84-91 (2013).
  19. Speerschneider, T., et al. Physiology and analysis of the electrocardiographic T wave in mice. Acta Physiologica. 209 (4), 262-271 (2013).
  20. Toib, A., et al. Remodeling of repolarization and arrhythmia susceptibility in a myosin-binding protein C knockout mouse model. American Journal of Physiology. Heart and Circulatory Physiology. 313 (3), 620-630 (2017).
  21. Thireau, J., et al. Heart rate variability in mice: a theoretical and practical guide. Experimental Physiology. 93 (1), 83-94 (2008).
  22. Hilgard, J., et al. Significance of ventricular pauses of three seconds or more detected on twenty-four-hour Holter recordings. American Journal of Cardiology. 55 (8), 1005-1008 (1985).

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

הדפסות חוזרות והרשאות

בקש הרשאה לשימוש חוזר בטקסט או באיורים של מאמר JoVE זה

בקש הרשאה

תגיות

ECGECG

מאמרים קשורים