Analiza długoterminowych zapisów elektrokardiograficznych w celu wykrycia arytmii u myszy

Podsumowanie

Tutaj prezentujemy krok po kroku protokół dla półautomatycznego podejścia do analizy mysich danych z długoterminowej elektrokardiografii (EKG) dla podstawowych parametrów EKG i częstych zaburzeń rytmu serca. Dane są uzyskiwane przez wszczepialne nadajniki telemetryczne u żywych i przytomnych myszy i analizowane za pomocą Ponemah i jego modułów analitycznych.

Streszczenie

Arytmie są powszechne, dotykają miliony pacjentów na całym świecie. Obecne strategie leczenia wiążą się ze znacznymi skutkami ubocznymi i pozostają nieskuteczne u wielu pacjentów. Aby poprawić opiekę nad pacjentem, potrzebne są nowatorskie i innowacyjne koncepcje terapeutyczne ukierunkowane przyczynowo na mechanizmy arytmii. Aby zbadać złożoną patofizjologię arytmii, niezbędne są odpowiednie modele zwierzęce, a myszy okazały się idealnymi gatunkami modelowymi do oceny genetycznego wpływu na arytmie, do badania podstawowych mechanizmów molekularnych i komórkowych oraz do identyfikacji potencjalnych celów terapeutycznych.

Wszczepialne urządzenia telemetryczne są jednymi z najpotężniejszych dostępnych narzędzi do badania elektrofizjologii u myszy, umożliwiając ciągły zapis EKG przez okres kilku miesięcy u swobodnie poruszających się, obudzonych myszy. Jednak ze względu na ogromną liczbę punktów danych (>1 miliona kompleksów QRS dziennie) analiza danych telemetrycznych pozostaje wyzwaniem. W tym artykule opisano krok po kroku podejście do analizy EKG i wykrywania arytmii w długoterminowych zapisach telemetrycznych za pomocą oprogramowania Ponemah, z modułami analitycznymi, ECG Pro i Data Insights, opracowanym przez Data Sciences International (DSI). Aby przeanalizować podstawowe parametry EKG, takie jak tętno, czas trwania fali P, interwał PR, odstęp QRS lub czas trwania QT, przeprowadzono automatyczną analizę atrybutów przy użyciu Ponemah w celu identyfikacji fal P, Q i T w indywidualnie dostosowanych oknach wokół wykrytych załamków R.

Wyniki zostały następnie ręcznie przejrzane, co pozwoliło na dostosowanie poszczególnych adnotacji. Dane wyjściowe z analizy opartej na atrybutach i analizy rozpoznawania wzorców zostały następnie wykorzystane przez moduł Data Insights do wykrywania arytmii. Moduł ten umożliwia automatyczne badanie przesiewowe pod kątem indywidualnie zdefiniowanych arytmii w obrębie nagrania, a następnie ręczny przegląd podejrzewanych epizodów arytmii. W artykule pokrótce omówiono wyzwania związane z rejestracją i wykrywaniem sygnałów EKG, zaproponowano strategie poprawy jakości danych oraz przedstawiono reprezentatywne zapisy arytmii wykrytych u myszy przy użyciu podejścia opisanego powyżej.

Wprowadzenie

Zaburzenia rytmu serca są powszechne i dotykają miliony pacjentów na całym świecie¹. Starzejące się populacje wykazują coraz większą częstość występowania, a tym samym poważne obciążenie dla zdrowia publicznego wynikające z zaburzeń rytmu serca oraz ich zachorowalności i śmiertelności². Obecne strategie leczenia są ograniczone i często wiążą się ze znacznymi skutkami ubocznymi i pozostają nieskuteczne u wielu pacjentów^3,4,5,6. Pilnie potrzebne są nowatorskie i innowacyjne strategie terapeutyczne, które przyczynowo celują w mechanizmy arytmii. Aby zbadać złożoną patofizjologię arytmii, niezbędne są odpowiednie modele zwierzęce; Udowodniono, że myszy są idealnym gatunkiem modelowym do oceny genetycznego wpływu na arytmie, do badania podstawowych mechanizmów molekularnych i komórkowych oraz do identyfikacji potencjalnych celów terapeutycznych^7,8,9. Ciągły zapis EKG jest dobrze ugruntowaną koncepcją w klinicznej rutynie wykrywania arytmii¹⁰.

Wszczepialne urządzenia telemetryczne są jednymi z najpotężniejszych dostępnych narzędzi do badania elektrofizjologii u myszy, ponieważ pozwalają na ciągły zapis EKG (powszechnym podejściem jest wszczepienie przewodów w pozycji odprowadzającej II) przez okres kilku miesięcy u swobodnie poruszających się, obudzonych myszy^11,12. Jednak ze względu na ogromną liczbę punktów danych (do ponad 1 miliona kompleksów QRS dziennie) i ograniczoną wiedzę na temat mysich wartości standardowych, analiza danych telemetrycznych pozostaje wyzwaniem. Powszechnie dostępne nadajniki telemetryczne dla myszy działają do 3 miesięcy, co prowadzi do zarejestrowania do 100 milionów kompleksów QRS. Oznacza to, że pragmatyczne protokoły analizy są bardzo potrzebne, aby skrócić czas spędzony z każdym pojedynczym zbiorem danych i pozwolą naukowcom na obsługę i interpretację tej ogromnej ilości danych. Aby uzyskać czysty sygnał EKG po zarejestrowaniu, implantacja nadajnika musi być optymalna - pozycje odprowadzeń powinny być jak najdalej od siebie, aby umożliwić wyższe amplitudy sygnału.

Zainteresowanego czytelnika można skierować do protokołu McCauley et al.¹² w celu uzyskania dalszych informacji. Ponadto, aby zminimalizować hałas, klatki i nadajniki muszą być umieszczone w cichym otoczeniu, które nie jest podatne na żadne zakłócenia, takim jak wentylowana szafa z kontrolowanymi czynnikami środowiskowymi (temperatura, światło i wilgotność). W okresie eksperymentalnym położenie odprowadzeń musi być regularnie sprawdzane, aby uniknąć utraty sygnału z powodu perforacji ołowiu lub problemów z gojeniem się ran. Fizjologicznie u gryzoni, podobnie jak u ludzi, występuje okołodobowa zmiana parametrów EKG, co generuje potrzebę ustandaryzowanego podejścia do uzyskiwania wyjściowych parametrów EKG z ciągłego zapisu. Zamiast obliczać średnie wartości parametrów EKG w długim okresie, należy przeprowadzić analizę spoczynkowego EKG podobnego do tego u ludzi w celu uzyskania podstawowych parametrów, takich jak tętno spoczynkowe, czas trwania fali P, interwał PR, czas trwania QRS lub odstęp QT/QTc. U ludzi spoczynkowe EKG jest rejestrowane przez 10 s, przy normalnym tętnie 50-100/min. To EKG obejmuje od 8 do 17 zespołów QRS. Analiza 20 kolejnych zespołów QRS jest zalecana u myszy jako "ekwiwalent spoczynkowego EKG". Ze względu na wyżej wspomnianą zmianę okołodobową, prostym podejściem jest analiza dwóch spoczynkowych EKG dziennie, jednego w ciągu dnia i jednego w nocy. W zależności od cyklu włączania/wyłączania światła w pomieszczeniu dla zwierząt wybierane są odpowiednie godziny (np. 12 AM/PM) i uzyskiwane są podstawowe parametry.

Następnie, wykres tętna w czasie jest używany do wykrywania odpowiednich tachy- i bradykardii, z następującą ręczną eksploracją tych epizodów, aby uzyskać pierwsze wrażenie. Ten wykres tętna prowadzi następnie do ważnych parametrów maksymalnego i minimalnego tętna w zarejestrowanym okresie, a także zmienności tętna w czasie. Następnie zestaw danych jest analizowany pod kątem arytmii. W tym artykule opisano krok po kroku podejście do uzyskiwania tych podstawowych danych EKG z długoterminowych zapisów telemetrycznych obudzonych myszy w okresie rejestracji do trzech miesięcy. Ponadto opisano, jak wykrywać arytmie za pomocą oprogramowania Ponemah w wersji 6.42 z modułami analitycznymi, ECG Pro i Data Insights, opracowanym przez Data Sciences International (DSI). Ta wersja jest kompatybilna zarówno z Windows 7 (SP1, 64-bit), jak i Windows 10 (64-bit).

Protokół

1. Wstępne ustalenia

1. Uruchom oprogramowanie Ponemah 6.42 i potwierdź nazwę użytkownika i numer seryjny licencji oprogramowania na następnym ekranie, klikając Kontynuuj.
2. Załaduj eksperyment zawierający interesujące Cię EKG
   1. Jeśli Ponemah jest uruchamiany po raz pierwszy, zwróć uwagę, że otworzy się okno dialogowe Rozpocznij Ponemah, oferujące trzy opcje: 1) Utwórz eksperyment, 2) Załaduj eksperyment, 3) Importuj eksperyment.
      1. Wybierz pozycję Załaduj eksperyment, aby otworzyć plik. Po otwarciu okna dialogowego Przeglądaj w poszukiwaniu folderu wybierz plik eksperymentu z rozszerzeniem (". PnmExp") i załaduj plik, klikając przycisk Otwórz.
      2. Aby otworzyć zestaw danych zapisany w Ponemah 5.x lub Dataquest ART, należy użyć funkcji Import Experiment.
         UWAGA: Jeśli oprogramowanie zostanie ponownie otwarte, ostatni eksperyment zostanie automatycznie załadowany w oknie głównym w celu dalszego przeglądu. W menu w obszarze Eksperyment dostępne są te same trzy opcje, co w oknie dialogowym Wprowadzenie Ponemah: 1) Utwórz eksperyment, 2) Otwórz eksperyment, 3) Importuj eksperyment.
3. Kliknij Akcje / Rozpocznij przegląd na pasku narzędzi i przejdź do okna dialogowego Załaduj dane przeglądu, które zawiera przegląd wszystkich badanych myszy i odpowiednich sygnałów zarejestrowanych w załadowanym eksperymencie (Rysunek 1A).
   1. Wybierz nagranie odnoszące się do myszy, które będzie analizowane, klikając pole wyboru obok numeru myszy w lewym panelu Tematy.
   2. Zaznacz pole wyboru obok EKG w środkowym panelu Typy sygnałów.
   3. Określ czas trwania sygnału, który będzie analizowany za pomocą zakresu czasu w skrajnym prawym panelu. Obserwuj następujące trzy opcje: Cały eksperyment, który załaduje wszystkie dane EKG z wybranej myszy; Segmenty parsera, które będą ładować tylko dane zawarte w segmentach parsera dodanych podczas poprzedniej sesji przeglądu; Zakres czasu, który umożliwia załadowanie określonego zakresu czasu przez wprowadzenie określonej daty rozpoczęcia i zakończenia lub wprowadzenie czasu trwania.
   4. Aby zapisać wybór, należy skorzystać z okna dialogowego Wczytywanie definicji w lewym górnym rogu, które umożliwia również wczytanie wcześniej zapisanych selekcji.
      UWAGA: Rozmiar wybranych danych będzie wskazywany przez zielony lub czerwony pasek w zależności od rozmiaru pliku w prawym górnym rogu w obszarze Rozmiar danych. Obecnie oprogramowanie umożliwia załadowanie do 3 GB danych do przeglądu; 3 GB danych może być równoważne ciągłemu 24-godzinnemu nagraniu trwającemu 3-4 dni.
   5. Kliknij OK, aby załadować wybrany zestaw danych do Review.
4. Po kliknięciu OK zwróć uwagę, że otworzy się okno Ponemah Review wraz z kilkoma oddzielnymi oknami. Mimo że okna Zdarzenia i Parametry są otwierane i wyświetlane domyślnie, należy ręcznie wybrać inne niezbędne okna na podstawie interesujących wykresów na pasku narzędzi Wykresy/Ustawienia wykresów.
   UWAGA: Jeśli Zdarzenia i Parametry nie otwierają się domyślnie, można je aktywować za pomocą Okna/Parametrów i Okna/Zdarzeń.
   1. Zwróć uwagę na okno dialogowe Graph Setup, które umożliwia ustawienie do 16 okien graficznych dostarczających zarówno surowe dane (np. sygnały EKG), jak i parametry pochodne (np. pętla XY) (Rysunek 1B).
   2. Zaznacz pole wyboru Włącz stronę, aby wyświetlić śledzenie EKG. Z poniższej listy wybierz wiersz zawierający żądaną mysz (w obszarze Temat) i typ danych (w obszarze Prezentacja), klikając odpowiednie pole wyboru po lewej stronie. Użyj następujących ustawień: Typ, Podstawowy; Etykieta, do 11 znaków wyświetlanych na pasku tytułu okna; Godzina, 0:00:00:01 wskazująca sekundy jako użytą jednostkę.
      1. Wprowadź odpowiednie informacje w polach tekstowych Etykieta, Jednostka, Niska i Wysoka.<br /> UWAGA: Włącz dwie dodatkowe strony, Trend tętna i Szablon, które są pomocne do analizy podstawowych parametrów EKG i wykrywania arytmii.
   3. Na stronie Trend tętna aktywuj inną stronę wykresu i zdefiniuj jako trend, aby wykreślić tętno (HR) w czasie. Użyj następujących ustawień, aby wykreślić tętno dla wszystkich danych, które są ładowane w polu Typ przeglądu, Trend; Wejście, EKG; Prezentacja, HR; Etykieta, Trend HR; Jednostka, bpm; Niski: 50; Wysoki: 1000.
      UWAGA: Szablony to cykle EKG z dokładnie umieszczonymi znacznikami, które mogą być używane jako reprezentatywne cykle EKG do analizy rozpoznawania wzorców. Pozwalają one na wybór niewielkiej liczby reprezentatywnych cykli i dopasowanie tych szablonów do całego EKG, a tym samym odpowiednie opisanie wszystkich innych cykli.
      1. Aby skorzystać z funkcji szablonu, utwórz bibliotekę szablonów (plik, w którym przechowywane są szablony) dla każdego tematu. W tym celu należy wybrać opcję Template Setup/Template library (Rysunek 2A).
      2. Wybierz opcję Nowy... z menu rozwijanego w obszarze Biblioteka szablonów, aby utworzyć nową bibliotekę szablonów.
         UWAGA: W menu rozwijanym znajduje się kilka dodatkowych opcji: Brak powiązania powoduje usunięcie skojarzenia z poprzednio skonfigurowaną biblioteką szablonów z tematem. Przeglądaj kojarzy istniejącą bibliotekę szablonów, która została skonfigurowana podczas poprzedniej sesji przeglądu.
      3. Następnie skonfiguruj wykres szablonu, wybierz pozycję Konfiguracja/Ustawienia eksperymentu/Ustawienia wykresu i wybierz stronę, która ma być używana jako strona wykresu szablonu. Zaznacz pole wyboru Włącz stronę, wybierz Szablon dla Typu i upewnij się, że Dane wejściowe odzwierciedlają wybór tematu/kanału użytkownika. Wpisz odpowiednie informacje w polach tekstowych Etykieta, Jednostka, Niska i Wysoka, a następnie kliknij przycisk OK, aby wyświetlić okno graficzne dla każdej strony graficznej, która została skonfigurowana w Ustawieniach graficznych, jak pokazano w Rysunek 2B.
         UWAGA: Pojawi się strona ustawień wykresu dla ustawień szablonu, jak pokazano na Rysunek 2B. Zgodnie ze stroną wybraną w oknie dialogowym ustawień wykresu, paski tytułowe okien są oznaczone od stron 1 do 16, w zależności od liczby włączonych stron (przykłady dla stron 1, 2, 3 są pokazane odpowiednio w Rysunek 3A, Rysunek 3B i Rysunek 3C).
5. Dokonaj kilku ważnych zmian w oknie śledzenia EKG (Rysunek 3A).
   1. Dostosuj oś Y reprezentującą amplitudę EKG, klikając dwukrotnie w oknie śledzenia EKG, aby wybrać opcję Skalowanie. W tym miejscu wybierz opcję Automatyczne skalowanie lub dostosuj ręcznie przy użyciu opcji Wysoka wartość osi i Niska wartość osi.
   2. Aby dostosować oś X reprezentującą czas, kliknij odpowiednie ikony na pasku narzędzi: Powiększ, aby rozszerzyć przedział czasu (tj. pokazanych jest mniej kompleksów QRS), Pomniejsz, aby skompresować przedział czasu (tj. pokazanych jest więcej kompleksów QRS).
   3. Aby wyświetlić DT (czas delta) i RT (czas rzeczywisty) w lewym dolnym rogu, kliknij lewym przyciskiem myszy śledzenie EKG kursorem (pionowa linia), aby ustawić i wyświetlić informacje w czasie rzeczywistym w miejscu kursora w obszarze RT.
   4. Ponieważ ID pokazuje przedział czasu wybrany przez użytkownika, kliknij okno prawym przyciskiem myszy, aby zarówno ustawić kursor, jak i wybrać opcję Resetuj czas delta w wyświetlonym oknie dialogowym. Kliknij lewym przyciskiem myszy w innej pozycji w śledzeniu EKG, aby zmierzyć odstęp czasu między wybranymi przedziałami czasowymi pokazanymi jako czas Delta (DT).
6. Upewnij się, że każdy segment śledzenia (załamek P, Q, R, T) jest rozpoznawany i prawidłowo opisany do analizy EKG. Aby to osiągnąć, zdefiniuj i przeanalizuj atrybuty, klikając prawym przyciskiem myszy w oknie EKG, a następnie kliknij opcję Analizuj/Atrybuty.
   UWAGA: Okno dialogowe Atrybuty analizy EKG otwiera się, jak pokazano na Rysunek 4A. W górnej części tego okna dialogowego znajduje się kilka opcji (QRS, PT, Zaawansowane, Szum, Znaki, Nuty, Precyzja) umożliwiających dostosowanie do różnych ustawień (wyjaśnionych poniżej).
   1. Kliknij zakładkę QRS, aby dostosować identyfikację R i QS.
      1. Próg wykrywania QRS: Zastosuj wprowadzoną wartość procentową do największego piku pochodnej zilustrowanego w oknie przebiegu.
         UWAGA: Zdefiniuj optymalną wartość, aby wyeliminować niedostateczne wykrywanie (tj. niektóre fale R mogą nie zostać wykryte) i nadmierne wykrywanie szczytów (tj. inne szczyty, takie jak fale T, mogą być błędnie interpretowane jako fale R). Próg (obszar zaznaczony na różowo w Rysunek 4A) powinien przecinać się z pochodną EKG. Idealnie byłoby, gdyby wartości atrybutów, które pomagają w identyfikacji zespołów QRS i rozróżnieniu między wyraźnymi cyklami a zdarzeniami hałasu, były utrzymywane na stałym (lub prawie stałym) poziomie między wszystkimi nagraniami z jednego projektu, aby umożliwić porównywalność różnych zwierząt w ramach projektu. Po ustaleniu optymalnych wartości zachowaj ustawienia atrybutów dla całego nagrania.
      2. Ugięcie Min R: Upewnij się, że zmiana amplitudy R (w oparciu o minimalne/maksymalne wartości sygnału, a nie poziomy izoelektryczne) przekracza tę wartość przed oznaczeniem jej jako fali R.
         UWAGA: Ugięcie Min R powinno być idealnie większe niż szum i niższe niż oczekiwane odchylenie fali R. Niska wartość może spowodować wykrycie szumu, a tym samym nadmierne wykrywanie, wysoka wartość może spowodować niedostateczne wykrywanie.
      3. Tętno maksymalne: Upewnij się, że wprowadzona tutaj wartość jest wyższa niż oczekiwane tętno maksymalne.
         UWAGA: Niska wartość może spowodować niedostateczne wykrywanie, wysoka wartość może spowodować nadmierne wykrywanie, ponieważ hałaśliwe cykle mają większą szansę na oznaczenie jako fale R.
      4. Minimalne tętno: Upewnij się, że wprowadzona tutaj wartość jest bliska najniższemu oczekiwanemu tętnu.
         UWAGA: Dostosuj limity tętna dla każdego nagrania indywidualnie w zależności od amplitudy sygnału i stopnia szumu. Naukowcy muszą mieć świadomość, że szeroki zakres częstości akcji serca może powodować niepowodzenie w wykrywaniu arytmii; Wąski zakres tętna może jednak skutkować skrajnym nadwrażliwością (np. tysiące epizodów zidentyfikowanych jako "tachykardia", które nie pozwalają już na miarodajną analizę).
      5. Dostosuj odchylenie szczytowe, aby wykryć dodatnie i ujemne fale R.
         UWAGA: Dodatnie odchylenie szczytowe sprzyja wykrywaniu dodatnich fal R; ujemne odchylenie szczytowe sprzyja wykrywaniu ujemnych fal R.
      6. Intra Cardiac: Użyj tego ustawienia w przypadkach, gdy fala P szybko się zmienia i gdy jej pochodna może przekroczyć pochodną fali R, co powoduje fałszywą adnotację fali P jako fali R.
      7. Podstawowy próg odzyskiwania: Ustaw tę wartość, która reprezentuje "okres wygaszania" wokół fali R, aby zapobiec wyszukiwaniu przez oprogramowanie fal Q lub S, ponieważ małe artefakty mogą w przeciwnym razie spowodować fałszywą adnotację fal Q lub S.
         UWAGA: Na przykład wartość 0 spowoduje wyszukanie fal Q/S od szczytu fali R, wartość 70 spowoduje wyszukanie fal Q/S dopiero po odzyskaniu 70% wysokości fali R.
   2. Kliknij zakładkę PT, aby uzyskać ustawienia wykrywania fal P i T.
      1. Maksymalny odstęp QT: Dostosuj ten interwał, aby określić interwał, w którym wykryty załamek T będzie akceptowany.
      2. Okno T od S: Dostosuj to ustawienie, aby zdefiniować interwał wyszukiwania dla fali T rozpoczynającej się od fali S w prawo.
      3. Okno T od R: Dostosuj to ustawienie, aby zdefiniować interwał wyszukiwania dla fali T rozpoczynającej się od fali R w lewo.
      4. Okno P od R: Dostosuj to ustawienie, aby zdefiniować interwał wyszukiwania dla fali P rozpoczynającej się od fali R w lewo.
      5. Kierunek T: Ustaw obie jako domyślne, aby wyszukiwać zarówno dodatnie, jak i ujemne fale T, ponieważ to ustawienie określa, czy wyszukiwane są tylko dodatnie, tylko ujemne, czy obie dodatnie/ujemne fale T.
      6. Kierunek P: Ustaw obie jako domyślne, aby wyszukiwać zarówno dodatnie, jak i ujemne fale P, ponieważ to ustawienie określa, czy wyszukiwane są tylko dodatnie, tylko ujemne, czy obie dodatnie/ujemne fale P.
      7. Umieszczenie P: Dostosuj to ustawienie, aby przesunąć znak P w kierunku (wysoka wartość) lub w dół (niska wartość) od szczytu fali P.
      8. Położenie T: Dostosuj to ustawienie, aby przesunąć znak T w kierunku (wysoka wartość) lub w dół (niska wartość) od szczytu fali P.
      9. Alternatywny koniec T: Dostosuj to ustawienie, aby wyszukać alternatywną falę T poza pierwszą potencjalną falą T. Wprowadź niższą wartość, aby wybrać pierwszą falę T, a wyższą wartość, aby wybrać alternatywną falę T.
      10. Czułość szczytowa: Dostosuj ten parametr, aby wyeliminować małe piki podczas identyfikacji fal P i T. Używaj tego w połączeniu z Peak Identification.
          UWAGA: Wartość 0 określa maksymalną czułość; Wartość 100 określa minimalną czułość. Minimalna wartość czułości szczytowej zależy od jakości sygnału. Jeśli poziom szumu jest niski i/lub fale P i T są wyraźnie rozróżnialne, fale te są dobrze wyzwalane, nawet gdy czułość szczytowa wynosi 100. Ogólnie rzecz biorąc, czułość piku i identyfikacja piku nie wymagają regulacji, chyba że sygnał jest zaszumiony, a algorytm analizy napotyka problemy z wykrywaniem fal P i T. Jeśli tak, najlepsze wyniki osiąga się, dostosowując parametr w krokach co 25.
      11. Identyfikacja piku: Użyj tego parametru w połączeniu z czułością szczytu, aby zdefiniować próg identyfikacji fal P i T. Zmniejsz czułość szczytową do 0, jeśli nie zostaną zidentyfikowane małe fale P/T. Jeśli fale P/T nie są identyfikowane nawet wtedy, gdy czułość szczytowa jest ustawiona na 0, a następnie obniż identyfikację szczytu, dostosuj w krokach co 25.
      12. Wysoki segment ST: Użyj tego atrybutu, jeśli załamek T znajduje się bardzo blisko zespołu QRS, co skutkuje wysokim segmentem ST.
          UWAGA: Ponieważ myszy nie mają wyraźnego odcinka ST, z załamkiem T występującym bezpośrednio po kompleksie QRS, to ustawienie nie powinno być stosowane u myszy.
   3. Kliknij zakładkę Atrybuty zaawansowane, aby ustawić filtry dolnoprzepustowe/górnoprzepustowe, zdefiniować punkt J w celu określenia wysokości/depresji odcinka ST (nieprzydatne u myszy), ustawić współczynniki korekcyjne dla pomiaru QT oraz zdefiniować arytmiczne zespoły QRS według wysokości załamka R i czasu trwania zespołu QRS.
      UWAGA: Użyj ustawień domyślnych wstępnie zdefiniowanych na tej karcie. Jeśli na sygnał ma wpływ np. zakłócenia elektromagnetyczne, dostosuj ustawienia filtra w tym miejscu, co może pomóc w poprawie jakości sygnału. Definicja "arytmicznych zespołów QRS" nie poprawia dokładności wykrywania przedwczesnych uderzeń wychwytywania komór w porównaniu z sugerowaną tutaj metodą (każde PCW spowoduje również przerwę i dlatego jest wykrywane za pomocą tego podejścia). Inne ustawienia odnoszą się tylko do bardzo szczegółowych pytań badawczych i dlatego nie są tutaj szczegółowo opisane.
   4. Użyj karty Szum, aby dostosować atrybuty w celu identyfikacji szumu.
      1. Kliknij pole wyboru Włącz wykrywanie szumów, aby zidentyfikować szum i ustaw znaczniki nieprawidłowych danych.
      2. Kliknij pole wyboru Włącz wykrywanie przerw, aby ustawić znaczniki złych danych wokół danych zdefiniowanych jako zaniki na podstawie maksymalnej/minimalnej wartości sygnału. Dostosuj minimalny czas dobrych danych, który definiuje czas między dwoma segmentami zaniku, który jest również uważany za zanik, nawet jeśli sygnał jest dobry.
      3. Dostosuj próg złych danych, aby określić poziom szumu, powyżej którego sygnał EKG nie może być prawidłowo przeanalizowany.
         UWAGA: Ten zaszumiony segment danych zostanie uwzględniony między nieprawidłowymi znacznikami danych i nie będzie analizowany. Dla tych segmentów "złych danych" nie będą raportowane żadne parametry pochodzące z EKG.
      4. Określ minimalny hałas Tętno, poniżej którego tętno jest uważane za hałas.
   5. Na karcie Znaczniki można włączać i wyłączać znaczniki walidacji.
      UWAGA: Zaleca się, aby zawsze włączać opcję Oznacz numery cyklu, która doda ciągły numer do każdej zidentyfikowanej fali R. Pomoże to w poruszaniu się po zapisie EKG.
   6. Użyj karty Uwagi, aby wprowadzić notatki, które pojawią się w eksperymentalnym pliku dziennika.
   7. Zakładka Dokładność służy do definiowania dokładności, z jaką są raportowane parametry.
   8. Ustaw atrybuty i kliknij Przelicz, aby zobaczyć efekty korekt dokonanych w oknie Waveform jako podgląd.
   9. Jeśli (w idealnej sytuacji) wszystkie fale EKG są poprawnie oznaczone, kliknij OK, aby potwierdzić ustawienia atrybutów, co spowoduje otwarcie okna dialogowego Efekty i zakres zmian. Aby przeanalizować EKG, kliknij pola wyboru Przeanalizuj ponownie kanał i Cały kanał i potwierdź, klikając OK.
7. W zależności od ustawień wejściowych w oknie dialogowym Atrybuty zanotuj znaczniki walidacji, które są wyświetlane w obrysie EKG. Przejrzyj nagranie ręcznie i sprawdź, czy znaczniki walidacji oraz znaczniki złych danych są ustawione poprawnie. Użyj usługi Data Insights do sprawdzania znaczników R i EKG Pro do sprawdzania znaczników P i T.
   1. Jeśli wiele znaków jest nieprawidłowych, zmodyfikuj atrybuty i ponownie przeanalizuj nagranie.
      UWAGA: Określone ustawienia można zastosować do określonych segmentów danych, gdy morfologia EKG różni się od reszty zapisu. Instrukcja oprogramowania Ponemah zawiera standardowe wartości atrybutów analizy EKG dla różnych gatunków w oknie dialogowym Ponemah Software Manual/ Analysis Modules / Electrocardiogram / Attributes Dialog. Na początek wartości te można wykorzystać, a następnie dostosować ręcznie, aż do zaznaczenia wystarczającej ilości lub (w idealnej sytuacji) wszystkich fal EKG.
   2. Wykonaj ręczne czyszczenie, jeśli tylko kilka znaków jest nieprawidłowych. Przesuń każdy znacznik walidacji (z wyjątkiem znaków fali R) we właściwe miejsce, klikając lewym przyciskiem myszy, przytrzymując i przesuwając odpowiedni znak. Kliknij prawym przyciskiem myszy w zapisie EKG, aby dodać dodatkowe znaczniki walidacji lub oznaczyć arytmiczne załamki R. Kliknij prawym przyciskiem myszy nieprawidłowo ustawiony znak, aby go usunąć.
8. Kliknij pozycję Akcje/Szybkość rejestrowania (lub naciśnij F8), aby ustawić szybkość rejestrowania, która określa, jak często dane pochodne są rejestrowane w widoku listy parametrów pochodnych lub wykreślane na wykresach korzystających z parametrów pochodnych. Do analizy podstawowych parametrów EKG i arytmii należy użyć Epoki 1 jako ustawienia standardowego, które ustawia szybkość rejestrowania dla każdego cyklu.
   UWAGA: Szybkość rejestrowania może zostać zwiększona w dowolnym momencie podczas pobierania lub przeglądu.

2. Analiza podstawowych parametrów EKG

UWAGA: Oprócz walidacji/błędnych znaczników danych, oprogramowanie automatycznie mierzy i oblicza dużą różnorodność parametrów pochodnych, które są następnie zgłaszane na Liście Parametrów Pochodnych.

1. Kliknij na Subject Setup/Channel Details (Ustawienia tematu/Szczegóły kanału), aby wybrać dowolny z parametrów pochodnych.
   UWAGA: Na liście parametrów pochodnych każdy parametr jest powiązany z numerem odpowiedniego zespołu QRS.
   1. Kliknij dwukrotnie wiersz w tabeli parametrów, aby wyświetlić odpowiednie cykle EKG na środku głównego okna graficznego EKG i łatwo znaleźć i zobrazować morfologię cykli EKG, które odpowiadają parametrom pochodnym w wybranych danych surowych.
      UWAGA: Możliwa jest synchronizacja w obu kierunkach: od stołu do grafiki, a także od grafiki do tabeli. Gdy szybkość rejestrowania wynosi 1 epokę, synchronizacja jest wykonywana dla każdego cyklu z osobna. Można to łatwo sprawdzić na podstawie numeru cyklu (NUM) w tabeli Parametry i na grafice. Szczególnie w przypadku długich nagrań ta funkcja synchronizacji między tabelami a grafiką jest bardzo przydatna.
2. Aby uwzględnić okołodobową zmianę parametrów EKG, zamiast obliczać średnie wartości parametrów EKG w długim okresie, przeanalizuj spoczynkowe EKG podobne do tego u ludzi, aby uzyskać podstawowe parametry EKG, takie jak tętno spoczynkowe, czas trwania fali P, interwał PR, czas trwania QRS lub odstęp QT/QTc. Przeanalizuj 20 kolejnych zespołów QRS u myszy jako "ekwiwalent spoczynkowego EKG".
   UWAGA: U ludzi spoczynkowe EKG jest rejestrowane przez 10 s przy normalnym tętnie 50-100 /min. To EKG obejmuje od 8 do 17 zespołów QRS.
   1. Ponieważ myszy podążają za rytmem okołodobowym, analizuj dwa spoczynkowe EKG dziennie, jedno w ciągu dnia i jedno w nocy, aby kontrolować efekty okołodobowe. Wybierz odpowiednie godziny w zależności od cyklu włączania/wyłączania światła w pomieszczeniu dla zwierząt, np. 12 AM/PM.
   2. Wybierz odcinek EKG o dobrej jakości sygnału i stabilnym tętnie na wykresie trendu tętna w zdefiniowanym rozsądnym przedziale czasowym wokół tego punktu czasowego (np. ±30 min).
   3. Potwierdź dokładność znaczników walidacji lub wyreguluj ręcznie w 20 kolejnych kompleksach QRS. Dodaj brakujące znaczniki sprawdzania poprawności.
   4. W celu dalszych obliczeń i wizualizacji zaznacz linie zawierające wartości tych 20 kolejnych kompleksów QRS na liście parametrów pochodnych i skopiuj je do arkusza kalkulacyjnego lub oprogramowania statystycznego.

3. Wykrywanie arytmii za pomocą rozpoznawania wzorców (moduł ECG PRO)

UWAGA: Moduł ECG PRO firmy Ponemah wykorzystuje wybrane kompleksy QRS jako szablony do dalszej analizy. Wzorce EKG szablonów są porównywane ze wszystkimi zespołami QRS w zapisie w celu obliczenia procentu podobieństwa ("dopasowania") i rozpoznania arytmii (np. przedwczesnych uderzeń przedsionkowych lub komorowych). Liczba zespołów QRS, które należy oznaczyć, zależy od zmienności amplitudy zespołu QRS w nagraniu. W niektórych przypadkach wybranie i oznaczenie jednego zespołu QRS daje podobieństwo do odpowiedniego zapisu wynoszące 80 procent, oznaczając większość cykli QRS. Jest to jednak przypadek idealny i podczas analizy liczba zespołów QRS, które należy oznaczyć jako szablony, jest zwykle większa.

1. Oznacz kompleksy QRS jako szablony, dopóki nie zostanie osiągnięte dopasowanie na poziomie co najmniej 80 procent lub wyższym. Ponadto użyj dopasowania szablonu, aby oznaczyć fale P, Q, S i T, jeśli nie są one rozpoznawane lub są one nieodpowiednio rozpoznawane po ustawieniach atrybutów (sekcja 1.7).
   UWAGA: Znaki R muszą być zidentyfikowane dla cykli przed analizą za pomocą ECG PRO. Wymaga to, aby albo znaki R zostały zachowane po akwizycji, albo analiza oparta na atrybutach musi zostać wykonana przed wykonaniem analizy ECG PRO. Pozostałe znaki (P, Q, S i T) nie muszą być obecne do analizy EKG PRO.
2. Po zakończeniu konfiguracji szablonu (zgodnie z opisem w 1.4.4) wybierz żądany zarys EKG (z zaznaczonym R). W razie potrzeby dostosuj znaczniki walidacji, aby dokładnie odzwierciedlały odpowiednie pozycje interesujących znaczników EKG. Kliknij prawym przyciskiem myszy cykl w Panelu wyświetlania w oknie Śledzenie EKG, wybierz Dodaj cykl i analizuj [Pojedynczy szablon], a następnie zanotuj cykl, który pojawi się w oknie Szablon.
   UWAGA: Może być konieczne wykonanie automatycznego skalowania zarówno dla osi X, jak i Y, aby zobaczyć pełny cykl. Znaczniki EKG można przesuwać na stronie Szablon wykresu.
3. Kliknij prawym przyciskiem myszy Panel wyświetlania w oknie Szablon i wybierz Dodaj cykl i analizę (pojedynczy szablon), aby uruchomić okno dialogowe Analiza szablonu pokazane w Rysunek 4B. Wybierz żądany region dopasowania szablonu, z którym zostaną porównane wszystkie inne cykle EKG. W razie potrzeby zmień ustawienia zaawansowane dla żądanego regionu dopasowania.
   UWAGA: Można wybrać wiele regionów dopasowania w zależności od pożądanych danych wyjściowych analizy (interesujących nas parametrów pochodnych).
4. Wybierz zakres danych, na którym chcesz przeprowadzić analizę.
   UWAGA: Zakres danych umożliwia ponowną analizę danych widocznych na wykresie, danych od lewej krawędzi widocznego obszaru od wykresu głównego do przodu do końca załadowanego zestawu danych, danych w segmentach parsera lub całego kanału.
5. Wybierz typ cykli do analizy.
   1. Wybierz opcję Wszystkie, aby porównać bibliotekę szablonów ze wszystkimi cyklami z prawidłowym znacznikiem R.
   2. Wybierz opcję Niedopasowane, aby pominąć poprzednio dopasowane cykle i porównać bibliotekę szablonów tylko z niedopasowanymi cyklami.
      UWAGA: Jest to przydatne podczas dodawania dodatkowych szablonów do biblioteki szablonów w celu uzyskania większego pokrycia dopasowań, ponieważ czas przetwarzania jest krótszy.
6. Wybierz żądaną metodę dopasowania. Wybierając wiele regionów dopasowania i całego cyklu, użyj szablonu, który średnio najlepiej pasuje do cyklu, aby umieścić znaczniki. Gdy używany jest region, aby uzyskać najlepsze dopasowanie dla każdego regionu dopasowania, umieść znaczniki z różnych szablonów.
7. Wybierz przycisk OK, aby wykonać plik analysis.
   UWAGA: Do biblioteki szablonów można dodać dodatkowe cykle szablonów, a analizę szablonu można uruchomić ponownie, aż do osiągnięcia żądanego % dopasowania okna dialogowego. Spowoduje to ponowne dostosowanie fal we wszystkich cyklach, które pasują do szablonu.
8. Zapisz biblioteki szablonów za pomocą opcji Szablony/Zapisz po zamknięciu sesji przeglądu.
9. Aby wykryć arytmię za pomocą dopasowania szablonu, oznacz szablony, które mają morfologię inną niż morfologia fal fizjologicznych po dopasowaniu szablonu (zgodnie z opisem w sekcji 3.1.), klikając prawym przyciskiem myszy i wybierając Dodaj znacznik szablonu, a następnie wybierz typ cyklu (np. ektopowy przedsionkowy, ektopowy komorowy). Analizuj te tagi przy użyciu usługi Data Insights.

4. Wykrywanie arytmii: uproszczone podejście manualne z wykorzystaniem Data Insights

UWAGA: Do analizy arytmii konieczna jest poprawna adnotacja fal P i R. Jednak nawet jeśli w śledzeniu EKG widoczne są wyraźne załamki P, te załamki P czasami nie są odpowiednio identyfikowane nawet po dostosowaniu ustawień atrybutów. Ponieważ fale R są zwykle odpowiednio rozpoznawane i opisywane, poniżej zaproponowano praktyczne podejście do dalszej analizy arytmii przy użyciu Data Insights. Aby uzyskać ogólny przegląd wykrywania arytmii za pomocą usługi Data Insights i jej predefiniowanych wyszukiwań specyficznych dla gatunków, zainteresowanego czytelnika można odesłać do Mehendale et al.¹³.

1. Otwórz aplikację Data Insights, klikając pozycję Experiment/Data Insights.
   1. Obserwuj panel wyszukiwania w górnej części okna dialogowego Informacje o danych.
      UWAGA: Po lewej stronie panelu pokazuje, która reguła wyszukiwania jest zastosowana do którego kanału/tematu oraz liczbę trafień przy użyciu tej reguły wyszukiwania. Na środku znajdują się wszystkie reguły wyszukiwania, a po prawej stronie wyświetlana jest konkretna definicja wybranej reguły wyszukiwania.
   2. Obserwuj panel Wyniki wyświetlany w dolnej części panelu wyszukiwania.
      UWAGA: Dla każdego trafienia wyszukiwania wyświetlana jest odpowiednia sekcja EKG (u góry) wraz z tabelą wskazującą czas w nagraniu i wyniki każdego parametru wyszukiwania (w środku).
   3. Zwróć uwagę na liczbę trafień wyszukiwania wyświetlanych jako histogram w dolnej części panelu.
2. Biorąc pod uwagę, że normalne tętno myszy wynosi 500-724/min¹⁴, zdefiniuj regułę wyszukiwania, aby wykryć bradykardię.
   1. Kliknij prawym przyciskiem myszy na liście wyszukiwania i wybierz polecenie Utwórz nowe wyszukiwanie, aby otworzyć okno dialogowe Wpis wyszukiwania.
   2. Kliknij prawym przyciskiem myszy w białym polu, a następnie wybierz polecenie Dodaj nową klauzulę.
   3. Korzystając z menu rozwijanych i pól tekstowych, zdefiniuj regułę wyszukiwania Bradycardia-single jako Wartość(HR _cyc0) < 500. Kliknij OK, aby dodać tę regułę wyszukiwania do listy. Zastosuj tę regułę wyszukiwania, klikając i przeciągając ją do interesującego Cię kanału po lewej stronie.
      UWAGA: Reguła wyszukiwania Bradycardia-single identyfikuje każdy pojedynczy interwał RR, który jest dłuższy niż 120 ms (= mniej niż 500/min.).
   4. Ponieważ bradykardia wymaga więcej niż jednego długiego interwału RR, zdefiniuj dodatkową regułę wyszukiwania Bradykardia jako Seria(Bradykardia-pojedyncza, 1)>=20. Kliknij OK, aby dodać tę regułę wyszukiwania do listy. Zastosuj tę regułę wyszukiwania, klikając i przeciągając ją do interesującego Cię kanału po lewej stronie.
      UWAGA: W panelu Wyniki wyświetlana jest każda sekcja zapisu EKG składająca się z co najmniej 20 zespołów QRS z tętnem mniejszym niż 500/min.
   5. Aby potwierdzić bradykardię i odrzucić fałszywe wyniki (np. z powodu niedoczucia załamka R), przejrzyj każdy wynik ręcznie. Kliknij lewym przyciskiem myszy przebieg i naciśnij STRG+R, aby odrzucić wybrany wynik, który zniknie z listy wyników.
      UWAGA: Odrzucone wyniki są zapisywane w obszarze Wynik/Odrzucenia.
3. Aby wykryć tachykardię, zdefiniuj regułę wyszukiwania tachykardia.
   1. Kliknij prawym przyciskiem myszy na liście wyszukiwania i wybierz polecenie Utwórz nowe wyszukiwanie, aby otworzyć okno dialogowe Wpis wyszukiwania.
   2. Kliknij prawym przyciskiem myszy w białym polu, a następnie wybierz polecenie Dodaj nową klauzulę.
   3. Korzystając z menu rozwijanych i pól tekstowych, zdefiniuj regułę wyszukiwania Tachykardia-single jako Wartość(HR _cyc0)>724. Kliknij OK, aby dodać tę regułę wyszukiwania do listy. Zastosuj tę regułę wyszukiwania, klikając i przeciągając ją do interesującego Cię kanału po lewej stronie.
      UWAGA: Reguła wyszukiwania Tachycardia-single identyfikuje każdy pojedynczy interwał RR, który jest krótszy niż 82 ms (= więcej niż 724 /min).
   4. Ponieważ tachykardia wymaga więcej niż jednego krótkiego interwału RR, zdefiniuj dodatkową regułę wyszukiwania Tachykardia jako Seria(Tachykardia-pojedyncza, 1)>=20. Kliknij OK, aby dodać tę regułę wyszukiwania do listy. Zastosuj tę regułę wyszukiwania, klikając i przeciągając ją do interesującego Cię kanału po lewej stronie.
      UWAGA: Panel wyników wyświetla każdą sekcję w zapisie EKG składającą się z co najmniej 20 zespołów QRS z tętnem powyżej 724/min.
   5. Aby potwierdzić tachykardię i odrzucić fałszywe wyniki (np. z powodu przeczucia załamka R), przejrzyj każdy wynik ręcznie. Kliknij lewym przyciskiem myszy na przebieg i użyj skrótu STRG+R, aby odrzucić wybrany wynik, który zniknie z listy wyników.
4. Aby wykryć bloki zatokowo-przedsionkowe i przedsionkowo-komorowe, zdefiniuj regułę wyszukiwania Pauza.
   1. Kliknij prawym przyciskiem myszy na liście wyszukiwania i wybierz polecenie Utwórz nowe wyszukiwanie, aby otworzyć okno dialogowe Wpis wyszukiwania.
   2. Kliknij prawym przyciskiem myszy w białym panelu i wybierz polecenie Dodaj nową klauzulę.
   3. Korzystając z menu rozwijanych i pól tekstowych, zdefiniuj regułę wyszukiwania Wstrzymaj jako wartość(RR-I_cyc0)>300. Kliknij OK, aby dodać tę regułę wyszukiwania do listy. Zastosuj tę regułę wyszukiwania, klikając i przeciągając ją do interesującego Cię kanału po lewej stronie.
      UWAGA: Panel Wyniki wyświetla każdą sekcję zapisu EKG z przerwą trwającą co najmniej 300 ms.
   4. Aby potwierdzić pauzę, zdecydować, czy pauza jest blokiem zatokowo-przedsionkowym czy przedsionkowo-komorowym, i odrzucić fałszywe wyniki (np. z powodu niedoczucia załamka R), przejrzyj każdy wynik ręcznie. Kliknij lewym przyciskiem myszy przebieg i naciśnij STRG+R, aby odrzucić wybrany wynik, który zniknie z listy wyników.
   5. Aby wykryć rytm ektopowy, najpierw uruchom dopasowanie szablonu do tych rytmów (np. ektopowy komorowy), a następnie wyszukaj wszystkie pasujące cykle do tego szablonu w usłudze Data Insights.
5. Kliknij prawym przyciskiem myszy na liście wyszukiwania i wybierz polecenie Utwórz nowe wyszukiwanie, aby otworzyć okno dialogowe Wpis wyszukiwania.
   1. Kliknij prawym przyciskiem myszy w białym polu, a następnie wybierz polecenie Dodaj nową klauzulę.
   2. Kliknij Wartość za pomocą menu rozwijanego i wybierz Szablon. Po prawej stronie wybierz tag wcześniej utworzonego szablonu.
      UWAGA: Panel Wyniki wyświetla każdą sekcję w zapisie EKG z cyklem zgodnym z szablonem.
   3. Aby potwierdzić wyniki i odrzucić fałszywe wyniki (np. z powodu niedostatecznego wykrywania fali R), przejrzyj każdy wynik ręcznie. Kliknij lewym przyciskiem myszy na przebiegu i naciśnij STRG+R, aby odrzucić określony cykl, który zniknie z listy wyników.
      UWAGA: Wszystkie utworzone wyszukiwania można importować i zapisywać z odpowiednimi nazwami plików. Wszystkie tabele wyników można zapisać i wyeksportować w formacie wyjściowym arkusza kalkulacyjnego/ASCII w celu dalszej analizy statystycznej.

Wyniki

Rejestrowanie długoterminowych wyników EKG w ogromnych zbiorach danych. Możliwości dalszych analiz są wielorakie i zależą od indywidualnego projektu badawczego. Protokół ten zawiera opis niektórych bardzo podstawowych odczytów, które mogą być wykorzystane przez większość badaczy, zwłaszcza do eksperymentów przesiewowych, np. podczas charakteryzowania transgenicznej linii myszy lub podczas badania skutków określonego leczenia w modelu choroby. Poprzedni projekt obejmował badanie nowego kandydata na lek w celu ust...

Dyskusja

Powierzchniowe EKG jest podstawowym narzędziem diagnostycznym dla pacjentów cierpiących na zaburzenia rytmu serca, zapewniającym wgląd w wiele zjawisk elektrofizjologicznych. Niemniej jednak wystarczająca analiza patologii EKG powierzchni serca wymaga znajomości i zdefiniowania prawidłowych parametrów fizjologicznych. Wieloletnie badania epidemiologiczne doprowadziły do szerokiej zgody co do tego, co jest fizjologiczne u ludzi, a tym samym umożliwiły lekarzom na całym świecie wyraźne rozróżnienie tego, co patologiczne. J...

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule

Nazwa	Firma	Numer katalogowy	Komentarze
Ponemah Software	Międzynarodowe		oprogramowanie do analizy EKG