Неинвазивное эпи-эндокардиальное электрофизиологическое картирование стимулированной эктопии из межжелудочковой перегородки

Неинвазивное эпи-эндокардиальное электрофизиологическое картирование (НЭФК) сердца позволяет проводить реконструкцию электрограмм и с высоким разрешением визуализировать различные изопараметрические карты на основе многоканальной ЭКГ с поверхности торса и томографии. Данная работа посвящена исследованию нового алгоритма решения обратной задачи ЭКГ и верификация точности НЭФК при стимуляции МЖП у пациентов с предварительно имплантированными электрокардиостимуляторами.

Материал и методы. В исследование были включены 10 пациентов, которым выполнялось НЭФК (Amycard 01C EP LAB, ООО «Амикард», Россия - EP Solutions SA, Switzerland). Для построения изопотенциальных и вероятностных корреляционных карт на трехмерных полигональных моделях желудочков сердца примелись итеративный алгоритм решения обратной задачи в терминах потенциала простого слоя (ESL-iterative) и новый алгоритм, основанный на комбинации методов векторного анализа и кратчайшего пути нахождения наиболее правдоподобного центра зоны ранней активации фокусных источников (FRA-V). Для оценки точности НЭФК определялось геодезическое расстояние от кончика ПЖ электрода до центра зоны ранней активации.

Результаты. Среднее значение (SD) составило 22 (15) мм при использовании алгоритма ESL-iterative и 12 (7) мм - алгоритма FRA-V, а медиана (25-75% IQR) - 23 (8-29) мм и 10 (8-14) мм, соответственно. Сравнительный анализ результатов использования разных алгоритмов показал наличие статистически значимого различия (p=0,01) в пользу более высокой точности FRA-V по сравнению с ESL-iterative. Подробный визуальный анализ вероятностных корреляционных и изопотенциальных карт показал значительно более точную локализацию зон ранней активации при использовании нового алгоритма FRA-V.

Выводы. Результаты исследования показали возможность НЭФК с достаточной точностью (медиана 10 мм) распознавать зону ранней активации стимулированных эктопий в области перегородки при использовании нового алгоритма FRA-V. Таким образом, его использование значительно повышает диагностическую ценность НЭФК и показывает значительное преимущество данной методики по сравнению другими неинвазивными методами топической диагностики. Более того, одновременное картирование всей поверхности МЖП за один сердечный цикл открывает возможность использовать данную методику для предоперациионой топической диагностики таких сложных нарушений ритма как неустойчивые и полиморфные желудочковые аритмии.

1. Ramanathan C, Ghanem RN, Jia P et al. Noninvasive electrocardiographic imaging for cardiac electrophysiology and arrhythmia. Nat Med. 2004;10(4):422-8. doi:10.1038/nm1011.

2. Wissner E, Revishvili A, Metzner A. et al. Noninvasive epicardial and endocardial mapping of premature ventricular contractions. Europace. 2017;19(5):843-9. doi:10.1093/europace/euw103.

3. Чмелевский МП, Зубарев СВ, Буданова МА и др. Верификация точности неинвазивного электрофизиологического картирования сердца при левожелудочковой эпикардиальной стимулированной эктопии. Вестник аритмологии. 2019;95(1):5-16 DOI: 10.25760/VA-2019-95-5-16.

4. Чмелевский МП, Зубарев СВ, Буданова МА и др. Верификация точности неинвазивного эпи- эндокардиального электрофизиологического картирования сердца при правожелудочковой эндокардиальной стимулированной эктопии. Вестник аритмологии. 2019; 96(2):19-28 DOI: 10.35336/VA-2019-2-19-28.

5. Kalinin A, Potyagaylo D, Kalinin V. Solving the Inverse Problem of Electrocardiography on the Endocardium Using a Single Layer Source. Front Physiol. 2019;1058. doi:10.3389/fphys.2019.00058

6. Potyagaylo D, Chmelevsky M, Kalinin A. Single-Layer Based Algorithms for Solving the Inverse Problem of ECG. In: 2019 Computing in Cardiology Conference (CinC): Computing in Cardiology; 2019.

7. Potyagaylo D, Chmelevsky M, van Dam PM et al. ECG Adapted Fastest Route Algorithm to Localize the Ectopic Excitation Origin in CRT Patients. Front. Physiol. 2019;101058. doi:10.3389/fphys.2019.00183

8. Potyagaylo D, Chmelevsky M, Budanova M et al. Combination of lead-field theory with cardiac vector direction: ECG imaging of septal ventricular activation. J Electrocardiol. 2019;57SS40-S44. doi:10.1016/j.jelectrocard.2019.08.003

9. Шитиков ВК, Розенберг ГС. Рандомизация и бутстреп: статистический анализ в биологии и экологии с использованием R. Институт экологии Волжского бассейна РАН. Тольятти: Кассандра; 2013. 314 p.

10. Hintze JL, Nelson RD. Violin Plots: A Box Plot-Density Trace Synergism. The American Statistician. 1998;52(2):181-4. doi:10.1080/00031305.1998.10480559

11. Armitage P, Berry G, Matthews JNS. Statistical methods in medical research. 4th ed. Oxford: Blackwell Science; 2002.

12. Гожий АП, Коваленко ИИ. Системное использование робастных и бутстреп методов в задачах анализа данных. Адаптивні системи автоматичного управління: міжвідомчий науково-технічний збірник. 2006; 29(9):38-49

13. van Dam PM, Tung R, Shivkumar K, Laks M. Quantitative localization of premature ventricular contractions using myocardial activation ECGI from the standard 12lead electrocardiogram. J Electrocardiol. 2013; 46(6):574-9. doi:10.1016/j.jelectrocard.2013.08.005