Устойчивость пространственного угла QRS-T векторкардиограммы к влиянию фильтрации сигнала: пилотное исследование

Цель: оценить устойчивость пространственного угла QRS-T к воздействию фильтра низких частот.

Материалы и методы: В исследование были включены векторкардиограммы (ВКГ) в системе отведений Франка в пересчете по матрице Беммеля, синтезированные с помощью разработанного в лаборатории ЭКГ автоматического алгоритма из электрокардиограмм (ЭКГ-12), зарегистрированных у 53 пациентов 28–80 лет с синусовой нормокардией, случайным образом отобранных из базы данных НМИК им ак. Е. И. Чазова. Были сопоставлены величины амплитуд зубцов P, Q, R, S, T, а также пространственного угла QRS-T, полученные при включении различных режимов фильтрации (70 Гц, 40 Гц, 30 Гц) и при ее отсутствии.

Результаты: включение всех вариантов фильтров низких частот (ФНЧ) приводило к уменьшению амплитуды зубцов комплекса QRS но не оказывало значимого влияния на величину пространстыенного угла QRS-T.

Заключение: была разработана и апробирована методика статистической оценки устойчивости показателей ЭКГ и ВКГ к воздействию одного из методов обработки сигналов —  фильтрации; подтверждена выдвинутая гипотеза об устойчивости к фильтрации пространственного угла QRS-T, являющегося одним из интегральных показателей электрической гетерогенности миокарда и значимым маркером и предиктором сердечно-сосудистых осложнений. Пространственный угол QRS-T является перспективным показателем для разработки алгоритмов автоматизированного анализа ЭКГ.

1. Smulyan H. The computerized ECG: friend and foe. American journal of medicine. 2019 (132): 153–160.

2. Recommendations for the standardization and interpretation of the electrocardiogram: part I: the electrocardiogram and its technology a scientific statement from the American Heart Association Electrocardiography and Arrhythmias Committee, Council on Clinical Cardiology; the American College of Cardiology Foundation; and the Heart Rhythm Society endorsed by the International Society for Computerized Electrocardiology. Journal of the American College of Cardiology. 2007;49;10; 1109–1127.

3. Martinek R, Ladrova M, Sidikova M et al. Advanced Bioelectrical Signal Processing Methods: Past, Present and Future Approach — Part I: Cardiac Signals. Sensors (Basel). 2021(15): 5186–5192. doi: 10.3390/s21155186

4. Дроздов Д. В. Неочевидные причины диагностических ошибок в электрокардиографии. М., «Медика», 2014 г., 214с.

5. Wilson FN, MacLeod AG, Barker PS, Johnson FD. The determination and the significance of the areas of the ventricular deflections of the electrocardiogram. Amer. Heart J. 1934;10: 46–61.

6. Блинова Е. В., Сахнова Т. А., Юрасова Е. С. Диагностическое и прогностическое значение угла QRS-T //Терапевтический архив. 2020; 9: 85–93.

7. Фролов А. В.. Пространственный угол QRS-T в оценке риска жизнеугрожающих аритмических событий. Кардиология в Беларуси. 2020: 5:620–628

8. Сахнова Т. А., Блинова Е. В., Саидова М. А. Значение пространственного угла QRS–T для оценки тяжести поражения сердца у больных артериальной гипертонией. Кардиология. 2021;11: 49–56.

9. Блинова Е. В., Сахнова Т. А., Юрасова Е. С. Пространственный угол QRS-T как показатель тяжести поражения сердца у больных артериальной гипертонией. Российский кардиологический журнал. 2021;6: 17–17.

10. Сахнова Т. А., Мартынюк Т. В. Пространственный угол QRS-T и электрокардиографический желудочковый градиент при разных формах прекапиллярной легочной гипертензии. Кардиологический вестник. 2019;1; 40–45.

11. Сахнова Т. А., Доценко Ю. В., Сергиенко В. Б. и др. Факторы, связанные с увеличением пространственного и фронтального углов QRS-T у больных инфарктом миокарда нижней локализации. Кардиология. 2020; 11: 76–83.

12. Macfarlane P. W. Lead systems. — In: Comprehensive Electrocardiology. Macfarlane P. W., Oosterom A., Pahlm O., Kligfield P., JanseM., Camm J. (eds), Springer; 2010, p. 375–426.

13. R Core Team (2022). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.R-project.org/

14. Ripley B. D. et al. The R project in statistical computing //MSOR Connections. The newsletter of the LTSN Maths, Stats & OR Network. 2001; 1: 23–25.

15. Петри А., Сэбин К. Наглядная медицинская статистика: учебное пособие // А. Петри, К. Сэбин. — М .: ГЭОТАР-Медиа, 2021. — 232 с.

16. Лагутин М. Б. Наглядная математическая статистика. Учебное пособие. — М .: Лаборатория знаний, 2022. — 472 с.

17. Guldenring D, Finlay DD, Bond RR. The effects of 40 Hz low-pass filtering on the spatial QRS-T angle. Computing in Cardiology Conference (CinC), 2016: 93–96.

18. Guldenring D, Finlay DD, Bond RR, Kennedy A. The effects of 0.67 Hz high-pass filtering on the spatial QRS-T angle. Computing in Cardiology (CinC). 2017:. 1–4. doi: 10.22489/CinC.2017.223–392.

19. Grant RP. In: Clinical Electrocardiographлет: The Spatial Vector Approach. Grant RP, editor. New York: McGraw-H ill Inc; 1957. pp. 1–225.

20. Ball MF, Pipberger HV. The normal spatial QRS-T angle of the orthogonal vectorcardiogram. American Heart Journal. 1958; 611–615 https://doi.org/10.1016/0002–8703(58)90090-5.

21. Draper HV, Peffer CJ, Stallmann FV, Littmann D, Pipberger HV. The corrected orthogonal electrocardiogram and vectorcardiogram in 510 normal men (Frank lead system). Circulation. 1964;30:853–64 DOI: 10.1161/01.cir.30.6.853

22. H. V. Pipberger, M. J. Goldman, D. Littmann, G.P. et al. Correlations of the orthogonal electrocardiogram and vectorcardiogram with consitutional variables in 518 normal men. Circulation. 1967; 35(3):536–51. doi: 10.1161/01.cir.35.3.536.

23. Scherptong RWC, Henkens IR. Normal limits of the spatial QRS-T angle and ventricular gradient in 12-lead electrocardiograms of young adults: dependence on sex and heart rate. Journal of Electrocardiology. 2008: 648–655. https://doi.org/10.1016/j.jelectrocard.2008.07.006.

24. Kardys I, Kors JA, Van der Meer I, Hofman A, Van der Kuip DA, Witteman JC. Spatial QRS-T angle predicts cardiac death in a general population. Eur Heart J. 2003;24:1357–1364.

25. Yamazaki T, Froelicher VF, Myers J, Chun S, Wang P. Spatial QRS-T angle predicts cardiac death in a clinical population. Heart Rhythm. 2005;2:73–78.

26. Rautaharju PM, Kooperberg C, Larson JC, LaCroix A. Electrocardiographic abnormalities that predict coronary heart disease events and mortality in postmenopausal women: The Women’s Health Initiative. Circulation. 2006;113:473–480.

27. Zhang ZM, Rautaharju PM, Prineas RJ, et al. Electrocardiographic QRS-T angle and the risk of incident silent myocardial infarction in the Atherosclerosis Risk in Communities study. J Electrocardiol. 2017;50(5):661–6. doi: 10.1016/j.jelectrocard.2017.05.001

28. Andrew Oehler, M.D.,* Trevor Feldman, B.S.,† Charles A. Henrikson, M.D., M.P.H.,† and Larisa G. Tereshchenko, M.D., Ph.D. QRS-T Angle: A Review Ann Noninvasive Electrocardiol 2014;19(6):534–542

29. Voulgari C, Pagoni S, Tesfaлетe S, Tentolouris N. The spatial QRS-T angle: implications in clinical practice. Curr Cardiol Rev. 2013;9(3):197– 210. doi: 10.2174/1573403x113099990031. PMID: 23909632; PMCID: PMC3780345.

30. Perez-A lday E.A., Li- Pershing Y., Bender A. et al.Importance of the heart vector origin point definition for an ECG analysis: the Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC) study. Comput. Biol. Med.,104 (2019;127–138, https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2018.11.013

31. Young WJ, Duijvenboden S, Ramírez J, et al. A Method to Minimise the Impact of ECG Marker Inaccuracies on the Spatial QRS-T angle: Evaluation on 1,512 Manually Annotated ECGs, Biomedical Signal Processing and Control. 2021. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2020.102305