T wave detection and analysis

Detekce a analýza amplitudy T vlny Kardiovaskulární onemocnění jsou jednou z nejčastějších příčin úmrtí na celém světě, a proto je nezbytně nutné mít k dispozici nástroj, který umožní rychlé, bezpečné a levné rozpoznání nemoci. Takovým nástrojem je elektrokardiografie (EKG). Algoritmy automatizované analýzy parametrů EKG jsou běžnou složkou moderních elektrokardiografů, nicméně analýza signálů při výskytu patologie srdce je problematická kvůli změnám v jednotlivých parametrech EKG křivky. Cílem této bakalářské práce je návrh algoritmu pro automatizovanou detekci a analýzu amplitudy T vlny a jeho aplikace na datech registrovaných v experimentálním modelu akutní ischemie a reperfuze. Následná analýza amplitudových charakteristik T vlny je zaměřena na vyhodnocení možnosti předpovídání vzniku maligních arytmií na základě amplitudy T vln. Algoritmus byl realizován ve vývojovém prostředí MATLAB. Analyzovaný soubor obsahoval 187 EKG záznamů z 21 laboratorních potkanů za různých fyziologických a patologických stavů. Naměřené hodnoty byly porovnány po skupinách pomocí různých statistických testů. Pro zpracování a kontrolu výsledků byly využity statistický software IBM SPSS a tabulkový procesor Microsoft Excel 365. Vysoká míra spolehlivosti počítačového měření byla prokázána pomocí Bland-Altmanovy analýzy a koeficientů vnitrotřídní korelace. Při porovnání rychlostí měření bylo zjištěno, že počítačové zpracování šetří minimálně 5,33 minuty na každém signálu. Analýza amplitudových charakteristik objevila v porovnání s původním stavem nárůst amplitudy T vln během 1. minuty reperfuze v I. svodu a během ischemie ve III. svodu. Další analýza ukázala, že amplituda T vln u citlivých na arytmie zvířat za původního stavu je nižší v I. svodu a vyšší ve III. svodu v porovnání se zvířaty bez komorových arytmií.T-wave Detection and Analysis Cardiovascular diseases are one of the most frequent causes of death all over the world and therefore it is essential to have a tool that enables a fast, safe and cheap recognition of the disease. Such a tool is electrocardiography (ECG). Automatized analyses of ECG parameters algorithms are a common part of modern electrocardiographs, nevertheless a signal analysis, when heart pathology occurs, is problematic due to the changes in individual ECG curve parameters. The aim of this bachelor thesis is a proposal of an algorithm for an automatized detection and analysis of T wave amplitude and its use on the data registered in an experimental module of acute ischemia and reperfusion. The following analysis of a T wave amplitude characteristics is aimed at an evaluation of malign arrythmia based on T waves amplitude prediction possibility. The algorithm was implemented in a development environment MATLAB. The analyzed group contained 187 ECG records from 21 laboratory rats in various physiological and pathological conditions. The obtained data were compared in groups through various statistic tests. For data and check processing, statistic software IBM SPSS and Microsoft Excel 365 spreadsheet were used. A high rate of computer measurement reliability was proved through a Bland-Altman analysis and interclass correlation coefficients. A comparison of the measurement speed revealed that the computer processing saved minimally 5,33 minutes in every signal. An amplitude characteristics analysis discovered an amplitude T waves increase during the first minute of reperfusion in Ist lead and during ischemia in IIIrd lead. The following analysis revealed that T waves amplitude in animals sensitive to arrhythmia in original condition was lower in Ist lead and higher in IIIrd lead in comparison with animals without ventricular arrhythmia