Bioelectrical Signal Processing in Cardiology: inverse solution mapping on epicardial and endocardial potentials

Abstract

Inverse electrocardiography is aimed at reconstructing the heart electrical activity and its corresponding spread throughout the heart from non-invasive body surface measurements obtained through the Electrocardiogram (ECG) technique. This field has showed increasing promise during the last decades due to its main application: predict possible cardiac diseases such that medical interventions are avoided and costs which were meant to these clinical operations are also reduced. Still, properly detection of these cardiac diseases is directly correlated with the performance of the inverse-solving regularization methods. This Final Project counts with the collaboration of the Department of Medicine and the Department of Mathematics and Statistics of the Dalhousie University, Canada, which provided us with subject-specific BSPM measurements and data extracted from CT-scans of catheter interventions. Hence, our principals goals would be the analysis, review, comparison and cross-validation of the computed results on the multiple variants of the automated inverse-solving algorithms. Accordingly, a final conclusion of the influence which every regularization method has on the inverse solutions would be conducted by means of specialized simulation programs and numerical error measures.

La Electrocardiografía Inversa consiste en la reconstrucción de la actividad eléctrica del corazón y su correspondiente propagación en el corazón a partir de medidas no invasivas tomadas en la superficie corporal y obtenidas a través de la técnica llamada el Electrocardiograma (ECG). Este campo ha mostrado una creciente promesa durante las últimas décadas debido a su aplicación principal: predecir posibles enfermedades cardíacas y así evitar intervenciones quirúrgicas y reducir los costes que estaban destinados a éstas. Sin embargo, la correcta detección de estas enfermedades cardíacas está directamente relacionada con el funcionamiento de los métodos de regularización que solucionan el problema inverso. Este Proyecto Final cuenta con la colaboración del Departamento de Medicina y el Departamento de Matemáticas y Estadística de la Universidad de Dalhousie, Canadá, que nos ha proporcionado medidas de BSPM de un sujeto específico y datos extraídos de escáneres CT de intervenciones con catéter. Por lo tanto, nuestros objetivos fundamentales serán el análisis, la revisión, la comparación y la validación cruzada de los resultados en base a las múltiples variantes de los algoritmos automatizados para resolver el problema inverso. Consecuentemente, se llevará a cabo una conclusión final de la influencia que cada uno de los métodos de regularización tiene sobre las soluciones inversas mediante programas especializados en simulación y medidas de error numéricas.

La Electrocardiografía Inversa consisteix en la reconstrucció de l'activitat elèctrica del cor i la seva corresponent propagació al llarg del cor a partir de mesuraments no invasius presos en la superfície del cos i obtinguts a través de la tècnica anomenada l’Electrocardiograma (ECG). Aquest camp ha mostrat una creixent promesa durant les últimes dècades gràcies a la seva aplicació principal: predir possibles malalties cardíaques i així evitar intervencions cirúrgiques i reduïr els costos que estaven destinats a aquestes. No obstant això, la correcta detecció d'aquestes malalties cardíaques està directament relacionada amb el funcionament dels mètodes de regularització que solucionen el problema invers. Aquest Projecte Final compta amb la col·laboració del Departament de Medicina i el Departament de Matemàtiques i Estadística de la Universitat de Dalhousie, Canadà, la qual ens ha proporcionat mesuraments de BSPM d’un subjecte específic i dades extretes de escàners CT de intervencions amb catèter. Així doncs, els nostres objectius fonamentals seran l'anàlisi, la revisió, la comparació i la validació creuada dels resultats en base a les múltiples variants dels algoritmes automatitzats per resoldre el problema invers. Conseqüentment, es durà a terme una conclusió final de la influència que cada un dels mètodes de regularització té sobre les solucions inverses per mitjà de programes especialitzats en simulació i mesures d'error numèriques.