ワンタイム心電図による不整脈の同定

この研究は、以下の医学的問題を解決することを目的としています。

1. 心房細動のタイプを特定して定義することは、その自然発生と潜伏のために問題があります。
2. 心房細動をスクリーニングするための測定装置はほとんど利用できません。

主な研究課題は次のとおりです。

1. 不整脈の検出に単一誘導心電図測定を使用できますか?

   1. シングル リード ECG セルフ モニタリングの測定位置 (ECG リード) を見つけ、ユーザビリティと信号品質に対する測定位置の影響を評価します。
   2. 測定が別の人 (看護師または親戚) によって実行される場合の単一誘導 ECG モニタリングの測定位置を見つけ、ユーザビリティと信号品質に対する測定位置の影響を評価します。
   3. 心房細動の識別のための単一リード ECG 測定の信頼性を確認してください。
   4. 速い心拍数 (頻脈) と遅い心拍数 (徐脈) を識別するための単一誘導心電図測定の信頼性を調べます。

2. 光パルス登録に基づくリストバンドは、不整脈に関する信頼できる情報を得ることができますか?

   1. 心房細動の識別のためのパルスリストバンドの有用性を調べてください。
   2. 速い心拍数 (頻脈) と遅い心拍数 (徐脈) を識別するための脈拍リストバンドの有用性を調べてください。

この研究の方法開発の目的は、健康な患者と心臓に問題のある患者を対象に、シングル リード ECG での心拍数測定と脈波測定の信頼性を評価することです。 この研究では、最も一般的な心不整脈である心房細動を確実に特定するための軽量測定技術に基づく計算方法を開発しています。 心房細動の診断と治療は、脳卒中を予防するための決定的な要因です。

研究患者は、通常の治療プロセスに含まれる 12 チャンネルの臨床 ECG 登録をすでに受けています。 この 12 チャネル ECG は、研究に適した患者の識別とサブグループ (正常なリズム、心房細動、急速または遅いリズム) への分割に使用されます。

実際の研究測定では、5 つの湿式電極を使用してホルター心電図装置が患者の胸部に取り付けられ、リズム モニタリングのゴールデン スタンダードとして使用されます。 軽量測定法は、ホルター心電図登録の結果と比較されます。 さらに、フォトプレチスモグラムは、PPG 登録のために患者の手首に配置されます。 図 1 は、調査の測定結果の例を示しています。

研究者は、ワンタイム ECG 測定装置を使用して、2 つの異なる測定位置 (脇腹と胸部) から 1 分間の記録を測定します。 その後、患者は 3 つの位置すべて (親指、脇腹、胸部) から 1 回限りの ECG デバイスを使用して 1 分間のセルフモニタリング測定を実行し、宝石心電図を使用して胸部からも測定を行います。

この研究では、ホルター登録と比較して、これらの軽量測定方法のさまざまな心拍リズムを検出する能力を比較しています。

測定に使用されるデバイスは次のとおりです。

1. 湿式電極を備えた Faros 360 EKG センサー (図 1、デバイス 1) (Mega Elektroniikka、http://www.megaemg.com/ クオピオ・スオミ）。 Faros 360 Holter は CE および FDA 510(k) クリア クラス 2a 医療機器であり、5 つの使い捨て湿式電極で患者の胸部に取り付けられます。

2. Suunto Movesense ワンタイム ECG デバイス (Suunto Oy、http://www.suunto.com ヴァンター・スオミ）。 Movesense は、ECG 測定に 2 つの dy 電極を使用する CE クリア済みの民生用デバイスです (図 1 デバイス 2 および 3)。 Movesense ケース;ジュエルとワンタイムECGケース。

   1. 以前の研究（Afib24h）では、Valvira が報告され、研究は臨床デバイス研究（Movesense + チェスト ストラップの組み合わせ）の許可を受けました。
   2. この研究では、Valira は臨床デバイス研究 (Movesense + 1 回限りの ECG デバイスの組み合わせ) について報告されています。
3. Empatica E4 アクティビティ ブレスレット (Empatica Ltd http://www.empatica.com これは、CE クリアされた消費者向けデバイスです。 Empatica E4 は、血管内を循環する血液の量を光学的に測定するフォトプレチスモグラムでもあります (図 1 デバイス 4)。
4. Samsung Gear S3 ウェアラブル (Samsung Electronics, Co., Ltd.、www.samsung.com Soul Etelä-Korea) は、CE クリアされた消費者向けデバイスです。 ギア S3 は、血管内を循環する血液の量を光学的に測定するフォトプレチスモグラムでもあります。

研究者は、デバイスを患者に取り付けます。 その後、研究者は Faros 360 (デバイス 1) と Empatica E4 (デバイス 4) デバイスで 10 分間の登録を開始します。 10 分間の測定中、研究者は Movesense ECG (デバイス 2) を使用して 2 つの異なる測定位置から 1 分間の記録を測定します。1. 胸部から垂直に胸骨 2. 胸部から胸骨に沿って 次に、患者は 1 分間のセルフモニタリング測定を実行します。 1. 胸から、垂直に胸骨から 2. 胸から、胸骨に沿って 3. 脇腹の下部から 4. 親指から 5. 宝石を持った胸から-心電図。

ECG 測定による心拍数検出は、QRS コンプレックスの検出によって最も一般的に行われます。 これらの QRS 検出器の多くは、ここ数十年で開発されました。 乾式電極を使用した ECG 測定は、装置の小さな動きでさえ ECG 信号に大きな変化を引き起こすため、湿式電極測定と比較して、かなり多くの動きの乱れを伴います。 さらに、特に親指を測定点として使用する場合、筋肉からの EMG ノイズは、湿式電極測定に比べて著しく高くなります。

このプロジェクトは、以前のモバイル ECG プロジェクトで開発されたノイズと QRS 検出の方法を利用して、乾式電極測定で QRS 群と心拍数の不規則性を確実に検出できるようにします。

この研究では、以前に開発された心拍数検出方法は、正常な洞調律、心房細動、および遅い (徐脈) および速い (頻脈) 心拍数の研究の測定によって検証されます。

この研究では、心房細動の検出におけるパルス検出の能力を調べます。 フォトプレチスモグラムは、組織内の光の吸収を測定します。 血液への光の吸収は、周囲の組織への吸収よりも大きくなります。 心臓が鼓動すると、血液量の変化に基づいて毛細血管が拡張および収縮します。 フォトプレチスモグラフィーでは、吸収の変化を検出することで心拍数を測定できます。

フォトプレチスムグラムは、モバイル ECG デバイスのように、動きに特に敏感で、LED/フォトダイオードの小さな動きでさえ、光強度に大きな変化を引き起こします。

また、生理学的変化は、心拍数の測定に障害を引き起こします。たとえば、血管の弾性が変化すると、脈拍時間が変化し、測定に障害が生じます。

高周波ピアス QRS コンプレックスとは異なり、脈波は低周波の上下変動であり、正確な心拍数測定に独自の課題を引き起こします。

心房細動では心房が十分に機能しないため、心室が完全に血液で満たされません。 さらに、心房細動は、心房から心室へのインパルスの不規則な伝導を引き起こし、パルスの不規則性を引き起こします。 送り出される血液の量は 1 回のストロークごとに変化するため、脈波の検出は困難です。

このプロジェクトでは、一連の脈波から正確な心拍数を測定する方法を開発します。

この方法の開発は、メーターの動きによる障害、心房細動に典型的な脈波の不規則性、および遅い (徐脈) および速い (頻脈) 心拍数検出の課題を考慮に入れることを目的としています。

メソッド開発の主な目標は、心房細動による脈拍の不規則性を正常な洞調律と区別し、速い心拍リズムと遅い心拍リズムを確実に検出できるように、脈拍を正確に測定することです。

心房細動では、電気インパルスが心室にランダムに伝導し、心拍数が不規則で不均一になります。 心臓協会による大規模なキャンペーン「脈拍を感じる - 脳卒中を防ぐ」は、心拍数または脈拍の認識に基づいています。 もちろん、脈拍認識は心房細動を検出する最も安価な方法ですが、この方法では多数の誤検知が発生します。 心電図測定により、心房細動の検出はより確実になります。 この目的のために、自動化された心房細動検出アルゴリズムが開発されました。

長期的なホルター心電図測定における心房活性化の識別は、一般に、信号ノイズ比が低いため非常に困難です (運動、筋肉アーチファクト、および部分的に重なる非常に強い心室活動)。 このため、ほとんどの心房細動検出アルゴリズムは、脈拍の不規則性の識別に基づいています。 心拍数の不規則性 (RR 間隔) をパラメーター化するために、いくつかの比較的単純だが信頼できる時間レベルの方法が導入されました。 一例として、RR 間隔 (心拍数) が連続する RR 間隔変化 (心拍数変化) の関数として表される RdR ベースの方法 (Lian et al. 2011)。 RdR グラフは、不規則な心拍数の変化に起因するパターンの断片化を定義します。 さらに、RR 時系列の内部コヒーレンスを推定する方法があります (Lee et al. 2011)。 心拍変動のパラメータ化にさまざまな非線形手法も導入されており、心拍変動のダイナミクスをより広範に記述できるようになっています (線形性の仮定を制限することなく)。 非線形方法の 1 つのクラスは、異なるエントロピー量です。これらは、心房細動と不規則な心拍数の識別に特に興味深いものです。 エントロピー量を使用して、RR 時系列の規則性と予測可能性を推定できます。 通常、エントロピー量の信頼できる計算には比較的長い測定時間が必要ですが、短い測定値の分析に適したエントロピー量も導入されています (Lake & Moorman 2011)。

この研究プロジェクトでは、既存の方法に基づいて、モバイル ECG 測定と脈波測定のための新しい心房細動検出アルゴリズムを開発します。 アルゴリズムは、心房と心室の早期複合体を考慮に入れる必要があります。 これらを無視すると、RR 時系列の不規則性が増し、偽陽性の心房細動の数が増えます。