IAM   02674
INSTITUTO ARGENTINO DE MATEMATICA ALBERTO CALDERON
Unidad Ejecutora - UE
congresos y reuniones científicas
Título:
Software para el Análisis del Mapeo Electrocardiográfico
Autor/es:
CÉSAR F. CAIAFA; SANTIAGO F. CARACCIOLO; PEDRO D. ARINI; FRANCISCO D. MARTÍNEZ PERÍA
Reunión:
Congreso; Encuentro Argentino y Latinoamericano de Ingeniería CADI / CLADI / CAEDI; 2021
Institución organizadora:
FIUBA/CONFEDI
Resumen:
El mapeo electrocardiográfico (del inglés, Electrocardiographic Imaging) es una técnica de diagnóstico cardiológico utilizada para estimar, no invasivamente, el potencial eléctrico en el epicardio.Para llevar a cabo la técnica, se requiere de una imagen médica en conjunto con la adquisición de señales electrocardiográficas. El potencial eléctrico sobre el epicardio es estimado como solución a un problema inverso mal condicionado que debe serregularizado.Las principales aplicaciones del mapeo electrocardiográfico son: 1) soporte en el planeamiento y ejecución de las terapias de ablación 2) estratificación de riesgo y diagnóstico.El objetivo de este trabajo es desarrollar un software que  permita preprocesar, computar y visualizar las señales espacio-temporales que intervienen en el mapeo electrocardiográfico para evaluar el impacto de diferentes regularizaciones.El desarrollo del software se ha realizado en el lenguaje de programación Python utilizando las librerías vispy/napari para las visualizaciones basadas en GPU, Zarr para el almacenamiento de grandes datos, numpy/scipy para el análisis algebraico, y pyqt para la interfaz gráfica.Las capacidades del software desarrollado son 1) visualizar señales temporales multicanal 2) asignar marcas temporales para identificar eventos 3) identificar canales ruidosos 4) visualizar torso/epicardio con potenciales eléctricos 5) filtrar la línea de base a señales temporales 6) reconstruir/interpolar canales ruidosos 7) computar el problema inverso 8) navegar los potenciales eléctricos estimados en función de los hiperparámetros 9) visualizar curvas de criterios de selección de hiperparámetros 10) computar métricas.La herramienta desarrollada potencia la investigación en el  campo del mapeo electrocardiográfico con el fin de mejorar su capacidad diagnóstica.