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ECG: Come funziona l’elettrocardiogramma

52
5 anni fa

5 minuti

Tutti noi, per un motivo o per un altro, conosciamo la macchina dell’ECG, l’elettrocardiogramma.

Che sia perché l’abbiamo vista in un telefilm come Grey’s Anatomy o perché l’abbiamo provata sulla nostra stessa pelle.

Ma vi siete mai chiesti quanto lavoro c’è dietro per far si che questo tipo di macchina sia precisa ed affidabile?

Partiamo dal principio partendo da quello che è l’organo al centro di tutto questo studio: Il Cuore. 

 

 

Il Cuore

Il cuore è un organo presente nel nostro corpo, protagonista indiscusso dell’apparato circolatorio la cui funzione è quella di pompare il sangue verso gli altri organi.

Come funziona il cuore?

Il nostro sistema nervoso autonomo (simpatico-parasimpatico) regola, a seconda della situazione, l’intensità e la frequenza delle pulsazioni cardiache attraverso delle scariche elettriche che fungono da Pace-maker naturali.

Le correnti elettroniche extracellulari generate dal processo di eccitazione si propagano sino alla superficie del corpo, distribuendosi nel conduttore tridimensionale costituito dai tessuti circostanti il cuore.

Queste correnti generano (profanamente parlando) un comando che induce le varie parti del cuore a svolgere il loro compito. Queste correnti possono essere misurate tramite l’applicazione in elettrodi in opportune parti del corpo.

Quello che ne esce è forse uno dei segnali più conosciuti dalle masse:

Figura: L’Elettrocardíogramma (Da R.M. Berne, M.N. Levy: Cardiovascular PhysioloRy, The C.V. Mosby Company, 1981)

Nella figura sono identificate varie onde, ma quel che interessa ai nostri fini è il complesso QRS. Si tratta di un insieme di tre onde che si susseguono l’una all’altra, corrispondente alla depolarizzazione dei ventricoli. L’importanza di questo complesso sta nel fatto che oltre ad essere facilmente riconoscibile, rappresenta anche il punto cruciale della funzione cardiaca.

Per sapere quanti sono i nostri bpm (battiti per minuto) basterebbe controllare per un minuto l’andamento del segnale ECG e contare quanti sono i complessi QRS.

Possiamo quindi asserire che la comparsa del QRS rappresenta a tutti gli effetti un battito del nostro cuore, quindi in maniera del tutto intuitiva, per sapere quanti sono i nostri bpm (battiti per minuto) basterebbe controllare per un minuto l’andamento del segnale ECG e contare quanti sono i complessi QRS.

Intuitivo e facile certo, ma la maggior parte delle volte necessitiamo di sapere questo dato più facilmente, più velocemente e costantemente nel tempo senza stare lì a contare queste piccole onde.

 

 

 

Algoritmi di riconoscimento

Un algoritmo è un qualsiasi schema o procedimento sistematico di calcolo che ci permette di arrivare al risultato in un tempo ragionevolmente più breve rispetto al calcolo manuale.

Uno primi algoritmi utilizzati in questo ambito è l’Algoritmo di Okada.

Questo si basava sul filtraggio, tramite un filtro di hanning ( passa-basso a finestra mobile) , e sulla potenza del segnale ECG. Dopo essere stato “filtrato” da questo algoritmo il segnale avrà cambiato aspetto e avrà una forma di questo tipo:

 

 

Notiamo subito varie differenze rispetto al segnale di prima: le piccole onde sono quasi del tutto sparite, mentre il complesso QRS, e in particolare il picco R sovrasta il resto.

Questo passaggio serve per rendere inconfondibile l’onda R ( alcune patologie possono portare le onde P o T ad essere più grandi, e di conseguenza possono essere confuse). Ma cos’è quella linea tratteggiata ?

Ricordando che questo tipo di segnale viene analizzato da un computer, che non guarda le immagini come noi, ma analizza i dati, bisognava trovare un modo perché il computer capisse quando era presente un QRS. Questo è detto metodo della soglia.

Questo metodo consiste nel decidere una soglia sopra la quale se esiste un qualsiasi dato allora viene segnalato dal computer come QRS e di conseguenza come battito cardiaco.

Questo metodo consiste nel decidere una soglia sopra la quale se esiste un qualsiasi dato allora viene segnalato dal computer come QRS e di conseguenza come battito cardiaco.

Nell’algoritmo di Okada questa soglia corrisponde al 12,5% del dato più grande disponibile (in particolare in questa figura sarebbe il 12,5% del valore nel picco destro). Il computer può così tranquillamente decretare il bpm “contando” i i picchi al di sopra della soglia.

Anche il computer deve attendere 1 minuto per conoscere questo valore? Ovviamente no.

Al computer basta molto meno. Infatti questo sfrutta ulteriori algoritmi di tipo statistico, sfruttando una media di tempo picco-picco calcolata con un numero ridotto di battiti.

 

 

 

Esempio pratico e calcolo al computer

Prendiamo una piccola porzione di un ECG e la mettiamo in ingresso al nostro computer. Inizialmente l’aspetto di un segnale ECG sarà questo tipo:

 

 

Il fatto che sia “ondulato” è dovuto a delle fluttuazioni generiche come il respiro oppure l’interferenza della rete elettrica. Notiamo inoltre che il segnale in ingresso conterrà non più di 30 battiti, che sono più che sufficienti al programma per capire la nostra frequenza cardiaca.

A questo punto il computer provvederà ad “raddrizzare” il segnale rendendolo più simile a quello che tutti conosciamo, e una volta fatto, applicherà quello che abbiamo chiamato in precedenza ” algoritmo di Okada”.

Il segnale che ne risulterà in uscita sarà dunque del tipo:

 

 

Esattamente come ci aspettavamo il picchi R sono diventati molto più alti rispetto al resto, e il computer leggerà tutti i picchi al di sopra della linea dorata, fissata secondo Okada al 12.5% del massimo.

Al computer ora basta fare un semplice calcolo, prendendo il numero di secondi in un minuto (60) e dividendo per la media aritmetica delle differenze temporali picco-picco.

 

 

 

In questo primo di una serie di articoli in materia abbiamo visto il metodo che è alla base della teoria dell’ECG e che ci servirà per avere un’idea generica di come funzionano i dispositivi utilizzati negli ospedali o più semplicemente nella vita di tutti i giorni (vedi smartwatch)

Al giorno d’oggi sono utilizzati metodi più efficienti, ma quasi tutti derivanti da questo algoritmo.

 

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