ANGIOGRAFIA CORONARICA: ANALISI ELETTROCARDIOGRAFICA SERIALE DELL’INTERVALLO QT

Negli ultimi anni, l'analisi dell'intervallo QT negli elettrocardiogrammi (ECG) è emersa come un elemento cruciale nella valutazione delle patologie cardiache, in particolare l'ischemia cardiaca. L’apparato cardiocircolatorio, responsabile del trasporto di sangue e nutrienti, e il comportamento elettrico del cuore, monitorato attraverso l’ECG, sono fondamentali per comprendere il funzionamento del sistema cardiovascolare e identificare eventuali anomalie. L'elettrocardiogramma è uno strumento diagnostico essenziale che registra l'attività elettrica del cuore e può rivelare alterazioni significative, come quelle indotte dall'ischemia cardiaca. Si è visto infatti che le conseguenze di un’ischemia cardiaca sull’elettrocardiogramma sono, nella maggior parte dei casi, un sovraslivellamento del tratto ST e onda T alta e acuminata (in alcuni casi si è visto anche un sottoslivellamento del tratto ST e un’onda T negativa). Questa tesi si propone di sviluppare un metodo avanzato per la segmentazione automatica dell'intervallo QT negli ECG e di valutare le variazioni seriali di questo intervallo in condizioni di ischemia cardiaca. Utilizzando database di registrazioni ECG ottenute durante procedure di angioplastica coronarica percutanea transluminale (PTCA), sono stati applicati filtraggi avanzati per garantire la qualità del segnale. Successivamente, attraverso la toolbox ECGdeli per MATLAB si è potuta attuare una segmentazione automatica dell'intervallo QT. Nello specifico l'intervallo QT è stato ottenuto come somma di tre intervalli (calcolati attraverso la toolbox prima citata): QRS, JTpeak e TpeakTend, per poi correggerlo attraverso la formula di Bazett, ottenendo così il QTc. Tutto ciò è stato fatto per le acquisizioni pre e post-inflazione. I metodi statistici applicati hanno permesso poi di confrontare i valori di questi intervalli prima e dopo l'inflazione del palloncino, ottenendo i p-value per ciascuno. I risultati hanno mostrato variazioni significative nei valori del QTc e dei suoi intervalli componenti (QRS, JTpeak, TpeakTend) prima e dopo l'inflazione del palloncino, indicando che tali variazioni possono essere utilizzate come marker elettrocardiografici affidabili per la diagnosi precoce dell'ischemia cardiaca. In particolare, l'intervallo JTpeak, pur avendo un p-value inferiore a 0,05, ha mostrato un valore di 0,0208, che è il più grande tra gli intervalli considerati. Questo suggerisce che l'effetto dell'inflazione sull'intervallo JTpeak è minore rispetto agli altri intervalli, rendendo necessarie ulteriori indagini per comprendere meglio le variazioni di questo intervallo. Gli algoritmi utilizzati hanno dimostrato un'elevata precisione nella rilevazione dei punti di inizio e fine dell'intervallo QT, puntando a migliorare notevolmente l'accuratezza rispetto ai metodi tradizionali manuali. Inoltre, l'implementazione di metodi automatizzati è volta a ridurre la variabilità inter-osservatore, aumentare la riproducibilità dei risultati e standardizzare l'analisi del QT. La robustezza e l'affidabilità del metodo suggeriscono una potenziale applicabilità clinica, offrendo strumenti più precisi e automatizzati per l'analisi ECG, che potrebbero migliorare le pratiche diagnostiche in cardiologia. In conclusione, questa ricerca fornisce un contributo significativo alla diagnosi cardiologica, migliorando la comprensione delle dinamiche dell'intervallo QT in relazione all'ischemia cardiaca e influenzando positivamente le pratiche cliniche per una diagnosi più tempestiva e accurata. L'approccio proposto ha il potenziale di migliorare significativamente le pratiche diagnostiche in cardiologia, offrendo strumenti più precisi e automatizzati per l'analisi ECG.