Valutazione automatica della segmentazione dell'intervallo QT nell'ischemia

The evaluation of the QT interval, measured through electrocardiography (ECG), is one of the most widely used methods to assess heart health, particularly in identifying potential myocardial ischemia, a condition that reduces blood flow to the heart. The aim of this thesis is to develop an advanced method for analyzing the QT interval in patients suffering from myocardial ischemia using MATLAB, a commonly used software for data processing. Monitoring this interval is essential, as its alteration increases the risk of arrhythmias, or irregular heartbeats, which can be potentially dangerous. This work proposes an algorithm capable of automatically analyzing the ECG data of patients with coronary obstructions, which are blockages in the arteries that supply blood to the heart. The algorithm segments the QT interval by identifying its start and end points and detecting any abnormalities. The QT segmentation was performed using a special MATLAB toolbox called ECGdeli, which is capable of identifying ECG peaks and correctly dividing the QT interval. To ensure maximum accuracy, criteria were applied to eliminate potentially inaccurate data, such as those showing excessive variations in heart rate. This allowed for the exclusion of unreliable data, avoiding errors in peak detection. Additionally, the QT interval was corrected using Bazett's formula, which adjusts the QT interval according to the patient's heart rate, resulting in the so-called QTc. The results show that the developed algorithm is highly accurate in detecting the start and end points of the QT interval, surpassing the precision of traditional manual methods. This automated approach not only reduces variability between different operators analyzing ECGs but can also serve as a valuable support to manual methods, improving the reproducibility and standardization of QT analysis. In conclusion, the proposed algorithm has proven to enhance the diagnosis and clinical management of at-risk patients by providing more precise and automated tools for ECG analysis. The thesis also discusses the importance of QTc variations in ischemic conditions and suggests how this method could be used in the future for more timely and accurate cardiac diagnoses. This approach also enabled the evaluation of the effect of Bazett's correction formula on four intervals: QRS, JTp, TpTe, and QT. The results showed that, in this case, the QT interval is the most influenced by the correction and, consequently, by heart rate variations, unlike the JTp and TpTe intervals, which showed less sensitivity to the correction.

La valutazione dell’intervallo QT, misurato attraverso l’elettrocardiografia (ECG), è uno dei metodi più diffusi per valutare la salute del cuore, in particolare per identificare eventuali ischemie miocardiche, una condizione che provoca una riduzione del flusso sanguigno al cuore. L’obiettivo di questa tesi è quello di sviluppare un metodo avanzato per l’analisi del- l’intervallo QT in pazienti affetti da ischemia miocardica utilizzando MATLAB, un software comunemente utilizzato per l’elaborazione dei dati. È essenziale monitorare questo intervallo poiché una sua alterazione aumenta il rischio di aritmie, ossia battiti cardiaci irregolari che possono essere potenzialmente pericolosi. Il lavoro propone un algoritmo in grado di analizzare automaticamente i dati ECG di pazienti con ostruzioni coronariche, ovvero blocchi nelle arterie che portano sangue al cuore. L’algoritmo segmenta l’intervallo QT, identificando i punti di inizio e fine di questo intervallo, e rilevando eventuali anomalie. La segmentazione del QT è stata effettuata utilizzando una speciale toolbox di MATLAB chiamata ECGdeli, che è in grado di identificare i picchi dell’ECG e suddividere correttamente l’intervallo QT. Per garantire la massima precisione, sono stati applicati criteri per eliminare dati potenzialmente imprecisi, come quelli che mostrano variazioni eccessive della frequenza cardiaca. In questo modo, si sono potuti escludere i dati non affidabili, evitando errori nel rilevamento dei picchi. Inoltre, l’intervallo QT è stato corretto utilizzando la formula di Bazett, che permette di adattare l’intervallo QT alla frequenza cardiaca del paziente, ottenendo così il cosiddetto QTc. I risultati dimostrano che l’algoritmo sviluppato è molto accurato nel rilevare i punti di inizio e fine dell’intervallo QT, superando in precisione i metodi manuali tradizionali. Questo approccio automatizzato non solo riduce la variabilità tra i diversi operatori che analizzano gli ECG, ma può anche essere un valido supporto al metodo manuale, migliorando la riproducibilità e la standardizzazione dell’analisi del QT. In conclusione, l’algoritmo proposto si è dimostrato capace di migliorare la diagnosi e la gestione clinica dei pazienti a rischio, fornendo strumenti più precisi e automatizzati per l’analisi degli ECG. La tesi discute anche l’importanza delle variazioni del QTc in condizioni di ischemia e suggerisce come questo metodo potrebbe essere utilizzato in futuro per una diagnosi cardiologica più tempestiva e accurata. Questo approccio ha inoltre consentito di valutare l’effetto dell’applicazione della formula di correzione di Bazett sui quattro intervalli: QRS, JTp, TpTe e QT. I risultati hanno dimostrato che, in questo caso, l’intervallo QT è quello maggiormente influenzato dalla correzione e, di conseguenza, dalle variazioni della frequenza cardiaca, a differenza degli intervalli JTp e TpTe, che mostrano una minore sensibilità alla correzione.