Abstract
To prevent sudden cardiac death of patients who are at risk from long standing tachyarrhythmia the implantable cardioverter defibrillator (ICD) is the first choice therapy. ICDs use a range of electrostimuli up to defibrillation, which is a non synchronous high energy shock, whereas cardioversion is synchronous with the ECG. In order to know when and how to react, a detection algorithm, which analyses an intracardial electrocardiogram (ECG) and classifies the heart rhythm, is implemented in every ICD. All detection algorithms use the heart rate to classify the different heart rhythms roughly. If a tachycardia is detected, it is important to discriminate between a ventricular tachycardia, which is life threatening and a supraventricular tachycardia, which is much less threatening. To be able to make this distinction the detection algorithms analyse the behaviour of the heart cycle intervals, the ECG-morphology or in addition to the ventricular ECG, an atrial ECG. In this paper morphological algorithms will be evaluated and newly developed algorithms will be presented. Recent algorithms use the mathematical wavelet theory. The evaluation shows that these get better results than all but one of the simpler classical morphological algorithms. A new wavelet based algorithm, developed by the authors, exhibits the best detection results.
Der implantierbare Kardioverter/Defibrillator (ICD) hat sich als beste Präventionsmaßnahme zur Verhinderung eines plötzlichen Herztods bei tachykardiegefährdeten Patienten erwiesen. ICDs können Tachyarrhythmien mit einer Bandbreite von Elektrostimuli bis hin zur Defibrillation behandeln. Unter Defibrillation versteht man einen hochenergetischen unsynchronisierten Elektroschock, während bei Kardioversion ein mit dem EKG synchronisierter hochenergetischer Schock abgegeben wird. ICDs leiten ein intracardiales Elektrokardiogramm (EKG) ab und analysieren dieses mit Hilfe von Detektionsalgorithmen, um den aktuellen Herzrhythmus klassifizieren zu können. Alle Detektionsalgorithmen verwenden die Herzfrequenz für eine Grundklassifikation. Bei Tachykardien ist es wichtig, zwischen lebensgefährdenden ventrikulären Tachykardien und weniger gefährdenden supraventrikulären Tachykardien zu unterscheiden. Um dies zu erreichen, analysieren die Detektionsalgorithmen das Verhalten der EKGIntervalle, die EKG-Morphologie oder ein zusätzliches Vorhof-EKG. In diesem Artikel werden morphologische Algorithmen evaluiert und Neuentwicklungen vorgestellt. Neuere Algorithmen greifen auf die mathematische Wavelettheorie zurück. Die Evaluation zeigt, dass diese bessere Ergebnisse liefern als alle anderen, bis auf einen, der klassischen Algorithmen. Einer von den Autoren entwickelter waveletbasierter Algorithmus zeigt die besten Ergebnisse.
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