IME - INTERDISZCIPLINÁRIS MAGYAR EGÉSZSÉGÜGY

Tudományos folyóirat - Az egészségügyi vezetők szaklapja

   +36-30/459-9353       ime@nullimeonline.hu

   +36-30/459-9353

   ime@nullimeonline.hu

Kardiológiai bioelektromos képalkotó mintarendszer

  • Cikk címe: Kardiológiai bioelektromos képalkotó mintarendszer
  • Szerzők: Prof. Dr. Kozmann György, Tarjányi Zsolt, Riz Attila
  • Intézmények: IME Szerkesztőség, Pannon Egyetem Mûszaki Informatikai Kar, PE MIK Információs Rendszerek Tanszék PE MIK Automatizálási Tanszék
  • Évfolyam: VII. évfolyam
  • Lapszám: 2008. / Különszám
  • Hónap: Különszám
  • Oldal: 16-21
  • Terjedelem: 6
  • Rovat: KÉPALKOTÓ DIAGNOSZTIKA
  • Alrovat: KUTATÁS - FEJLESZTÉS
  • Különszám: VII./Képalkotó különszám

Absztrakt:

A dolgozat összefoglalja a Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Karán kidolgozott bioelektromos képalkotó fontosabb szolgáltatásait, valamint részletesebben ismerteti az akut szívizom infarktus diagnosztikához és a hirtelen szívhalál rizikó becsléséhez kapcsolódó alkalmazást. A hagyományos 12-elvezetéshez viszonyítva a bioelektromos képalkotó diagnosztikai teljesítménye annak tudható be, hogy figyelembe veszi a testfelszínen mérhető teljes térbeli és időbeli diagnosztikai információt.

Angol absztrakt:

The paper briefly summarizes the main features of the bioelectrical imaging system (BIS) elaborated at the University of Pannonia for advanced cardiological studies. Beyond the technical characterization, the benefits of BIS are summarized in acute myocardial infarction (AMI) diagnostics as well as in sudden cardiac death risk assesment. The improved diagnostical performance of BIS is a consequence of the complete acquisition of spatial and temporal diagnostic information over the thoracic surface.

A cikk további részleteihez előfizetői regisztráció és belépés szükséges! Belépéshez kattintson ide
KÉPALKOTÓ KUTATÁS – FEJLESZTÉS Kardiológiai bioelektromos képalkotó mintarendszer Dr. Kozmann György, Riz Attila, Tarjányi Zsolt, PE MIK, Információs Rendszerek Tanszék, PE MIK Automatizálási Tanszék A dolgozat összefoglalja a Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Karán kidolgozott bioelektromos képalkotó fontosabb szolgáltatásait, valamint részletesebben ismerteti az akut szívizom infarktus diagnosztikához és a hirtelen szívhalál rizikó becsléséhez kapcsolódó alkalmazást. A hagyományos 12-elvezetéshez viszonyítva a bioelektromos képalkotó diagnosztikai teljesítménye annak tudható be, hogy figyelembe veszi a testfelszínen mérhető teljes térbeli és időbeli diagnosztikai információt. The paper briefly summarizes the main features of the bioelectrical imaging system (BIS) elaborated at the University of Pannonia for advanced cardiological studies. Beyond the technical characterization, the benefits of BIS are summarized in acute myocardial infarction (AMI) diagnostics as well as in sudden cardiac death risk assesment. The improved diagnostical performance of BIS is a consequence of the complete acquisition of spatial and temporal diagnostic information over the thoracic surface. BEVEZETÉS A kardiológiai megbetegedések nagy száma miatt különös jelentőséggel bír a használt vizsgálóeljárások szenzitivitása (Se) és specificitása (Sp), hiszen ezek meghatározzák, hogy a diagnosztikai eljárások milyen hányadban képesek a helyes döntéseket elősegíteni. A fenti szempontokból vizsgálva a létező módszerek teljesítményét aggodalomra adhat alkalmat, hogy az évente több tízezres nagyságrendben előforduló akut szívizom infarktusok (AMI: acute myocardial infarction) korai EKG diagnózisa bizonytalan [1-3]. Hasonlóképpen, az ugyancsak tízezres nagyságrendben előforduló hirtelen elektromos szívhalál rizikójának megismerésére a hagyományos EKG nem kellően hatékony, ezért intenzív kutatások folynak megbízhatóbb különleges EKG alapú rizikóelemzési módszerek kidolgozására [4-9]. A dolgozat elvi és gyakorlati szempontok alapján vizsgálja a fenti két fontos alkalmazási területen a vizsgálatok hatékonyságnövelési lehetőségét. Mérnöki szempontból világos, hogy a szívnek mindenfajta vizsgálatakor – beleértve az elektromos tevékenység vizsgálatát is – be kell tartani az úgynevezett térbeli-mintavételi tételt, ami azt garantálja, hogy mindazt az információt, amit noninvazív úton meg lehet szerezni, valóban meg is szerezzük. A 12-elvezetéses EKG, amelynek mérése a test- 16 felszín mindössze 8 pontjában történik, a térbeli alul-mintavételezés következtében biztos, hogy diagnosztikai információt veszít, nehezítve a helyes diagnózis felállítását. A dolgozatban ismertetett noninvazív elektrokardiológiai képalkotó eljárás, amely a Pannon Egyetem és a Műszaki Fizikai és Anyagtudományi Kutatóintézet közös terméke, várhatóan a jövőben jelentősen hozzájárulhat a test felszínén elérhető teljes diagnosztikai információ kinyeréséhez, és ezzel egyes fontos esetekben a döntések megbízhatóságának növeléséhez. Az újfajta képalkotó adatainak értelmezése statisztikai vagy egyedi szinten, a biofizikai források tulajdonságaira visszavezetve történik. A rendszer használatával mérhetővé válik több, eddig hozzáférhetetlennek vélt tulajdonság, mint például a szívizomsejtek közötti ohmos csatolásnak a meggyengülése, amely a repolarizáció tér- és időfüggő heterogenitását okozza. ÖSSZEFOGLALÓ A MÉRÔRENDSZERRÔL Az adatgyűjtés a BioSemi Mark-8 egységgel, a testfelszín 64 anatómiailag meghatározott pontjáról történik, maximum 2048 Hz-es mintavételi frekvenciával, 16 bites amplitúdó felbontás mellett (1. ábra). Az elvezetések referencia potenciálja a Wilson-féle Centrál Terminál. A mért jelek zajszűrését követő nagy pontosságú „bázispont” meghatározás után a rendszer az egyes ciklusokat – formai hasonlóságuk alapján – automatikusan osztályozza. Ezután az egyes osztályokra jellemző hullámhatárok (P, QRS, T hullámok eleje és vége) automatikus beállítása következik, ahol a rendszer által javasolt határokat a felhasználó egy „papillon diagram” (a 64 egymáshoz szinkronizált mért ciklus jele egymásra rajzolva) segítségével interaktív módon felülbírálhatja. 1. ábra 64 csatornás EKG mérés a PE kísérleti rendszerével IME VII. ÉVFOLYAM KÉPALKOTÓ DIAGNOSZTIKAI KÜLÖNSZÁM 2008. OKTÓBER KÉPALKOTÓ KUTATÁS – FEJLESZTÉS Az alapvonal-korrigált 64 jelből további 128 csatorna becslése történik egy sokváltozós regresszió analízisen alapuló módszerrel [10]. A ténylegesen nem mért csatornák becsléséhez egy nagy, vegyes (egészségesek és betegek) populációból számított, kovariancia mátrix ismeretén alapuló eljárást használunk. 3. ábra Példa a potenciáleloszlás ábrázolásra a kamrai depolarizáció (QRS) idején a) b) 2. ábra A rendszer által mért és becsült, síkba terített 192 elvezetés a), valamint a hagyományos 12 elvezetéses EKG b) összehasonlítása A könnyű átláthatóság kedvéért az anterior és posterior elvezetések síkba terítve jelennek meg az orvos előtt. A 2a. ábra elsősorban minőségellenőrzési célokat szolgál, ugyanis könnyen ellenőrizhetővé teszi, hogy tetszőleges irányba haladva a testfelszín mentén, a különböző anatómiai pontokhoz tartozó EKG hullámformák folytonosan változnak-e, vagy sem. A hagyományos 12-elvezetéshez történő hasonlítás érdekében a program megjeleníti a klasszikus EKG elvezetéseket is (2b. ábra). A kardiológiai bioelektromos képalkotó alapvető eredménymegjelenítési módja, a (színkódolt) potenciáleloszlási térképsorozatokkal történő ábrázolás. A 3. ábra példaként az átlagolt, „többségi” (azaz szinusz ritmushoz tartozó) szívciklus QRS fázisát 16 ekvidisztáns amplitúdó térképpel reprezentálja, de természetesen az időbeli felosztás bármikor tetszőlegesen fino- mítható, a mintavételi frekvenciából adódóan kereken 0,5 msec maximális felbontásig. Az ábrán a potenciáleloszlás a 2a. ábrán látható kiterített torzóábrázolásnak megfelelően történik, azaz a térképek bal oldala ábrázolja a mellkasi részt, a jobb oldala a hátat. A kiterített térképek felső széle a kulcscsont magasságában van, az alsó a köldök magasságában. Az R-R távolságok idősorát felhasználva, a rendszer lehetőséget ad a HRV (heart rate variability, szívritmus variabilitás) jellemzésre (4. ábra). A HRV ismerete fontos adat a hirtelen szívhalál rizikójának becsléséhez [9]. A rendszer fentiekben ismertetett alapszolgáltatásain túl, több statisztikai vagy biofizikai vizsgálati eredményre támaszkodó lényegkiemelési eljárást is automatikusan elvégez. Ezek közé tartoznak az alábbiak: • a QRS intervallum 3. deciliséhez tartozó integráltérkép számítása, amely a legdiszkriminatívabb az anterior és inferior infarktusok felismerése szempontjából [11,12], • a QRS integrálhoz tartozó „departure index map” számítása, amely a kamrai aktiváció sorrendjét a normál populációnál érvényes átlaghoz és szóráshoz viszonyítja, tulajdonképpen minden testfelszíni ponthoz megadja, az un. z-statisztika értékét, amiből látszik, hogy feltételezhető-e a vizsgált egyénnél kóros depolarizációs szekvencia, • J-map és ST-60 map, mindkettő az iszkémiás elváltozások, akut infarktus kórismézése szempontjából fontos [2, 3]. • A rendszer kiszámolja a ciklusonkénti QRS és QRST integráltérképeket. (az 5. ábra sematikusan ábrázolja az integráltérképek számítását). 4. ábra A szívritmus variabilitás idő-, és frekvenciatartománybeli vizsgálatát lehetővé tevő regisztrátumok IME VII. ÉVFOLYAM KÉPALKOTÓ DIAGNOSZTIKAI KÜLÖNSZÁM 2008. OKTÓBER 17 KÉPALKOTÓ KUTATÁS – FEJLESZTÉS 5. ábra Minden egyes elvezetés esetében QRS és QRST szakaszok alatti területek előjeles összegei szolgáltatják az integráltérkép megrajzolásához szükséges adatokat A kétféle integráltérkép kiszámításának az értelme, hogy ezek segítségével jellemezni lehet a depolarizáció szekvenciáját, illetve a repolarizáció heterogenitásának mértékét. Mindkét állítás szigorú matematikai, fizikai elvek alkalmazásával bizonyítható [13, 14]. Annak érdekében, hogy az említett két térkép információtartalma tömörebb formában is leírható legyen, a rendszer lehetővé teszi a térképek, un. Karhunen-Loève (KL) sorfejtését is [15]. Bizonyítható, hogy a KL sorfejtés a lehető legtömörebb leírási módot eredményezi, eredményeként mindössze 12 szám (12 elemből álló vektor) szükséges az eredeti formájában 192 elemű térkép nagypontosságú ábrázolásához. Amennyiben nem egyetlen térkép, hanem az egymást követő térképek sorozatának a jellemzése a cél, akkor a KL komponensek idősora adja a legtömörebb leírást. LÉNYEGKIEMELÉS AZ AMI DIAGNOSZTIKA ÉRDEKÉBEN Alapvetően abból indulunk ki, hogy az infarktus-gyanús esetekben az EKG vizsgálat célja, hogy az úgynevezett STeleváció szignifikáns jelenlétét kimutassa. Amennyiben ez sikerül, lehetőleg 1.5-2 órán belül, a betegnél többnyire katéteres értágítást célszerű végezni. Az ST-eleváció vizsgálata a hagyományos EKG esetében az un. J-pontban történik, ennek megfelelőjére van szükség a kardiológiai képalkotónál is. A kardiológiai bioelektromos képalkotó esetben a különbséget az jelenti, hogy a szignifikáns ST-eleváció kimutatását nem korlátozzuk a precordiumra, hanem kiterjesztjük a teljes testfelszínre (deréktól a nyakig terjedő sávra). Az eredmények értelmezéséhez az epicardium és a testfelszíni jelek kapcsolatának, más szavakkal az epikardiumon keletkező jelenségek kivetülési szabályának ismerete nyújt segítséget. Tekintettel arra, hogy az infarktus helyétől függően az ST-eleváció a testfelszín különböző területeire, más és más amplitúdó-átviteli tulajdonsággal vetül ki, ezért nyilvánvaló, hogy a helyes értelmezéshez helyfüggő kritériumokat kell meghatározni. A kritériumok meghatározásnak két módja van, az egyik modellezéses eszközökkel történhet, a másik statisztikai alapon. A modellezéses esetben szükség van egy (vagy több) valós geometriájú és vezetési tulajdonságú numerikus test és szívmodellre, amely segítségével számszerűen vizsgálható, 18 hogy hova vetülnek ki a különböző lokalizációjú, és különböző nagyságú infarktus okozta ST-eleváció értékek. A statisztikai alapon történő kritériumok kidolgozásához, kellően validált, normál populáció potenciáleloszlási térképeire van szükség, amiből a testfelszín minden egyes pontjában meghatározható a J-pont idején mérhető jel átlag értéke és szórása (SD: standard deviation). Ennek ismeretében akkor tekinthető valamely páciens esetében egy kiszemelt testfelszíni pontban keletkező ST-eleváció kórosnak, ha az legalább 2 SD-vel meghaladja a normális populációnál meghatározott átlagot. A Pannon Egyetemen fejlesztett rendszernél a statisztikai értékeléshez szükséges egészséges adatbázis (kb. 1000 emberről) rendelkezésre áll. Megjegyezzük, hogy az imént vázolt módszernél hatékonyabb eljárások is kidolgozhatók, ha további paraméterekkel a potenciáleloszlás morfológiáját is leírjuk. Ennél a megközelítésnél azonban a tanító minta nagyságának lényegesen nagyobbnak kell lenni. A bonyolultabb eljárástól várható teljesítménynövekedést (régi infarktus-csoportok és a normál populáció összehasonlítása esetére) a 6. ábra mutatja. Az ábra ordinátáján feltüntetett D diagnosztikai hatékonyság, a jól ismert szenzitivitás (Se) és specificitás (Sp) átlaga, a vízszintes tengelyen a normalizált hosszúságú QRS intervallum decilisei láthatók [11]. Az ábra kvantitatívan igazolja, hogy (az adott példában) a régi infarktus felismerésére a 3. decilis időintervalluma a legalkalmasabb, de ami ennél fontosabb, az is látható, hogy ha nem egyetlen (a legalkalmasabb) unipoláris elvezetés alapján, hanem az egész potenciáleloszlás birtokában hozunk döntést, a D értéke lényegesen javítható. Megjegyezzük, hogy további D javítás az epikardiumra történő visszaszámítással lenne elérhető. 6. ábra Példa az anterior ill. inferior lokalizációjú infarktusok szeparálhatóságára, ha csupán a legjobban szeparáló egyetlen unipoláris elvezetést használjuk (négyzetek), ill. ha a teljes testfelszíni potenciáleloszlást figyelembe vesszük (körök). Az utóbbi eljárás logikai menetét a 7. ábra mutatja, amelynek a feladata, hogy meghatározza az ábrán feltüntetett γ vektor irányát a KL változók terében, ami a legdiszkriminatívabb vetület irányát definiálja, amit a csoportokat jellemző, megfelelően nagy tanító mintákból lehet számítani. A γ vektornak, itt nem részletezett módon a 3. decilis idején mért potenciáleloszlásokból az ábra alján feltüntetett súlyozó koefficiens térképek felelnek meg. Tulajdonképpen a mért térképet a bemutatott súlyozó térképpel skalárisan IME VII. ÉVFOLYAM KÉPALKOTÓ DIAGNOSZTIKAI KÜLÖNSZÁM 2008. OKTÓBER KÉPALKOTÓ KUTATÁS – FEJLESZTÉS megszorozva létrejön az új változó (vetület), ami a csoportokat optimálisan szeparálja [11, 12]. 7. ábra Az optimális kétosztályos szeparálást eredményező g vektor meghatározásának logikai lépései, valamint a γ vektor súlyozó-térkép formában történő ábrázolása LÉNYEGKIEMELÉS A HIRTELEN SZÍVHALÁL HAJLAM TANULMÁNYOZÁSA ÉRDEKÉBEN A kamrai tachycardia és a kamrai fibrilláció (VT/VF) kialakulásának két fő útja van, az egyik esetben a szívizom strukturális elváltozása (fibrotikus szövet beékelődése a szívizom rostjai közé, illetve korábbi infarktusból származó, „nem-aktiválható szigetek” jelenléte) teremtheti meg az un re-entry pályák kialakulásának egyik lehetőségét, a másik esetben a nem-aktiválható szívizom-régiók funkcionálisan jönnek létre, strukturális elváltozás nélkül [16, 17]. A funkcionális heterogenitás hátterében az egyes szívizomsejtek akcióspotenciáljainak heterogenitása, hosszainak különbözősége áll. Ha a szívizom egyes résztartományaiban az akcióspotenciálok hosszai jelentősen eltérhetnek (ez jelenti a szívizom repolarizáció heterogenitását), akkor a szívciklusok egyes intervallumaiban (vulnerábilis ablak) kialakulnak olyan régiók, amelyek még refrakter fázisban vannak, mások viszont már aktiválhatóak. Egy ilyen aktiválhatósági állapotú közegben egy ektopiás ütés hatására, bizonyos irányokba kialakulhat az aktiváció blokkja, más irányokba viszont szabad a vezetés, ami összességében re-entry pályát hozhat létre, így kialakulhat a kamrai tachycardia, majd ez elfajulhat kamrai fibrillációvá, és hirtelen szívhalállá. Ennek alapján a hirtelen szívhalál rizikójának becslésekor a fő cél, a szívizom repolarizáció heterogenitásának statisztikai vizsgálata, ciklusról-ciklusra haladva. A tapasztalat azt mutatja, hogy az akciós potenciálok azonossága megközelítően teljesül egészséges szívizomban (eltekintve a helytől függő lassú, folytonos változástól (epikardium-endokardium irányban, vagy apex-szívbázis irányban). Az akciós potenciál területek (hosszak) különbözősége bizonyított az aritmia hajlammal rendelkezők esetében. Például az ICD-vel rendelkező betegeknél, ciklusrólciklusra haladva, egyes szívizom régiók akciós potenciáljai között jelentős különbségek alakulnak ki, ami a testfelszíni QRST jelekben (integrál értékekben) a magasabb térbeli frekvenciájú KL komponensek relatív súlyának megnövekedésében látszik. Az egyes koefficiensek (egymástól független) szóródását egy Box and Whiskers diagram segítségével szemléltetjük (8. ábra). Hangsúlyozni kell, hogy a vázolt eljárással az aritmia szükséges, de nem elégséges feltétele mutatható ki, magának az aritmiának (VT/VF) az időpontja nem jósolható, az azon múlik, hogy az un. „vulnerabilis ablak” idején, a szívizom kellő pontjából kiindul-e ektopiás ütés. Ezen információ tömörebb leírására szolgál a nondipolaritási index (NDI) [18]. A KL transzformáció során használt 12 sajáttérképből az első három dipoláris jellegű (a testfelszínen egy pozitív és egy negatív terület van), míg a 4-12. komponensek „több pólust” (azaz több elkülönült pozitív és negatív területet) tartalmaznak. Az NDI származtatása a KL koefficiensekből történik: ahol ci (i=1, ..., 12): PD: PND: KL koefficiensek, a térkép dipoláris KL komponenseinek teljesítménye (a koefficiensek négyzetösszege), a térkép multipoláris KL komponenseinek teljesítménye (a koefficiensek négyzetösszege). A 9. ábra meggyőzően mutatja, hogy az egyszerű NDI paraméter hatékonyan képes megjeleníteni a repolarizációs heterogenitás dinamikus változásait, azaz a VT/VF hajlamot. 8. ábra Normál egyén és ICD-s páciens esetében látható tipikus KL labilitási értékek box and whiskers diagramja IME VII. ÉVFOLYAM KÉPALKOTÓ DIAGNOSZTIKAI KÜLÖNSZÁM 2008. OKTÓBER 19 KÉPALKOTÓ KUTATÁS – FEJLESZTÉS 9. ábra Az NDI index ciklusonkénti változása normál(bal) és kóros(jobb) esetben öt perces nyugalmi felvétel esetén. A vízszintes vonal azt a döntési küszöböt jelöli, amely feletti értékek esetében fokozott aritmia hajlamról beszélünk. ÖSSZEFOGLALÁS A korszerű mérés-, és számítástechnika, az informatika elegendően hatékony eszközökkel rendelkezik ahhoz, hogy a bioelektromos jelenségekről a klasszikus eljárásokhoz képest hatékonyabb módon szolgáltasson információt, ráadásul olyan módon, hogy az komplemens képalkotó lehessen más képalkotók mellett. A dolgozat a bioelektromos képalkotók két lehetséges és kellően fontos kardiológiai példájának bemutatásával, jelenleg a teljes testfelszíni információ alapján mutatja be azokat a diagnosztikai lehetőségeket, amelyek már a közeli jövőben is elérhetőek lehetnek, egy kiegészítő méréstechnológiai fejlesztést követően. A mostani dolgozatban felsorolt példák tovább javíthatók a testgeometriát is felhasználó elektrokardiológiai inverz feladat kidolgozásával. Ennek az elméleti lehetősége ma is fennáll, de a gyakorlati kivitelezés drágább, komplexebb berendezéseket kíván, olyanokat, amelyek a testfelszíni potenciáltérképezés mellett a testgeometria adatait is mérik. A módszer kiterjesztése az agyi elektromos tevékenység vizsgálatára is lehetséges és kívánatos. IRODALOMJEGYZÉK [1] Braunwald, (ed): Heart disease, 5th edition, 1997, ch 37. [2] Owens CG, McClelland AJ, Walsh SJ, Smith BA, Tomlin A, Riddell JW, Stevenson M, Adgey AA. Prehospital 80-LAD mapping: does it add significantly to the diagnosis of acute coronary syndromes? J Electrocardiol. 2004;37 Suppl:223-32. [3] Owens C, McClelland A, Walsh S, Smith B, Adgey J. Comparison of value of leads from body surface maps to 12-lead electrocardiogram for diagnosis of acute myocardial infarction. Am J Cardiol. 2008 Aug 1;102(3):257-65. [4] Hubley-Kozey CL, Mitchell LB, Gardner MJ, Warren JW, Penney CJ, Smith ER, Horá_ek BM. Spatial features in body-surface potential maps can identify patients with a history of sustained ventricular tachycardia. Circulation. 1995 Oct 1;92(7):1825-38. [5] Berger RD, Kasper EK, Baughman KL, Marban E, Calkins H, Tomaselli GF. Beat-to-beat QT interval variability: novel evidence for repolarization lability in ischemic and nonischemic dilated cardiomyopathy. Circulation. 1997 Sep 2;96(5):1557-65. [6] Atiga WL, Calkins H, Lawrence JH, Tomaselli GF, Smith JM, Berger RD. Beat-to-beat repolarization lability identifies patients at risk for sudden cardiac death. J Cardiovasc Electrophysiol. 1998 Sep;9(9):899-908. [7] Kreuz J, Lickfett LM, Schwab JO. Modern noninvasive risk stratification in primary prevention of sudden cardiac death. J Interv Card Electrophysiol. 2008 May 21. 20 [8] Bloomfield DM, Steinman RC, Namerow PB, Parides M, Davidenko J, Kaufman ES, Shinn T, Curtis A, Fontaine J, Holmes D, Russo A, Tang C, Bigger JT Jr. Microvolt T-wave alternans distinguishes between patients likely and patients not likely to benefit from implanted cardiac defibrillator therapy: a solution to the Multicenter Automatic Defibrillator Implantation Trial (MADIT) II conundrum. Circulation. 2004 Oct 5;110 (14):1885-9. [9] Heart rate variability. Standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use. Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology. Circulation. 1996;93:1043-65. [10] Lux RL, Smith CR, Wyatt RF, Abildskov JA. Limited lead selection for estimation of body surface potential maps in electrocardiography. IEEE Trans Biomed Eng. 1978 May;25(3):270-6. [11] Kozmann Gy., Lux R.L., Green L.S.: Non-parametric identification of discriminative information in body surface maps. IEEE Trans. BME-38, 1061-1068, 1991. [12] Kozmann Gy., Lux R.L., Green, L.S.: Statistical derivation of aimed electrocardiographic leads. Physics in Medicine & Biology, 33:Suppl.I., 232, 1988. [13] Cuppen JJ, van Oosterom A. Model studies with the inversely calculated isochrones of ventricular depolarization. IEEE Trans Biomed Eng. 1984 Oct;31(10): 652-9 IME VII. ÉVFOLYAM KÉPALKOTÓ DIAGNOSZTIKAI KÜLÖNSZÁM 2008. OKTÓBER KÉPALKOTÓ KUTATÁS – FEJLESZTÉS [14] Geselowitz DB. The ventricular gradient revisited: relation to the area under the action potential. IEEE Trans Biomed Eng. 1983 Jan;30(1):76-7. [15] Lux RL, Evans AK, Burgess MJ, Wyatt RF, Abildskov JA. Redundancy reduction for improved display and analysis of body surface potential maps. I. Spatial compression. Circ Res. 1981 Jul;49(1):186-96. [16] Kléber AG, Rudy Y. Basic mechanisms of cardiac impulse propagation and associated arrhythmias. Physiol Rev. 2004 Apr;84(2):431-88. [17] Weiss JN, Qu Z, Chen PS, Lin SF, Karagueuzian HS, Hayashi H, Garfinkel A, Karma A. The dynamics of cardiac fibrillation. Circulation. 2005 Aug 23;112(8): 1232-40. [18] Abildskov JA, Green LS, Lux RL. Detection of disparate ventricular repolarization by means of the body surface electrocardiogram. p. 495-499. in Zipes DP and Jalife J (eds): Cardiac Electrophysiology and Arrhythmias. Grune & Stratton, New York, NY, 1985 A SZERZÔK BEMUTATÂSA Dr. Kozmann György egyetemi tanár, a Pannon Egyetem MIK Egészségügyi Informatikai Kutató-fejlesztő Központ elnöke. Okleveles villamosmérnök (BME, 1964), C.Sc. (1981), az MTA doktora (2001). 1964 óta a KFKI munkatársa. 1998-tól a Veszprémi Egyetem főállású oktatója. Jelenleg részmunkaidőben az MTA Műszaki Fizikai Anyagtudományi Kutatóintézetének tudományos tanácsadója. A Pannon Egyetem Informatikai Tudományok Doktori Iskolájának alapító tagja, az MTA Automatizálási és Számítástechnikai Bizottság és az MTA Informatikai Bizottság tagja, az International Society of Electrocardiology (ISE) és az International Medical Informatics Association (IMIA) vezetőségi tagja, az NJSzT Orvosbiológiai Szakosztályának elnöke, az IME Az egészségügyi vezetők szaklapja főszerkesztője. Szakmai érdeklődési területei: egészségügyi információs rendszerek, bioelektromos jelenségek mérése és értelmezése, távdiagnosztika. Tarjányi Zsolt mérnök informatikus, Pannon Egyetem 2007. Jelenleg a Pannon Egyetem Informatikai Tudomá- nyok Doktori Iskola Ph.D. hallgatója. Kutatási területei: intelligens sokparaméteres távmonitorozó rendszerek, testfelszíni potenciál-térképezés. Riz Attila 2006-ban szerzett műszaki informatikus oklevelet a veszprémi Pannon Egyetem Műszaki Informatikai karán. Jelenleg Ph.D tanulmányait folytatja a Pannon Egyetem Informatikai Tudományok Doktori Iskolájában. Szakterülete a National Instruments LabVIEW fejlesztői környezete. Kutatási területei az elektrolit- és szuperkondenzátorok elektromos és termikus modellezése, az egyenáramú használat során keletkezett belső gáznyomás élettartamra gyakorolt hatásának vizsgálata, az elektromos paraméterek időbeli változásának nyomon követése egy, a terület számára kifejlesztett egyedi mérésautomatizálási rendszer segítségével. IV. Regionális Egészségügyi Konferencia 2009. február 25. Helyszín: Best Western Hotel Hungaria (1074 Budapest, Rákóczi út 90.) LARIX Kiadó Kft. 1089 Budapest, Kálvária tér 3. • Telefon/fax: 333 2434, 210 2682 www.imeonline.hu • ime@imeonline.hu • www.larix.hu • larix@larix.hu IME VII. ÉVFOLYAM KÉPALKOTÓ DIAGNOSZTIKAI KÜLÖNSZÁM 2008. OKTÓBER 21