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Honor status ad articolo bioingegneristico

67749-6559733L'articolo  "Varanini, M.; Tartarisco, G.; Balocchi, R.; Macerata, A.; Pioggia, G.; Billeci, L. A new method for QRS complex detection in multichannel ECG: Application to self-monitoring of fetal health. Comput. Biol. Med. 2016.”  https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2016.04.008 è stato selezionato tra i migliori pubblicati sulla rivista Computers in Biology and Medicine nel 2016 ed ha ricevuto lo "honors status”.
L’articolo descrive un metodo originale, sviluppato dagli autori, per estrarre da un insieme di derivazioni ECG rumorose, un segnale che esalti il complesso QRS, permettendone il riconoscimento automatico anche in condizioni critiche.
La sua efficacia è stata verificata nel riconoscimento del QRS fetale da segnali acquisiti sull'addome materno. Il riconoscimento del QRS fetale, infatti, è un argomento di notevole interesse clinico in quanto permette di ottenere informazioni utili sulla condizione fisiologica del feto.
L’innovatività del metodo consiste nel prendere in considerazione conoscenze a priori sulle caratteristiche morfologiche e temporali del segnale ECG. Nell’applicazione al riconoscimento del QRS fetale, in particolare, vengono implementati due indici di qualità (QI), che discriminano, rispetto alle componenti rumorose, le due componenti di interesse, ovvero l’ECG fetale e l’ECG materno. Questi indici (fQI e mQI rispettivamente) tengono conto della quasi periodicità, della durata e dell'ampiezza della forma d'onda del complesso QRS. Esprimendo i QI come combinazione lineare dei segnali addominali materni, il metodo utilizza quindi un algoritmo di ottimizzazione per cercare la combinazione lineare di segnali addominali che massimizza i QI.
Il metodo è stato applicato sul database disegnali addominali materni di Physionet CinC Challenge 2013 dove ha fornito ottime prestazioni nel riconoscimento del QRS fetale (Sensibilità: 99.75%, Valore predittivo positivo: 99.76%).
In sintesi, il metodo proposto, essendo completamente non supervisionato, sembra essere molto promettente per il riconoscimento automatico del complesso QRS nella pratica clinica e per l’implementazione su dispositivi portatili.
Di seguito la comunicazione inviata agli autori poco prima della pubblicazione sulla Rivista.