Hiệu Quả Của Thiết Bị ECG Cầm Tay Từ Xa Trong Phát Hiện Sớm Vấn Đề Tim Mạch

Tài liệu Hiệu quả của thiết bị ecg cầm tay từ xa trong phát hiện sớm vấn đề tim tổng hợp lý thuyết và thực hành, phục vụ học tập ngành

• Tác giả: Swaroop Swaran Singh
• Người hướng dẫn: Prof. Henry S. Hsiao, PhD
• Trường học: University of North Carolina at Chapel Hill
• Chuyên ngành: Doctor of Philosophy in Biomedical Engineering
• Đề tài: Hiệu Quả Của Thiết Bị ECG Cầm Tay Từ Xa Trong Phát Hiện Sớm Vấn Đề Tim Mạch
• Loại tài liệu: dissertation
• Năm xuất bản: 2006
• Địa điểm: Chapel Hill

Mục lục chi tiết

• ABSTRACT
• TABLE OF CONTENTS
• 1. CHAPTER 1: Introduction
• 1.1. Statement of Problem
• 2. CHAPTER 2: Background
• 2.1. Electrical activity of the heart
• 2.2. Premature Ventricular Contraction
• 2.3. QRS Detection
• REFERENCES
• APPENDIX

Tóm tắt

I. Tổng Quan Thiết Bị ECG Cầm Tay Phát Hiện Sớm Tim Mạch

Điện tâm đồ (ECG) là công cụ chẩn đoán không xâm lấn quan trọng để đánh giá nguy cơ bệnh tim mạch. Việc phát hiện sớm bệnh tim có thể dẫn đến can thiệp kịp thời, cải thiện đáng kể kết quả điều trị. Các thiết bị ECG cầm tay kết hợp với khả năng theo dõi điện tâm đồ từ xa mang đến một giải pháp đầy hứa hẹn. Công nghệ này cho phép đo điện tim tại nhà, cung cấp dữ liệu liên tục, từ đó giúp bác sĩ đưa ra chẩn đoán chính xác và nhanh chóng hơn. Thiết bị này đặc biệt hữu ích cho bệnh nhân có nguy cơ cao mắc bệnh tim hoặc những người cần theo dõi sức khỏe tim mạch thường xuyên. Nghiên cứu cho thấy việc sử dụng ECG cầm tay giúp giảm đáng kể thời gian từ khi xuất hiện triệu chứng đến khi nhận được điều trị, một yếu tố quan trọng trong việc ngăn ngừa các biến chứng nghiêm trọng như đột quỵ và nhồi máu cơ tim.

1.1. Tầm Quan Trọng Của Phát Hiện Sớm Rối Loạn Nhịp Tim

Rối loạn nhịp tim là một vấn đề sức khỏe nghiêm trọng, có thể dẫn đến nhiều biến chứng nguy hiểm, thậm chí tử vong. Việc phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường của nhịp tim là vô cùng quan trọng để can thiệp kịp thời. Thiết bị ECG cầm tay cho phép người bệnh tự theo dõi nhịp tim tại nhà, giúp phát hiện sớm các cơn đau thắt ngực hoặc các triệu chứng khác, từ đó nhanh chóng tìm kiếm sự chăm sóc y tế. Sự nhanh chóng trong phát hiện và can thiệp có thể tạo ra sự khác biệt lớn trong kết quả điều trị.

1.2. Lợi Ích Của Theo Dõi Điện Tâm Đồ Từ Xa Telecardiology

Telecardiology hoặc tư vấn từ xa về tim mạch giúp người bệnh tiếp cận dịch vụ y tế chuyên khoa một cách dễ dàng hơn, đặc biệt là ở những vùng sâu vùng xa hoặc những bệnh nhân gặp khó khăn trong việc di chuyển. Dữ liệu từ thiết bị ECG từ xa có thể được truyền trực tiếp đến bác sĩ, cho phép họ theo dõi tình trạng bệnh nhân một cách liên tục và đưa ra các khuyến nghị điều trị phù hợp. Điều này giúp giảm tải cho các bệnh viện và phòng khám, đồng thời cải thiện khả năng tiếp cận dịch vụ y tế cho cộng đồng.

II. Thách Thức Hạn Chế Trong Chẩn Đoán Tim Mạch Truyền Thống

Phương pháp chẩn đoán bệnh tim mạch truyền thống thường dựa vào các xét nghiệm được thực hiện tại bệnh viện hoặc phòng khám. Điều này có thể gây ra nhiều bất tiện cho bệnh nhân, đặc biệt là những người sống ở vùng xa xôi hoặc những người có lịch trình bận rộn. Hơn nữa, các xét nghiệm này thường chỉ cung cấp một bức tranh về tình trạng tim mạch của bệnh nhân tại một thời điểm nhất định, bỏ lỡ nhiều thông tin quan trọng về sự thay đổi nhịp tim và hoạt động điện tim theo thời gian. Việc thiếu thông tin liên tục có thể dẫn đến chẩn đoán chậm trễ và điều trị không hiệu quả. Do đó, cần có một giải pháp theo dõi sức khỏe tim mạch liên tục và tiện lợi hơn để cải thiện khả năng phát hiện sớm bệnh tim.

2.1. Khó Khăn Trong Tiếp Cận Dịch Vụ Chăm Sóc Tim Mạch

Việc tiếp cận các dịch vụ chăm sóc sức khỏe tim mạch có thể là một thách thức đối với nhiều người, đặc biệt là những người sống ở khu vực nông thôn hoặc những người không có bảo hiểm y tế. Khoảng cách địa lý, chi phí đi lại và thời gian chờ đợi có thể là những rào cản lớn khiến bệnh nhân không thể nhận được sự chăm sóc y tế kịp thời. Các giải pháp ECG tại nhà và theo dõi sức khỏe từ xa có thể giúp giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp các dịch vụ chăm sóc y tế thuận tiện và giá cả phải chăng hơn.

2.2. Giới Hạn Của Các Phương Pháp Đo Điện Tim Truyền Thống

Điện tâm đồ truyền thống thường chỉ được thực hiện trong một khoảng thời gian ngắn tại bệnh viện hoặc phòng khám, không thể ghi lại các biến động nhịp tim xảy ra trong cuộc sống hàng ngày của bệnh nhân. Điều này có thể bỏ lỡ các cơn rối loạn nhịp tim không thường xuyên hoặc các dấu hiệu cảnh báo sớm của bệnh tim mạch. Thiết bị ECG cầm tay và theo dõi liên tục có thể cung cấp một bức tranh toàn diện hơn về hoạt động điện tim của bệnh nhân, giúp bác sĩ đưa ra chẩn đoán chính xác hơn.

III. Giải Pháp Ứng Dụng Thiết Bị ECG Cầm Tay Theo Dõi Từ Xa

Thiết bị ECG cầm tay từ xa là một giải pháp hiệu quả để phát hiện sớm bệnh tim. Thiết bị này cho phép bệnh nhân tự đo điện tim tại nhà và truyền dữ liệu đến bác sĩ thông qua kết nối không dây. Bác sĩ có thể theo dõi điện tâm đồ của bệnh nhân một cách liên tục và phát hiện các dấu hiệu bất thường kịp thời. Các thiết bị này thường nhỏ gọn, dễ sử dụng và có thể tích hợp với các ứng dụng điện thoại thông minh, giúp bệnh nhân dễ dàng theo dõi và quản lý sức khỏe tim mạch của mình. Các thuật toán AI trong điện tâm đồ cũng đang được phát triển để giúp phân tích dữ liệu và đưa ra cảnh báo sớm về các nguy cơ tim mạch.

3.1. Cách Hoạt Động Của Thiết Bị ECG Cầm Tay Từ Xa

Thiết bị ECG cầm tay thường bao gồm các điện cực được đặt trên ngực hoặc cổ tay của bệnh nhân để ghi lại hoạt động điện tim. Dữ liệu sau đó được truyền qua Bluetooth hoặc Wi-Fi đến một ứng dụng điện thoại thông minh hoặc một nền tảng trực tuyến an toàn. Bác sĩ có thể truy cập dữ liệu này từ xa và theo dõi tình trạng sức khỏe tim mạch của bệnh nhân. Một số thiết bị còn có khả năng tự động phân tích dữ liệu và cảnh báo cho bệnh nhân hoặc bác sĩ khi phát hiện các dấu hiệu bất thường.

3.2. Tính Năng Ưu Việt Của Thiết Bị Đo Điện Tim Di Động

Các thiết bị đo điện tim di động có nhiều tính năng ưu việt, bao gồm khả năng ghi lại điện tâm đồ chất lượng cao, kết nối không dây, tích hợp ứng dụng điện thoại thông minh, phân tích dữ liệu tự động và cảnh báo sớm. Một số thiết bị còn có khả năng theo dõi các chỉ số sức khỏe khác như nhịp tim, huyết áp và hoạt động thể chất. Tính năng ECG cầm tay này giúp bệnh nhân chủ động hơn trong việc quản lý sức khỏe tim mạch của mình.

IV. Nghiên Cứu Độ Chính Xác Hiệu Quả ECG Cầm Tay Từ Xa

Nhiều nghiên cứu đã chứng minh độ chính xác ECG cầm tay và hiệu quả của thiết bị ECG cầm tay từ xa trong việc phát hiện sớm bệnh tim. Một nghiên cứu được thực hiện bởi Swaroop S. Singh cho thấy hệ thống theo dõi điện tâm đồ từ xa có độ nhạy và độ đặc hiệu cao trong việc phát hiện các rối loạn nhịp tim nguy hiểm. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng việc sử dụng ECG cầm tay có thể giúp giảm thời gian từ khi xuất hiện triệu chứng đến khi nhận được điều trị, cải thiện đáng kể kết quả điều trị. Các chỉ số HRV (Heart Rate Variability) cũng được theo dõi để đánh giá nguy cơ tim mạch. Dữ liệu này góp phần vào việc phòng ngừa bệnh tim hiệu quả hơn.

4.1. Kết Quả Nghiên Cứu Về Độ Nhạy Độ Đặc Hiệu

Nghiên cứu của Swaroop S. Singh đã đánh giá độ nhạy và độ đặc hiệu của một hệ thống theo dõi điện tâm đồ từ xa trong việc phát hiện các rối loạn nhịp tim. Kết quả cho thấy hệ thống có độ nhạy 99% và độ đặc hiệu 87% trong việc phát hiện phức bộ QRS và ngoại tâm thu thất, tương ứng. Những kết quả này chứng minh rằng hệ thống ECG cầm tay có độ chính xác cao và có thể được sử dụng để phát hiện sớm bệnh tim một cách hiệu quả. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng việc phát hiện sớm các dấu hiệu cảnh báo của rung thất có thể giúp ngăn ngừa các biến chứng nghiêm trọng.

4.2. Ảnh Hưởng Của ECG Cầm Tay Đến Thời Gian Can Thiệp

Một trong những lợi ích quan trọng nhất của ECG cầm tay là khả năng giảm thời gian từ khi xuất hiện triệu chứng đến khi nhận được điều trị. Nghiên cứu của Swaroop S. Singh cho thấy hệ thống theo dõi điện tâm đồ từ xa có thể giúp phát hiện sớm các dấu hiệu cảnh báo của rung thất, cho phép can thiệp kịp thời và ngăn ngừa các biến chứng nghiêm trọng. Việc giảm thời gian can thiệp có thể cải thiện đáng kể kết quả điều trị và giảm nguy cơ tử vong.

V. Ứng Dụng Thực Tế Ai Nên Sử Dụng ECG Cầm Tay Từ Xa

Thiết bị ECG cầm tay từ xa đặc biệt hữu ích cho những người có nguy cơ cao mắc bệnh tim mạch, chẳng hạn như người cao tuổi, người có tiền sử gia đình mắc bệnh tim, người bị cao huyết áp, tiểu đường hoặc cholesterol cao. Nó cũng phù hợp cho những người đã trải qua nhồi máu cơ tim hoặc suy tim và cần theo dõi sức khỏe tim mạch thường xuyên. Ngoài ra, những người thường xuyên gặp các triệu chứng như đau thắt ngực, khó thở hoặc chóng mặt cũng có thể hưởng lợi từ việc sử dụng ECG cầm tay để phát hiện sớm các vấn đề tim mạch.

5.1. Đối Tượng Nguy Cơ Cao Mắc Bệnh Tim Mạch

Những người có các yếu tố nguy cơ như tuổi cao, tiền sử gia đình mắc bệnh tim mạch, cao huyết áp, tiểu đường, cholesterol cao, béo phì và hút thuốc nên cân nhắc sử dụng ECG cầm tay để phát hiện sớm bệnh tim. Việc theo dõi sức khỏe tim mạch thường xuyên có thể giúp họ chủ động hơn trong việc phòng ngừa và quản lý bệnh tật.

5.2. Bệnh Nhân Mắc Các Bệnh Tim Mạch Mạn Tính

Bệnh nhân mắc các bệnh tim mạch mạn tính như suy tim, rung nhĩ, hoặc đã trải qua nhồi máu cơ tim có thể sử dụng ECG cầm tay để theo dõi tình trạng bệnh và phát hiện sớm các biến chứng. Việc theo dõi liên tục có thể giúp bác sĩ điều chỉnh kế hoạch điều trị và ngăn ngừa các đợt cấp tính.

VI. Tương Lai IoT AI Nâng Cao Hiệu Quả ECG Cầm Tay Từ Xa

Tương lai của ECG cầm tay từ xa hứa hẹn nhiều tiềm năng với sự phát triển của Internet of Things (IoT) và Trí tuệ nhân tạo (AI). Các thiết bị IoT trong tim mạch sẽ cho phép thu thập và chia sẻ dữ liệu sức khỏe tim mạch một cách liền mạch, giúp bác sĩ có được bức tranh toàn diện hơn về tình trạng bệnh nhân. AI trong điện tâm đồ có thể giúp phân tích dữ liệu ECG một cách nhanh chóng và chính xác, phát hiện các dấu hiệu bất thường mà con người có thể bỏ sót. Điều này sẽ giúp cải thiện khả năng phát hiện sớm bệnh tim và đưa ra các quyết định điều trị kịp thời.

6.1. Ứng Dụng IoT Trong Theo Dõi Sức Khỏe Tim Mạch

IoT trong tim mạch cho phép các thiết bị y tế kết nối và giao tiếp với nhau, tạo ra một hệ sinh thái chăm sóc sức khỏe thông minh. Các thiết bị ECG cầm tay, máy đo huyết áp, cân thông minh và các thiết bị theo dõi hoạt động thể chất có thể chia sẻ dữ liệu với bác sĩ và các nhà nghiên cứu, giúp họ hiểu rõ hơn về tình trạng sức khỏe của bệnh nhân và phát triển các phương pháp điều trị hiệu quả hơn.

6.2. AI Tối Ưu Hóa Phân Tích Điện Tâm Đồ Từ Xa

AI trong điện tâm đồ có thể giúp tự động phân tích dữ liệu ECG, phát hiện các dấu hiệu bất thường và đưa ra cảnh báo sớm về các nguy cơ tim mạch. Các thuật toán AI có thể được huấn luyện để nhận diện các mẫu điện tim đặc trưng của các rối loạn nhịp tim khác nhau, giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh một cách nhanh chóng và chính xác. Việc sử dụng AI có thể giúp giảm tải cho bác sĩ và cải thiện khả năng tiếp cận dịch vụ chăm sóc sức khỏe tim mạch cho cộng đồng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

EFFECTIVENESS OF A HANDHELD REMOTE ECG MONITOR Swaroop Swaran Singh A dissertation submitted to the faculty of the University of North Carolina at Chapel Hill in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy in the Department of Biomedical Engineering, School of Medicine. Chapel Hill 2006 Approved by, Henry S. Hsiao, PhD Carol L. Lucas, PhD Stephen R.

Quint, PhD Barbara Waag Carlson, PhD UMI Number: 3239195 UMI Microform 3239195 Copyright 2007 by ProQuest Information and Learning Company. All rights reserved. This microform edition is protected against unauthorized copying under Title 17, United States Code. ProQuest Information and Learning Company 300 North Zeeb Road P.

Box 1346 Ann Arbor, MI 48106-1346 © 2006 Swaroop S. Singh ALL RIGHTS RESERVED ii ABSTRACT Swaroop S. Singh: Effectiveness of a Handheld Remote ECG Monitor (Under the direction of Prof. Hsiao) This present study deals with designing a real-time remote handheld ECG monitoring system and evaluating its potential usefulness in early detection of heart conduction problems.

The raw ECG recordings were sent by the handheld monitor (client) to a remote server, which performed an on-line ECG analysis and sent the results back to the client. Real-time feedback provided to the client included display of ECG, results of ECG analysis and alarms (if required). The objective of this work was to determine its effectiveness in real-time identification of particular pattern preceding ventricular fibrillation. The remote server identified the occurrence of QRS complex and premature ventricular contractions and monitored ECG for ventricular tachycardia and variations in heart rate variability indices.

The sensitivity and specificity of the QRS detection to ECG recordings from MIT- Arrhythmia database were 99. Similarly these parameters of the premature ventricular contraction detection were 87. The time between alarm and the onset of ventricular fibrillation was measured on ECG recordings where premature ventricular contractions were found to lead to ventricular fibrillation. The remote monitor was able to successfully identify the onset on ventricular fibrillation.

Early detection could contribute to better response to an emergency intervention. iii HRV indices sensitive to the differences between normal and subjects with congestive heart failure were monitored in real-time. They were heart rate, statistical index RMSSD, total spectral power, high frequency power and the ratio of low frequency to high frequency power (LFP:HFP). The effectiveness of HRV indices was tested on an ECG recording of a sleep study subject, who experienced cardiac arrhythmia.

Cyclic changes observed in total spectral power prior to onset of cardiac arrhythmia could be attributed to REM sleep cycles. No other conclusive change in HRV indices was observed. The monitor’s usefulness in predicting long-term prognosis of post-MI subjects was tested on ECG recordings from two subjects made immediately after conclusion of cardiac arrhythmia and during a follow-up visit. Both showed higher RMSSD, total spectral power and LFP:HFP ratio.

Personalizing the monitor for each patient further improves its accuracy in measurement of various parameters. iv To my parents and my better half v TABLE OF CONTENTS LIST OF TABLES………………………………………………………………… x LIST OF FIGURES……………………………………………………………….1 Statement of Problem………………………………………………….1 Electrical activity of the heart……………………….2 Premature Ventricular Contractions…………………………………… 7 2.4 Heart Rate Variability………………………………….……………… 18 3 Effectiveness of Handheld Real Time Remote ECG Monitor….2 Remote Computation Server………………….2 QRS Detection/Classification Algorithm……….………………………………… 45 4 Evaluation of Heart Rate Variability Indices to Predict Cardiac Event Using a Real Time Handheld Remote ECG Monitor………….2 Remote Computation Server…….4 Heart Rate Variability……………………….1 Time domain measurements…………………………….2 Frequency domain measurements…………………….……………… 67 5 Development of a handheld remote ECG monitor to assess cardiac risk based on heart rate variability………………………………….2 Remote Computation Server…………………………………… 73 5.4 Heart Rate Variability…………………………………………… 74 5.1 Time domain measurements…………………………….2 Frequency domain measurements…………………….1 References……………………………………………………………… 87 APPENDIX………………………………………………………………… 88 ix LIST OF TABLES Table 3. Arrhythmia classification table……………………………………………. QRS sensitivity and specificity measurements on ECG records from NSR-DB data ………….

Sensitivity and specificity measurements by QRS & PVC detectors on ECG records from MITDB ……. Sensitivity and Specificity measurements of QRS detection on normal and arrhythmic ECG recordings……………………………………………. Summary of differences between various HRV indices……. Sensitivity and Specificity measurements of QRS detection on normal and arrhythmic ECG recordings…………………………………………….2 Summary of changes during follow-up visit………………………………… 80 x LIST OF FIGURES Figure 2.

Electrical stimulation of the heart…………………………………………… 6 Figure 2. Normal sinus rhythm recorded on Lead II……………………………………. ECG record with premature ventricular contraction ………. Common structure for non-syntactic QRS detectors………………………….

QRS detection using Wavelet Transform……………………………………… 12 Figure 3. ECG record with premature ventricular contraction ………. Remote client-central server model………………………. Software model at the central computation server………………………….4: Multilevel dyadic wavelet analysis filter bank……………….

The scaling and wavelet function (‘bior2.6’) used for analysis……. ECG data and reconstructed data from wavelet levels 1-7……………………. Flow chart of QRS detection algorithm………………. Flow chart of PVC detection algorithm……………………………….9 (a) Photograph of handheld device (b) Screenshot of the remote server….10 Negative time measurements.

A screen-shot of the server application of successful early detection………. Software model at the central computation server……………………. Flow chart summarizing individual steps in HRV analysis……………………. Comparison of HR and RMSSD……………………………………………….

Power spectrum of a normal ECG recording………………………………. Power spectrum of a CHF ECG recording…………………………………. Comparison of total spectral power and normalized spectral components…. Comparison of LFP:HFP ratio……………………………………………….

Variation in HR over 36 5 minute time points…………………………………. Variation in RMSSD 45 minutes prior to chest pain…………………………… 61 Figure 4. Total spectral power at various time-points prior to chest pain………………… 62 Figure 4. HFP(norm) at various time-points prior to chest pain………………………….

Variation of LFP:HFP ratio prior to chest pain………………………………. Variation in low frequency and total spectral power measured 45 minutes prior to chest pain………………………………………………… 65 Figure 5. Software model at the central computation server……………. RMSSD after arrhythmia and during follow-up……………………………….

Total spectral power and LFP:HFP ratio after arrhythmia and during follow-up in Subject A………………………………………………………… 78 Figure 5. RMSSD after arrhythmia and during follow-up………………………………. Total spectral power and LFP:HFP ratio after arrhythmia and during follow-up in Subject B…………………………………………………………. 79 xii LIST OF ABBREVIATIONS CHF – Congestive Heart Failure ECG – Electrocardiogram HRV – Heart rate variability LF/HF – Ratio Low frequency power to high frequency power PDA – Personal Desktop Assistant (also referred to as handheld device) PVC – Premature ventricular contraction RMSSD – Root mean squared sum of differences VT – Ventricular Tachycardia xiii CHAPTER 1 Introduction A large number of people need immediate attention when they experience life- threatening ventricular arrhythmia or angina.

Most of the sudden deaths are caused by cardiac arrest, usually resulting from ventricular arrhythmia that occurs as a result of myocardial ischemia. Moreover, many studies attest that rapid response times in pre- hospital period is key in reducing mortality and dramatically improved patient outcomes [1-3]. Electrocardiogram (ECG) is the most important noninvasive diagnostic tool used for assessing the probability of cardiac event, for stratifying its degree (stable, unstable angina, risk of out-hospital or in-hospital death) and for guiding therapy. Early detection of potentially dangerous cardiac arrhythmia could lead to timely intervention.

Significant changes have been reported in the analysis of beat-to-beat intervals of heart rate (heart rate variability) in the period immediately preceding ventricular tachyarrhythmia [4-5]. Such patients may benefit from anti-arrhythmic therapy or intervention. Short-term heart rate variability measures are used for initial screening of all survivors after an acute myocardial infarction [6], prediction of outcomes after myocardial infarction [7] and monitoring of patients after medication and exercise. For monitoring purposes, the Holter based equipment requires clinical supervision and provides no real-time feedback for the patient.

Wireless devices provide additional mobility but do not provide adequate real-time monitoring. Handheld devices like Personal Digital Assistants (PDAs) are compact and have increasingly powerful computing capability for complex calculations required for this work. The newer models with features like built-in networking and their integration into the cellular phone has provided the remote monitor access to hospital services. When integrated with a remote processing server, the PDA provides an effective and inexpensive method to monitor real time display of cardiac signals for (i) Normal sinus rhythm (ii) Premature ventricular contractions (PVC) (iii) Ventricular tachycardia and (iv) Changes in heart rate variability indices in normal and in patients affected by cardiac conditions.1 Statement of Problem In early myocardial ischemia, ventricular fibrillation is often preceded by ventricular tachycardia, which eventually gives way to the ventricular fibrillation [8].

Since the onset of ventricular fibrillation is extremely difficult to pinpoint in many cases [9], it would be useful to design a monitor that accurately detects the onset of ventricular tachycardia. Reducing the time from the detection of “warning” signs of ventricular tachycardia to emergency intervention may prove helpful in preventing the onset of ventricular fibrillation and allow for more rapid delivery of lifesaving interventions. Thus, any clinically useful detector should respond to the runs of tachycardia preceding fibrillation. In other words, the system should exhibit a ‘negative time to alarm’ compared to the onset of ventricular tachycardia and fibrillation.

2 The primary objective of this dissertation is to design and measure the effectiveness of the handheld remote ECG monitor, which includes a QRS and PVC detection algorithms. The QRS and PVC detection algorithms were validated against a standard annotated database. The effectiveness of the monitor for detecting the onset of life threatening arrhythmia (ventricular fibrillation) was quantified by measuring the ‘negative time to onset’ of ventricular fibrillation. The secondary objective is to determine the usefulness of adding HRV measures to real-time remote ECG monitoring.

A number of HRV indices were assessed including heart rate, SDNN, RMSSD, Total spectral power, Low-frequency power, High-frequency power and High frequency power to low frequency power ratio. The sensitivity of these indices to differentiate ECG recordings from normal and subjects with congestive heart failure (CHF) was evaluated. The indices identified to be sensitive in differentiating normal from subjects with CHF were used to determine if they predict the onset of chest pain (arrhythmia) in recording of an older subject during sleep The tertiary goal is to determine the usefulness of the remote monitor in providing long-term prognosis based on HRV changes. HRV indices calculated from ECG recordings of two subjects made after conclusion of cardiac arrhythmia and a follow-up study done a year later were compared.

Changes in HRV indices would provide better assessment of cardiac risk. Delay in presentation after myocardial infarction. Journal of The Royal Society of Medicine 1993;86:62-64. Canto JG, Rogers WJ, Bowlby LJ, et al.

The pre-hospital electrocardiogram in acute myocardial infarction: Is its full potential being realized? Journal of American College of Cardiology 1997;29:498-505. Rubel P, Gouaux F, Fayn J, et al. Towards intelligent and mobile systems for early detection and interpretation of cardiological syndromes. Computers in Cardiology.

Lombardi F, Porta A, Marzegalli M, et. Heart rate variability patterns before ventricular tachycardia onset in patients with implantable cardioverter defibrillator. American Journal of Cardiology 2000;86:959-63. Nemec J, Hammill SC, Shen WK, et.

Increase in heart rate precedes episodes of ventricular tachycardia and ventricular fibrillation in patients with implantable cardioverter defibrillators. Pacing and Clinical Electrophysiology 1999;22:1729-38. Odemuyiwa O, Malik M, Farrell T, et. Comparison of the predictive characteristics of heart rate variability index and left ventricular ejection fraction for all-cause mortality, arrhythmic events and sudden death after acute myocardial infarction.

American Journal of Cardiology 1991;68: 5: 434-439. Carpeggiani C, L’Abbate A, Michelassi C, et al. Early assessment of heart rate variability is predictive of in-hospital death and major complications after acute myocardial infarction. International Journal of Cardiology 2004;93:3:361-368.

Pogwizd SM and Corr PB. Mechanisms underlying the development of ventricular fibrillation during early myocardial ischemia. CREI-GARD, a new concept in computerized arrhythmia monitoring systems. Computers in Cardiology 1986;13:515-518.

4 CHAPTER 2 Background The heart is a muscular organ responsible for pumping blood through rhythmic contractions. It receives deoxygenated blood from the venous system and after oxygenation in the lungs the blood is sent back into arterial system. These contractions are associated with electrical activity of the heart and can be detected by surface electrodes.1 Electrical activity of the heart Electrical stimulation of the heart originates at the sino-atrial (SA) node in the upper section of right atrium. Since the atria are insulated from the ventricles, electrical excitation passes only through the atrioventricular (AV) node.