[en] The electrocardiogram (ECG) is the most widely non-invasive record used for studying the electrical activity of the heart. The computer analysis of these signals has been a recent and important field of research of Bioengineering in order to help in the study and diagnosis of cardiopathies. The high resolution ECG (HRECG) is the result of computer based techniques which improve the signal-to-noise ratio of electrical signals coming from the heart, and it is used to characterize low-amplitude and high-frequency potentials. The main HRECG application is used in ventricular late potentials (LP) detection that that outlast the period of normal ventricular depolarization (QRS). The presence of LP in the HRECG has been linked with the presence of a reentry substrate for ventricular tachycardia (VT) after a myocardial infarction. In this thesis new indexes of abnormal ventricular depolarization occurring within the QRS period of the HRECG have been developed. The concept of abnormal intra-QRS potentials (AIQP) has been presented, extending the concept of pathophysiological late signals, as LP, over the whole QRS period. The main contributions done in this work are related with: HRECG signal processing using modelling and identification systems techniques; AIQP characterization; and its application on the assessment of cardiopathies. In the first chapter the treated problem is presented and the objectives of the thesis, as well as a description of the physiological principles and characteristics of the ECG. The second chapter shows a revision of the antecedents of the HRECG. The state-of-the-art of this technique is presented as classic and actual tendencies of the methods, the analysis of late potentials in temporal and frequency domains, and by means of time-frequency representations. In the third chapter a method is developed to characterize abnormal intra-QRS potentials, by means of ECGAR modelling techniques, with parametric linear structures, using the discrete cosine transform (DCT) domain. The concept of the AIQPs is presented and their pathophysiological bases are analyzed, justifying their use in clinical applications. The ability of the technique was demonstrated in a simulated study and real signals of patients. In chapter four a novel approach is presented to model ECGAR signals with nonlinear parametric structures. These techniques are applied in the characterization of AIQP. The used method is based on techniques of nonlinear systems identification to model the normal part of the QRS. An auto-regressive nonlinear structure with exogenous input (NARX) was used, parameterized by a multilayer feed-forward neural network (multilayer perceptron). The nonlinear modelling allowed to characterize AIQPs in real signals of patients without the pre-processing the HRECG in the DCT domain. Chapter five presents analyzing techniques for patient groups, using found discriminant functions with nonlinear optimization methods. These techniques allow proposing critical AQIP values to separate the study HRECG signal groups, with the purpose of optimizing the accuracy in clinical prediction. The sixth chapter shows the application of AIQP characterization techniques in the evaluation of patients with ventricular tachycardia (VT), after myocardial infarct (MI). The results obtained with these new AIQP indices represent a significant contribution to detect abnormal potentials from re-entry substrate. In a study on a population of 173 patients with post IM, with a typical prevalence of VT, AIQP indices have contributed an increase of the accuracy (90 %) and positive predictive value (47 %) of the HRECG. In the seventh chapter two clinical applications appear. Firstly, an evaluation of abnormal potentials measured in the HRECG of patients in different stages of chagasic myocarditis is made. Results obtained with AIQP indices show highly significant differences among different groups of patients, classified according to the advance of the disease. A second study is presented where transient ischemic events are evaluated during percutaneous transluminal coronary angioplasty (PTCA). Results show dynamic changes in the HRECG, obtained from consecutive beats sequences, when using AIQP indices. The application of the methods developed in this thesis, for the HRECG signal processing, has allowed to characterize and quantified abnormal ventricular depolarization signals. The clinical application of these methods has produced a significant contribution to the non-invasive evaluation of different cardiopathies using the HRECG technique.

[es] El electrocardiograma (ECG) es el registro no invasivo más utilizado para estudiar la actividad eléctrica del corazón. El análisis de estas señales por computador ha sido un campo de investigación reciente de la Bioingeniería, con la finalidad de ayudar en el estudio y diagnóstico de cardiopatías. El ECG de alta resolución (ECGAR) es el producto de técnicas, basadas en computador, que mejoran la relación señal-ruido de las señales provenientes del corazón, y es utilizado para registrar potenciales de muy baja amplitud y altos contenidos frecuenciales. La principal aplicación del ECGAR está asociada con la detección de potenciales tardíos ventriculares (LP) que sobrepasan el periodo normal del QRS. La presencia de LP en el ECGAR ha estado relacionada con substratos de reentrada en tejidos dañados del miocardio, causantes de taquicardia ventricular. En esta tesis se han desarrollado nuevos indicadores de despolarizaciones ventriculares anormales que ocurren a lo largo del complejo QRS del ECGAR. Se ha presentado el concepto de potenciales anormales intra-QRS (AIQP), extendiendo el concepto de señales patofisiológicas, como los LP, sobre el periodo normal del QRS. Las principales aportaciones realizadas en este trabajo se encuentran en el procesado de señales ECGAR mediante técnicas de modelado e identificación de sistemas, la caracterización de los AIQP, y sus aplicaciones en la evaluación de cardiopatías. En el primer capítulo se presenta el problema abordado y los objetivos de la tesis, así como una descripción de los principios fisiológicos y características del ECG. En el segundo capítulo se hace una revisión de los antecedentes del ECGAR. Se presenta el estado del arte de esta técnica en cuanto a métodos de obtención clásicos y tendencias actuales, y en el análisis de potenciales tardíos en los dominios temporal y frecuencial, y mediante representaciones tiempo-frecuencia. En el tercer capítulo se desarrolla un método para caracterizar potenciales anormales intra QRS, mediante técnicas de modelado del ECGAR, con estructuras paramétricas lineales, utilizando el dominio de la transformada discreta del coseno (DCT). Se presenta el concepto de los AIQP y se estudian sus bases patofisiológicas, justificando su uso en aplicaciones clínicas. La habilidad de la técnica fue demostrada en un estudio simulado y en señales reales de pacientes. En el capítulo cuarto se presenta un enfoque novedoso para modelar señales ECGAR con estructuras paramétricas no lineales. Estas técnicas son aplicadas en la caracterización de los AIQP. El método utilizado está basado en técnicas de identificación de sistemas no lineales para modelar la parte normal del QRS. Se empleó una estructura auto-regresiva con entrada exógena no lineal (NARX), parametrizada con una red neuronal tipo perceptrón multicapa. El modelado no lineal permitió caracterizar los AIQP en señales reales de pacientes sin el pre-procesado del ECGAR en el dominio de la DCT. En el capítulo quinto se analizan técnicas de clasificación de grupos de pacientes, empleando funciones discriminantes halladas con métodos de optimización no lineal. Estas técnicas permiten proponer valores críticos AQIP para separar los grupos de señales ECGAR de estudio, con el fin de optimizar la exactitud en la predicción clínica. En el sexto capítulo se aplican las técnicas de caracterización de los AIQP en la evaluación de pacientes con taquicardia ventricular (TV), posterior a un infarto de miocardio (IM). Los resultados obtenidos con los nuevos índices AIQP representan un aporte significativo para detectar potenciales provenientes de substratos de reentrada. En un estudio sobre una población de 173 pacientes post IM, con una prevalencia típica de TV, los índices AIQP han aportado un incremento de la exactitud (90 %) y del valor predictivo positivo (47 %) del ECGAR. En el séptimo capítulo se presentan dos aplicaciones clínicas. En primer lugar, se realiza una evaluación de potenciales anormales medidos en el ECGAR de pacientes en distintas etapas de miocarditis chagásica. Los resultados obtenidos con los índices AIQP demuestran diferencias altamente significativas entre distintos grupos de pacientes, clasificados de acuerdo al avance de la enfermedad. Se presenta un segundo estudio donde se evalúan eventos isquémicos transitorios durante angioplastia coronaria transluminar percutánea (PTCA). Los resultados muestran cambios dinámicos en los ECGAR, obtenidos de secuencias de latidos consecutivos, al utilizar los índices AIQP. La aplicación de los métodos desarrollados en esta tesis, para el procesado del ECGAR, ha permitido la caracterización y cuantificación de señales provenientes de despolarizaciones ventriculares anormales. La aplicación clínica de estos métodos ha producido un aporte significativo en la evaluación no invasiva con el ECGAR de diferentes cardiopatías.