T 波體積比較結果

純粹就圖表的觀察比較並不是十分客觀，由於 T 波是判定高血鉀 症的重要特徵點，本研究將時空心電圖之 T 波體積獨立計算。

對正常狀態模擬時空心電圖 T 波體積以及高血鉀症模擬時空心電 圖 T 波體積以血鉀濃度分級的數據整理，得到表 4.4 的結果。由結 果可知，T 波體積依血鉀濃度不同有顯著的差異，當鉀離子濃度越高，

T 波體積也越高。

表 4.4 模擬實驗 T 波體積表 simulated

K+

(mmol/L)

limb T-volume

chest T-volume Normal 1.513 0.673

5.5 1.531 1.176 6.5 1.332 1.585 7.5 1.8725 1.987

根據吳[20]所發表論文，裡面所做的研究使用了四類的樣本，分 別是正常狀態、5.4～5.9mmol/L、6.0～6.9mmol/L、7.0mmol/L 以上，

正好可與本研究的實驗作比較。我們發現模擬結果與臨床實驗結果具 有相同趨勢，血鉀濃度上升 T 波體積會隨著變大，由於高血鉀症的 T 波特徵表現在肢導程部分較不明顯，所以模擬結果顯示出來比較不明 顯，但血鉀濃度到達 6.5mmol/L 以上時，還是可以輕易的比較出差異。

表 4.5 臨床實驗 T 波體積統計表

Experiment K+

(mmol/L)

n limb T-volume limb SD chest T-volume

chest SD normal 56 0.072 0.037 0.091 0.052 5.4~5.9 15 1.271 0.801 1.543 0.943 6.0~6.9 18 1.992 1.828 2.179 1.356

第五章 結論

Human Ventricular Myocyte C++是一個模擬單一心臟細胞電位 傳導模式的程式，其最主要之功用為可以根據單一細胞內、外之離子 濃度模擬 APD 及 RRMP。本研究將這個模式作為最初的研究起點，由 單一細胞受鉀離子濃度影響而造成動作電位的改變出發，進而討論心 臟整體之動作電位及體表心電圖所受之影響，最後由模擬 12 導程心 電圖繪製成時空心電圖且計算 T 波體積觀察其變化。

因為心臟上各部位分布之動作電位即是構成心電圖之基本要 素，本研究使用 Human Ventricular Myocyte C++來取得APD 及 RRMP 參數。而APD 及 RRMP 參數正是與動作電位最具相關的兩個參數，

以這兩個參數繪製心電圖應是準確的，但是在實際實驗裡遇到了許多 困難，包括了 Human Ventricular Myocyte C++所取得之APD 及 RRMP 參數與 ecgsim 裡表示的參數有所出入，一開始無法繪製完整的心電 圖，最後將ecgsim 的檔案解碼以及應用了 AP dispersion 的觀念才使 得心電圖成功的完成。其中AP dispersion 的轉換概念使得本研究的模 擬更加符合生理狀態，由於細胞間具有自然的差異，所以經過轉換後 模擬結果與臨床量測更為接近。

T 波體積的比較中，發現本模擬實驗與臨床實驗數據有相同之趨 勢，也可證實 12 導程心電圖中 T 波受鉀離子濃度影響甚巨，如將來

要判定高血鉀症可由12 導程心電圖及 T 波體積來推斷，增加高血鉀 症診療之速度與準確率。

本研究將來可以發展為套件，做為臨床上檢驗高血鉀症之用，

可以為心電圖提供定量的作用，使診斷高血鉀症更加的準確。

本研究使用了臨床實驗的資料以及模擬實驗來做比較，這樣對 於模擬實驗部份是具有對照及證實的意義，可以解釋模擬之結果與臨 床檢驗具有高度的相關。

參考文獻

1. Wrenn KD, Slovis CM, and Slovis BS. The ability of physicians to predict hyperkalemia from the ECG.Ann Emerg Med. 2000; 7:p965-973.

2. WB Fye. A history of the origin, evolution, and impact of electrocardiography. Am.

J. Cardiol. 1994; 73:p937-949.

3. เᚹߐ. ᓜԖ͕࿪ဦௐ˟ۍ. ᘹ੕. 1990ć p1-7.

4. ૺ̥៝. ም׎ᚊ. ԇઉᛌ. ৠགྷϠۏጯ. ୿ᛟ΍ۍۤ 1995; ௐαౢƂௐ̱ౢ.

5. Joseph R. Hume. Pharmacology 601. Section III:Renal and cardiovascular;p44-67 6. Mary B. Conover. Pocket guide to electrocardiography. 1999ćp33.

7. Mary B. Conover. Pocket guide to electrocardiography. 1999ćp4.

8. Biel L, Perrersson O, Philipson L, Wide P. ECG analysis: A new approach in human identification. IEEE transaction on Instrumentation and Measurement.

2001; 50(3):p808-812.

9. 12-Lead ECG System

http://butler.cc.tut.fi/~malmivuo/bem/bembook/15/15.htm

10. Dittrich KL, Walls RM. Hyperkalemia: ECG manifestations and clinical considerations. J Emerg Med. 1986; 4(6):p449-455.

11. ૺ̥៝, ም׎ᚊ, ԇઉᛌ. ৠགྷϠۏጯ. ୿ᛟ΍ۍۤ 1995; p123.

12. Porter RS et al. Prediction of hyperkalemia in dogs from electrocardiographic parameters using an artificial neural network. Academic Emergency Medicine.

2001; 8(6):p599-603.

13. Weiner ID. Hyperkalemia, a silent killer. J Am Soc Nephrol.1998; 9:p1535-1543.

14. Dittrich KL, Walls RM. Hyperkalemia: ECG manifestation and clinical considerations.J Emerg. 1986; 4:p449-455.

15. Wrenn KD et al. The ability of physicians to predict hyperkalemia from the ECG.

Ann Emerg Med. 1991; 20:p1229-1232.

16. Iyer V, Mazhari R, Winslow RL, 2004. Biophys. J. 87:1507-1525.

17. A. van Oosterom, PhD.Professor of Medical Physics Department of Medical Physics;

University of Nijmegen; The Netherlands.ECGSIM; AN INTERACTIVE TOOL FOR STUDYING THE GENESIS OFQRST WAVEFORMS.

18. Huihua-Kenny Chiang, Chao-Wei Chu, Gan-Yang Chen, Cheng-Deng Kuo. A new 3-D display method for 12-lead ECG. IEEE Trans. Biomed Eng. 2001;

48:p1195-1201.

19. Paice BJ, Paterson KR, Onyanga-Omara F, et al. 1986. record linkage study of hypokalaemia in hospitalized patients. Postgrad Med J. 62: 187-191.

20. 吳旻芳. 以 12 導程心電圖辨識高血鉀症. 2004;p44.