A miocardiopatia é comum na fase crônica da doença de Chagas, com freqüente ocorrência de arritmias ventriculares e elevado risco de morte súbita. Tais arritmias estão associadas a mecanismos de reentrada, cuja presença pode ser diagnosticada pela detecção de potenciais tardios (PT) no Eletrocardiograma de Alta Resolução (ECGAR). O presente trabalho apresenta duas técnicas de detecção de PT, baseadas na média coerente de ciclos normais do ECGAR e subseqüente análise do vetor magnitude. As técnicas diferem entre si no cálculo da média coerente, uma delas empregando o procedimento clássico e a outra considerando cada batimento cardíaco ponderado pelo inverso da variância do respectivo ruído estimado. Os métodos foram testados em 103 sinais ECGAR, sendo 11 de voluntários sadios e 92 de pacientes com sorologia positiva, em diferentes estágios da doença de Chagas. A análise forneceu resultados consistentes com aqueles do sistema Predictor II (Corazonix, Oklahoma City), sem diferenças significativas. Entretanto, com as técnicas propostas houve uma sensível redução no número de batimentos necessários para se atingir uma média coerente com nível de ruído inferior a 0,3 mV. A redução média foi de 29,5% para o método com ponderação (cp) e de 18,5% sem ponderação (sp). O emprego da ponderação permitiu alcançar o limiar máximo de ruído em 96,0% dos casos, contra 93,1% do método sp e 83,2% do sistema comercial. Tais resultados possibilitaram validar os métodos implementados e comprovam a vantagem da ponderação na média coerente.

Chagas’ disease is a parasitic endemic infection in Latin-America, which is progressive and non-regressive. In its chronic stage, the cardiomyopathy is frequent, with the occurrence of life threatening arrhythmias and increased risk of sudden death. Such arrhythmias are associated with reentrant mechanisms, which are diagnosed by the detection of late potentials (LP) in the high-resolution electrocardiogram (HRECG). This paper presents two techniques for LP detection based on the coherent average of normal cycles of HREGC and further analysis of the magnitude vector. The techniques differ in the algorithm of the coherent average: the classical approach or weighting each averaging beat with the inverse of the variance of the respective estimated noise. The methods were tested with 103 HRECG signals, including 11 from healthy subjects and 92 from infected patients at different stages of the disease. Results are consistent of those obtained with the commercial system Predictor II (Corazonix, Oklahoma City). Nevertheless, the proposed techniques lead to a reduction in the number of beats to achieve an average with noise bellow the 0.3 µV. In average, it is 29.5% when weighting (W) and 18.5% without weighting (WW). The use of weighted average allowed to reach the noise threshold in 96.0% of the cases, against 93.1% with the nw method and 83.2% with the commercial system. These findings validate the proposed methods and indicate the advantage of using the weighted coherent average.