Heart beat parametric modeling based on Monte Carlo fitting techniques - Liberczuk, Sergio Javier (2019)
La síntesis de señales de Electrocardiograma (ECG) está estrechamente vinculada al proceso de modelado ya que se requiere un conocimiento preciso de los parámetros de los latidos cardíacos que se pretende modelar. El conocimiento de dichos parámetros se consigue a través de métodos de ajuste de curvas entre latidos simulados y latidos reales. Estos métodos de optimización tradicionales como puede ser el método de ajuste por cuadrados mínimos no lineal o similares, sufren la dificultad de caer en mínimos locales sobretodo cuando no se les da condiciones iniciales precisas. En el presente trabajo diseñamos un método novedoso robusto a desvíos en las condiciones iniciales basado en técnicas de Monte Carlo derivado de las ideas del Filtrado Particular. Nuestro método permite ajustar el latido cardíaco y determinar los parámetros de un modelo ya conocido en la literatura que consiste en la suma de cinco gaussianas. El método ajusta con errores muy similares al método tradicional cuando las condiciones iniciales son muy buenas, pero se consiguen mejores resultados en términos de error cuadrático cuando las condiciones iniciales se degradan lo suficiente. Se llevó a cabo la validación con señales de ECG reales tanto fisiológicas como patológicas extraídas de bases de datos internacionales