Procesamiento de señales electrocardiográficas en equipos portátiles mediante estrategias online de inteligencia computacional

Autores
Álvarez, Marcos; Díaz Dávila, Laura; Riva, Guillermo
Año de publicación
2017
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Álvarez, Marcos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.
Fil: Díaz Dávila, Laura. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.
Fil: Riva, Guillermo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.
Fil: Riva, Guillermo. Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Córdoba. GInTEA; Argentina
Los dispositivos portátiles para monitoreo cardiológico adquieren y almacenan todos los datos de electrocardiografía de un paciente por 24 horas, los cuales ´ son analizados posteriormente por el profesional médico. Sin embargo, ciertas anomalías cardíacas se producen esporadicamente y no son registradas. Además, es de gran importancia pre procesar los datos adquiridos en tiempo real para filtrar datos y generar alarmas. Sin embargo, esto impone el uso de estrategias computacionales simples para dispositivos portátiles con recursos limitados. Este trabajo presenta el ´ desarrollo de un algoritmo que permite a dispositivos portátiles de electrocardiografía hacer más eficiente el almacenamiento/transmisión de datos respecto a los equipos de monitoreo tradicionales. El algoritmo realiza filtrado y segmentación de la señal basado en transformaciones sencillas y la detección de picos. Luego, los latidos son descompuestos en 5 características mediante Análisis de Componentes Independientes, y clasificados mediante Maquina de Vectores ´ de Soportes de una clase. La clasificación utilizada es binaria ´ (latidos normales o anormales), no permitiendo especificar patologías, pero reduciendo los datos. El algoritmo fue probado con 20500 latidos normales y 6500 anormales, reduciendo el almacenamiento/transmisión de datos un 64 %, ´ con 99 % de precisión. Se verificación robustez al ruido sobre la ´ detección y clasificación de los latidos, y se realizó una prueba ´ de concepto para validar la propuesta.
Fil: Álvarez, Marcos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.
Fil: Díaz Dávila, Laura. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.
Fil: Riva, Guillermo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentina.
Fil: Riva, Guillermo. Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Córdoba. GInTEA; Argentina
Ciencias de la Computación
Materia
ECG
Signal Processing
Classification
SVM
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
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Acceder
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