Ecg Signal Analysis Using Advance Dsp Techniques (en inglés)

Título original:

Ecg Signal Analysis Using Advance Dsp Techniques

Contenido del libro:

El electrocardiograma (ECG) es uno de los parámetros fisiológicos humanos más importantes para el cuidado del paciente, la monitorización y el diagnóstico de enfermedades. Contiene mucha información sobre la salud humana y, en especial, sobre las condiciones de funcionamiento y bienestar del corazón. La aplicación de la medición del ECG también es muy adecuada para pacientes cardíacos y con hipertensión debido a su naturaleza no invasiva. Se trata del registro gráfico de los voltajes variables en el tiempo generados por el miocardio debido a las actividades bioeléctricas durante el ciclo cardiaco y que representan la contracción y relajación cíclicas de los músculos del corazón humano. La señal de ECG puro proporciona la información necesaria sobre la electrofisiología de las enfermedades cardiacas y los cambios isquémicos del ritmo cardiaco. Una señal de ECG limpia proporciona información valiosa sobre los aspectos funcionales del corazón y el sistema cardiovascular. El diagnóstico de las cardiopatías en una fase temprana puede prolongar la esperanza de vida humana mediante un tratamiento adecuado. Los médicos tienen dificultades para analizar los largos registros de ECG en poco tiempo y los ojos humanos tampoco son adecuados para detectar la morfología continuamente cambiante de la señal de ECG. Estas dificultades pueden superarse con un potente sistema de diagnóstico asistido por ordenador (CAD).

El sistema CAD no sólo analiza los registros de ECG largos y los cambios morfológicos, sino que también proporciona otras funciones importantes como la detección de latidos, la clasificación, la extracción de características, el diagnóstico de arritmias, etc. La anormalidad que se produce en los latidos cardíacos de la forma del ECG se denomina generalmente arritmia. Arritmia es un término común para cualquier trastorno cardiaco que difiera del ritmo sinusal normal. El análisis automático de señales de ECG asistido por ordenador para la detección de latidos cardíacos es difícil debido a la gran variación en las características morfológicas y temporales de las formas de onda de ECG de diferentes pacientes, así como en los mismos pacientes. El objetivo principal de mi trabajo de investigación es procesar y extraer la información útil de la señal de ECG para la detección automática de latidos utilizando técnicas avanzadas de procesamiento digital de señales y reconocimiento de patrones. El enfoque sencillo y eficaz para la detección de latidos cardíacos a partir de la señal de ECG ha sido la principal motivación para el trabajo. La investigación se centra especialmente en aumentar la precisión de la detección y la clasificación de los latidos del ECG y en mantener el rendimiento del reconocimiento razonablemente alto incluso en condiciones ruidosas.

El sistema de detección y clasificación de latidos de ECG consta de los siguientes pasos: preprocesamiento, detección de complejos QRS en la señal de ECG, extracción de características de los complejos QRS detectados y clasificación de las morfologías QRS a partir del conjunto de características extraídas de los complejos QRS mediante una red neuronal wavelet adaptativa para detectar las arritmias cardiacas en la señal de ECG.