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ESTUDIO COMPARATIVO DE METODOS DE PREPROCESADO Y SEGMENTACION EN EL ELECTROCARDIOGRAMA

 

INVESTIGADOR(ES) PRINCIPAL(ES):

NOMBRE
DEDICACIÓN

Luis Enrique Avendaño

0 horas

 

CODIGO CIE

9-06-6

NOMBRE DEL GRUPO DE INVESTIGACIÓN

LABORATORIO DE INVESTIGACIÓN EN DESARROLLO ELÉCTRICO Y ELECTRÓNICO. LÍDER

INTEGRANTES DEL PROYECTO

NOMBRE
TIPO
DEDICACIÓN

 

TIPO DE CONVOCATORIA

2005. Sin Financiacion

TIPO DE PROYECTO

Investigación Aplicada

OBJETIVO(S)

-Desarrollar una metodología para reducción de perturbaciones empleando métodos de filtrado no estacionarios, orientada a mejorar la identificación de señales ECG con patologías del tipo de cardiopatía isquémica. -Desarrollar una metodología para la segmentación de señales ECG, empleando técnicas no estacionarias transformaciones no lineales, que permita mejorar la precisión en la estimación de las marcas fiduciales de los complejos de la señal ECG, para la identificación automática de patologías.

RESUMEN

En este documento se presenta el desarrollo de métodos de representación se señales de ECG orientados a remoción de perturbaciones, particularmente, de interferencias de 60 Hz, empleando diferentes técnicas de filtración. También se desarrollan métodos de segmentación de eventos funcionales y estimación de parámetros de diagnóstico de señales ECG orientados a la extracción de características y reconocimiento de patologías cardíacas. CONCLUSIONES Filtrado: De todos los procedimientos empleados, los mejores resultados se obtuvieron empleando TW, los cuales a su vez, son fuertemente dependientes de las familias seleccionadas, mas no de los niveles de descomposición (3, 4) y de la técnica de umbralización (rigsure y hardsure con hard thresholding). La familia TW, el nivel de descomposición y la técnica de umbralización, asociados al mejor resultado, son: coiflet 2, nivel 3, heuristic SURE, hard thresholding, respeclivamente. Los parámetros de configuración de los filtros adaptativos se tomaron constantes en todos los registros analizados, por lo que se demuestra una alta dependencia del algoritmo con dichos parámetros. La remoción de la perturbación de 60 Hz usando el filtro de Kalman es posible siempre y cuando se tenga un buen modelo de la serial ECG a la que debe quitársele el ruido. Los resultados usando los estados como la serial con ruido o como los coeficientes del filtro FIR son aceptables. Ahora, para el caso de las wavelets se tiene que cuando las familias cuando se combinan con la técnica adecuada, responden bien, teniendo en cuenta la medida de desempeño se tenga. Por ejemplo, según el PRD, existen alrededor de 13 registros de las señales empleadas (canal 0), que fueron bien filtrados de manera estricta. Para el ECM, debido a que no se puede aplicar el criterio de la media-varianza, se escogen los resultados, que se encuentren por debajo de la media. Para el PRD, se observa que la técnica oscila entre: 5 : rigsure umbral soft-thresholding 7: heursure hard-thresholding. Así mismo, las familias varían entre: 8, 10, 11, 12, 14, 28 db9, db11, coift2, coift3, coift5, bior5.5. Para el SNR, CORR y ECM, coinciden con el nivel de descomposición y la técnica 5 y 7. Esto es bueno, por que las medidas de distorsión, brindan resultados similares. Las familias son análogas, es decir, que existen varias familias en común en todas las medidas. En general, para este resultado en -3dB, que es el peor caso, se obtienen estos resultados. Se puede decir, que un nivel adecuado de descomposición es el nivel 3. Que una técnica de prueba para denoising, que no afecte las características diagnosticas de la señal es la 5,7 y que las familias por lo general corresponden a DB, COIFLET, BIOR. Segmentación: Las técnicas de segmentación propuestas en el presente trabajo como primera etapa de caracterización permiten ubicar dentro del espacio de análisis, la información discriminante de la señal, siendo de gran importancia un desempeño adecuado en esta etapa. Debido a la no estacionariedad de las señales ECG, la transformada wavelet, permite una estimación adecuada en tiempo-frecuencia de las características de la señal ECG con las que se puede identificar el punto fiducial ante diversas condiciones de ruido. Sin embargo, las perturbaciones afectan en gran medida a la detección de las marcas siendo necesario llevar a cabo un procedimiento de análisis desde las escalas de alto orden hacia las escalas de menor orden, para eliminar ruido. Lo anterior, además de requerir mayor costo computacional, da lugar a la perdida de picos de baja amplitud. Al transformar la señal ECG por medio de splines cuadráticas, aunque se mejora el costo computacional, se tiene una pérdida de resolución en la estimación de la marca fiducial, produciendo así una reducción de desempeño en cuanto a sensibilidad y precisión.

ESTADO

Concluido

FECHA DE INICIO

04/07/2006

FECHA DE FINALIZACION

04/07/2007

PRODUCTOS

NOMBRE
CATEGORÍA
ENLACE

Informe Técnico: Estudio comparativo de métodos de preprocesado y segmentación en el electrocardiograma

Producción técnica y tecnológica

Libro: Estudio comparativo de métodos de preprocesado y segmentación en el electrocardiograma

Libro resultante de una labor de investigación

 
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