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Procesamiento de la señal eléctrica del corazón, usando máquinas de aprendizaje

Abstract:

La presión arterial PA, es una variable biológica importante en el análisis del sistema cardíaco, que junto con la señal eléctrica del corazón o electrocardiográfica SECG, permiten conocer en cierta medi-da el comportamiento del sistema cardíaco del ser humano. Hoy en día existen pocos trabajos que muestran la relación entre las dos variables. Es artículo muestra que existe una re-lación entre la PA y SECG. Es decir que se puede encontrar los valores de PA usando SECG. Para el estudio, se tomaron muestras de SECG, a 22 pacientes, 18 sanos entre los 17-26 años y 4 con PA alterada de 50-78 años. Se utilizó el equi-po Powerlab, se usaron electrodos para capturar la SECG, a través de la derivación DI, una vez obtenida las muestra, se estudió su composición, en especial las ondas R y las ondas T, tener las zonas de manera individual y buscar los valores de PA sistólica y diastólica, usando un sistema de inteligencia artifi-cial como lo son las redes neuronales y máquinas de soporte vectorial. Para segmentar la SECG en su onda R, T y las por-ciones equivalentes a sístole y diástole, se utilizó transforma-da Wavelet. Los patrones encontrados fueron utilizados para entrenar las técnicas de inteligencia artificial. En este artículo se demostró que es posible hallar la PA de un paciente usando técnicas de inteligencia artificial, con un porcentaje total de acierto de 98,488 y 95.708 para sístole diástole respectiva-mente. Finalmente, los resultados se mostraron en tiempo real en aplicativo móvil en tiempo real.