La identificación temporal de complejos QRS en una señal electrocardiográfica (señal ECG) es una tarea de ampliainvestigación y numerosas aplicaciones prácticas. Este trabajo presenta las mejoras realizadas a un algoritmo para la detecciónde complejos QRS de una señal ECG conocido como algoritmo de Holsinger, utilizando características presentes en undetector de complejos QRS conocido como algoritmo de Hamilton-Tompkins. Se detalla cada una de las mejoras gradualesrealizadas en algoritmo de Holsinger, con la revisión de su rendimiento en la identificación temporal de complejos QRSsobre registros de señales electrocardiográficas (señales ECG) de una base de datos pública (base de datos de arritmias delMIT-MIT-BIH), con el objetivo de demostrar empíricamente que es posible obtener un mejor rendimiento en algoritmosimple de detección de complejos QRS, con la conservación de su simplicidad, mediante la inclusión de técnicas clásicasde procesamiento digital de señales (DSP).
INTRODUCCIÓN
El complejo QRS representa gráficamente la despolarización de los ventrículos del corazón y está formado, en la mayoría de los casos, por las ondas Q, R y S respectivamente, dando lugar a la forma de onda más característica y de fácil identificación y/o detección en un ciclo cardiaco de una señal electrocardiográfica (señal ECG) [1]. Debido a esta última propiedad, existen numerosos trabajos de investigación asociados a la detección de un complejo QRS en un ciclo cardiaco de una señal ECG mediante el diseño y desarrollo de soluciones algorítmicas. Con la identificación temporal precisa de complejos QRS, es posible determinar la frecuencia cardiaca de la persona que se realiza el examen ECG, entre otras aplicaciones prácticas [1 - 3].
Un algoritmo detector de complejos QRS permite identificar la localización temporal de complejos QRS en una señal ECG. En la actualidad existen algoritmos para la detección de complejos QRS con uso de técnicas matemáticas modernas y complejas (transformada wavelet [4, 5], vectores de pendiente de forma de onda [6] y algoritmos que utilizan nuevos enfoques computacionales (uso de técnicas de inteligencia artificial [4]). La utilización de técnicas clásicas de DSP no involucra un alto costo computacional en la práctica, lo que permite trabajar sin inconvenientes con señales ECG en tiempo real [7]. Siempre es necesario aprovechar las características propias de la señal ECG.
El objetivo principal de este trabajo es mostrar los cambios realizados en un algoritmo de detección de complejos QRS que utiliza técnicas de DSP clásicas conocido como algoritmo de Holsinger [4, 8 - 9], con la agregación de algunas técnicas clásicas de DSP presentes en algoritmo conocido como algoritmo de Hamilton-Tompkins [7, 9 -12].
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