Sistema de reconocimiento y diagnóstico de arritmias cardíacas aplicado a la identificación de taquicardias de complejos anchos a partir del ECG
Document title: Sistema de reconocimiento y diagnóstico de arritmias cardíacas aplicado a la identificación de taquicardias de complejos anchos a partir del ECG
Journal: Revista Facultad de Ingeniería. Universidad de Antioquia
Database: PERIÓDICA
System number: 000391755
ISSN: 0120-6230
Authors: 1
1
2
Institutions: 1Universidad Industrial de Santander, Escuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y de Telecomunicaciones, Bucaramanga, Santander. Colombia
2Universidad Industrial de Santander, Escuela de Medicina, Bucaramanga, Santander. Colombia
Year:
Season: Jun
Number: 48
Pages: 153-164
Country: Colombia
Language: Español
Document type: Artículo
Approach: Aplicado, descriptivo
Spanish abstract Se presenta una herramienta software como soporte al diagnóstico diferencial de taquicardias de complejos anchos basado en la metodología clínica de diagnóstico Bayesiano. El sistema consta de módulos independientes para: a) Detección de complejos, con sensibilidad (Sn) de 94% y valor predictivo positivo (VP+) de 97,5%. b) cómputo de la duración del complejo, con error cuadrático medio (ERMS) de 25,2 ms c) determinación del eje eléctrico del complejo QRS, con error RMS de 5,89o d) determinación de morfología de bloqueo de rama, con Sn 89,9% y VP+ 93,3% y e) clasificación de morfologías de QRS, donde se obtuvo clasificación completa. La técnica empleada se basa en detección de cruces por cero y valores singulares (máximos y mínimos) en la transformada wavelet. Por su parte, el sistema de clasificación de morfologías se desarrolla con redes neuronales artificiales
English abstract A software system as a support for the differential diagnostics of wide complex tachycardia based on the Bayesian diagnostic clinical methodology is presented. The system has different modules to: a) Detect complexes, with Sensibility (Sn) of 94% and Predictive Positive value (VP+) of 97.5%. b) Compute the duration of the complex, with root mean square error (ERMS) of 25.2 ms. c) Determinate the electric axis of the QRS complex, whit RMS error of 5.89o. d) Determinate the branch block morphology, with Sn 89.9% and VP+ 93.3% and d) Classify the QRS morphologies, where complete classification was obtained. The used technique was based in the zero crossings, and singular values (maxima and minima) in the waveletTransform. The classification system was developed using artificial neural networks
Disciplines: Ingeniería,
Medicina
Keyword: Diagnóstico,
Sistema cardiovascular,
Ingeniería biomédica,
Taquicardia,
Electrocardiografía,
Diagnóstico diferencial,
Transformada Wavelet
Keyword: Engineering,
Medicine,
Cardiovascular system,
Diagnosis,
Biomedical engineering,
Tachycardia,
Electrocardiography,
Differential diagnosis,
Wavelet transform
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