Caracterizacion de la senal electrocardiografia (ecg) por medio de la transformada de wavelet

Abstract

DETECCION DEL COMPLEJO QRS. La detección automática de las ondas ECG es importante para el diagnóstico de enfermedades cardiacas. Una buena realización de un sistema automático para el análisis de señales ECG depende sumamente en la detección precisa y confiable del complejo QRS, así como en la detección de las ondas P y T. Un algoritmo basado en la Transformada de Wavelet ha sido desarrollado para la detección de los puntos característicos de una señal ECG. Una vez el complejo QRS ha sido identificado, una examen mas detallado de la señal, incluyendo la frecuencia cardiaca, los segmento ST, PR y QT, pueden ser encontrados. Con la característica de Multiescala de la TW, el complejo QRS puede ser diferenciado de las ondas P altas u ondas T, del ruido, de la corriente de base o ruido generado por aparatos. El proceso de Multiresolución es muy efectivo para analizar la información contenida en las señales ECG. Podemos observar la diferencia de información entre la aproximación de la señal en la resolución 2(j+1) y 2(j) que pueden ser extraídas descomponiendo la señal en una Wavelet por dilatación o traslación de una sola función base. La señal es computada en un algoritmo en cascada por convolución con filtros Spline. Los cambios bruscos de la Transformada de Wavelet dan una buena representación de la señal la cual es adaptada para resolver problemas de reconocimiento de patrones, y provee la localización de la variación de los puntos picudos de la señal a diferentes escalas. Usando este método, la taza de detección de los complejos QRS es de 99.8% en señales capturadas con el BIOPAC y la onda P y T pueden ser detectadas aun con serios ruidos de la corriente base.