Reconocimiento de patrones de registros de electrocardiografía dinámica de Holter 24 horas

Abstract

Resumen El objetivo del presente Trabajo Especial de Grado es el diseño e implementación de un software a partir de herramientas open source, capaz de reconocer patrones de eventos de Fibrilación Auricular Paroxística (FAP) y Taquicardia Ventricular no sostenida (TVNS), a partir de registros de series temporales (ECG), partiendo de dos parámetros únicos de entrada: La irregularidad de los intervalos RR y la ausencia de la onda P, para el caso de la FAP. Para el patrón de TVNS, el ancho del complejo QRS y la irregularidad del intervalo RR. Los registros utilizados fueron proporcionados por la Sección de Cardiología Experimental { Instituto de Medicina Tropical { UCV. Se realizó un procesamiento a las series temporales a partir del algoritmo de Pan-Tompkins, con el n de detectar parámetros tales como: duración de los intervalos RR, ancho QRS y onda P, que caracterizan las arritmias cardíacas antes citadas. Para el reconocimiento nal de los patrones, a partir de los parámetros citados se implementa un método para la tomas de decisiones, basado en sentencias condicionales, evitando así, el uso de un método de decisión más complejo como el de redes neuronales artifi ciales. Como resultados relevantes se obtiene una sensibilidad del detector de 100 %, especi cidad de 99,99% y exactitud de 99,99% para la detección del patrón de TVNS y para los eventos de FAP una sensibilidad de 75 %, especifi cidad de 99,89% y exactitud de 99,89 %. Palabras clave: Se~nal ECG, complejo QRS, onda P, detector de arritmias, arritmia, fi brilación auricular paroxística, taquicardia ventricular no sostenida, algoritmo de Pan-Tompkins.