Filtros no lineales para reconstruir señales de electrocardiogramas

Las señales de los electrocardiogramas han sido usadas en patologías cardíacas para detectar enfermedades del corazón. El objetivo principal de este trabajo es proponer técnicas de filtraje de señales para reducir el ruido, extraer información, reconstruir los estados, y propiedades morfoló...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Infante, Saba, Sánchez, Luis, Cedeño, Fernando
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2014
Acceso en línea:https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/15182
Descripción
Sumario:Las señales de los electrocardiogramas han sido usadas en patologías cardíacas para detectar enfermedades del corazón. El objetivo principal de este trabajo es proponer técnicas de filtraje de señales para reducir el ruido, extraer información, reconstruir los estados, y propiedades morfológicas de los latidos del corazón. Adicionalmente se pretende representar la actividad cardíaca en forma simple, informativa, precisa, y de fácil interpretación para los Cardiólogos. Para lograr estos objetivos se proponen implementar los siguientes algoritmos: filtro de partículas genérico (FPG), filtro de partículas con remuestreo (FPR), filtro de Kalman sin esencia (FKSE), y el filtro de partículas sin esencia (FPSE), considerando la estructura básica del modelo dinámico sintético de McSharry et al. (2003) [16]. Los resultados demuestran que los filtros se desempeñan muy bien en la reconstrucción de los estados del sistema del ritmo cardíaco, aun introduciendo pequeñas variaciones en las varianzas de los ruidos de la ecuación de observación; es decir, los métodos tiene la capacidad de reproducir la señal original del modelo sintético simulado y del modelo sintético con datos reales en forma precisa. Finalmente se evalúa el desempeño de los filtros en términos de la desviación estándar empírica, observándose poca variabilidad entre los errores estimados y una rápida ejecución de los algoritmos.