Clasificación de arritmias cardiacas empleando la transformada wavelet y redes neuronales

Abstract

Se conoce como arritmia cardiaca a cualquier alteración del ritmo cardiaco, ya sea por cambios de sus características (ritmos distintos del ritmo sinusoidal normal), o por variaciones inadecuadas de la frecuencia. Aunque la frecuencia cardiaca es variable (se encuentran como valores normales entre 50 y 100 latidos por minuto), puede ser normal hallar cifras por debajo o por encima de estos valores en función de las características del individuo y la situación en la que se encuentra. La detección de manera eficaz de las diferentes ondas e intervalos del electrocardiograma (ECG), es un asunto de vital importancia para la automatización del estudio de este tipo de señales, para las cuales se debe realizar un buen análisis del complejo QRS al igual que la onda P y T. La detección del complejo QRS es una de las labores más importantes en el análisis automático de la señal ECG, ya que al tener caracterizado este complejo, se puede tomar como punto central para caracterizar las señales restantes. Con este trabajo de investigación se pretende desarrollar de un sistema de identificación de patologías del corazón para lo cual se desarrolla un algoritmo basado en la transformada wavelet continua, el cual nos ayuda a extraer las diferentes características de la señal ECG, obteniendo las diferentes componentes en frecuencia de la señal, evitando de esta manera, eliminar componentes que pueden ser de vital importancia para el estudio de la misma, por ultimo se plantea el uso de un clasificador, en este caso se trata de redes neuronales, como estrategia para la etapa de clasificación de arritmias propiamente dichas.