Encuentro Científico Internacional de Invierno                          ECI 2012iAlgoritmo de Detecciónde Arritmias Simple...
La Problemática de la SaludCoronaria en el Mundo• En 2004, 17.3 millones de personas murieron por  Enfermedades del Corazó...
La Problemática de la SaludCoronaria en el Perú• En 2007, la enfermedad cardíaca fue la primera causa  de muerte en el Per...
Problemática Peruana enGráficas  Fuente: INEI. (2011). Compendio Estadístico 2011. pp 382
Problemática Peruana enGráficas  Fuente: INEI. (2011). Compendio Estadístico 2011. pp 345
Enfoque basado en laInformática• Se ha usado el análisis QRS realizado por ordenador,  según el algoritmo descrito por J. ...
Datos Usados / Muestra• 65 registros de las MIT-BIH Arrythmia Database y la  MIT-BIH Normal Sinus Database como población....
Diseño del Sensor    Placa de Adquisición de Datos para ECG (1 Canal)                  (Modelo prototipo)
Diseño del Sensor       Modelo Propuesto – Etapa Amplificación
Diseño del Sensor     Modelo Propuesto – Etapa de Acoplamiento ADC
Algoritmo General
Pasos del Detector QRS                   Eliminar          EliminarSeñal Original   Desviación de     Componente          ...
Entrada / Salida del Detector QRS         Detector de Complejos QRS - Entrada                  (Izq.) y Salida (Der.)
Pasos del Detector de Ondas P y T                                                      Cálculo                         Det...
Entrada / Salida del Detector P y T         Detector de Ondas P y T – Entrada (Izq.)                     y Salida (Der.)
Visión Detallada del Clasificador
Resultados            Indicador     Resultado   Falsos Positivos           3   Falsos Negativos          6   Verdaderos Po...
Posibles Diseños Futuros• Integración con módulos PIC para sistemas  empotrados.• Diseño de un Sistema Basado en Reglas pa...
Conclusiones• Detección del 53% de ritmos cardíacos anómalos  de los Vectores de Entrenamiento.• Sensibilidad de 68.42% de...
Referencias• Cardiovascular Diseases. 2010.  (http://www.who.int/cardiovascular_diseases/en/)• Media Center - Cardiovascul...
Referencias• Pérez, Fernando E. y Areny, Ramón E. 2007.  Microcontroladores: Fundamentos y Aplicaciones con PIC.  Marcombo...
Gracias por su atención                  ¿Preguntas?Ing. Bruno Fernando Espinoza AmayaE-Mail: bruno32@gmail.com / bruno_es...
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ECI 2012i - Algoritmo de detección de Arritmias simples basado en Clasificador Lineal

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Trabajo de investigación presentado en el ECI 2012i, referente a un detector de arritmias basado en un clasificador lineal simple.

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ECI 2012i - Algoritmo de detección de Arritmias simples basado en Clasificador Lineal

  1. 1. Encuentro Científico Internacional de Invierno ECI 2012iAlgoritmo de Detecciónde Arritmias Simplesbasado en ClasificadorLinealIng. Bruno Fernando Espinoza AmayaUniversidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo
  2. 2. La Problemática de la SaludCoronaria en el Mundo• En 2004, 17.3 millones de personas murieron por Enfermedades del Corazón.• Esto es, el 30% de muertes registradas ese año.• 80% de estas muertes ocurridas en países de ingresos bajos y medios. (En vías de desarrollo)• Un tratamiento consume entre el 30% a más del presupuesto de un hogar promedio.• Para 2030, 23.6 millones morirán por el mismo motivo.
  3. 3. La Problemática de la SaludCoronaria en el Perú• En 2007, la enfermedad cardíaca fue la primera causa de muerte en el Perú, con 15 718 decesos.• En los años siguientes fue superada por las Neoplasias, pero su número se mantuvo alto. (Aprox. 15 000 muertos)• El número de Hospitalizados por enfermedad cardíaca, ha sido de 20 957 pacientes en 2010 y está en alza desde 2008.• Los referidos en Consulta externa por el mismo motivo, han sido 556 824 en 2010, y está en alza desde 2008.
  4. 4. Problemática Peruana enGráficas Fuente: INEI. (2011). Compendio Estadístico 2011. pp 382
  5. 5. Problemática Peruana enGráficas Fuente: INEI. (2011). Compendio Estadístico 2011. pp 345
  6. 6. Enfoque basado en laInformática• Se ha usado el análisis QRS realizado por ordenador, según el algoritmo descrito por J. Pan, y W. J. Tompkins.• Se ha propuesto un detector de Arritmias Simples que busque en particular, variaciones de los Ritmos R-R.• Se ha propuesto el diseño de una interfaz de hardware para captar señales de sujetos vivos.• Actualmente sólo se ha usado lecturas de la MIT-BIH Arrythmia Database para validar esta solución.
  7. 7. Datos Usados / Muestra• 65 registros de las MIT-BIH Arrythmia Database y la MIT-BIH Normal Sinus Database como población.• 25 registros como muestra.• No se usan registros tomados “in vivo” por motivos de seguridad / regulaciones.
  8. 8. Diseño del Sensor Placa de Adquisición de Datos para ECG (1 Canal) (Modelo prototipo)
  9. 9. Diseño del Sensor Modelo Propuesto – Etapa Amplificación
  10. 10. Diseño del Sensor Modelo Propuesto – Etapa de Acoplamiento ADC
  11. 11. Algoritmo General
  12. 12. Pasos del Detector QRS Eliminar EliminarSeñal Original Desviación de Componente Línea Base DC Filtro Filtro Pasa Filtro Pasa Alta Derivativo Baja de 12 Hz de 5 Hz Ventaneo y Elevación al Convolución Identificacion de Cuadrado de Complejos Ondas Q.R y S. R
  13. 13. Entrada / Salida del Detector QRS Detector de Complejos QRS - Entrada (Izq.) y Salida (Der.)
  14. 14. Pasos del Detector de Ondas P y T Cálculo Detección deSeñal Original Promedio Complejos QRS Distancia R-R Buscar Ausencia Ventaneo para de Onda P Búsqueda P y T
  15. 15. Entrada / Salida del Detector P y T Detector de Ondas P y T – Entrada (Izq.) y Salida (Der.)
  16. 16. Visión Detallada del Clasificador
  17. 17. Resultados Indicador Resultado Falsos Positivos 3 Falsos Negativos 6 Verdaderos Positivo 13 Verdaderos Negativos 3 Sensibilidad 68.42% Especificidad 33.33%
  18. 18. Posibles Diseños Futuros• Integración con módulos PIC para sistemas empotrados.• Diseño de un Sistema Basado en Reglas para ir detectando arritmias más complejas.• Uso de Redes Neuronales para la predicción de arritmias o búsqueda de patrones.• Integración del Sistema con redes móviles (Android) para desplegar un sistema de manejo integral de las enfermedades cardíacas.
  19. 19. Conclusiones• Detección del 53% de ritmos cardíacos anómalos de los Vectores de Entrenamiento.• Sensibilidad de 68.42% debido a que se limitó a detección de arritmias simples.• Especificidad de 33.33% , lo cual hace útil como prueba de screening.• Primer paso para la construcción de un sistema basado en reglas para el manejo integral de patologías coronarias.
  20. 20. Referencias• Cardiovascular Diseases. 2010. (http://www.who.int/cardiovascular_diseases/en/)• Media Center - Cardiovascular diseases (CVDs). 2009. (http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs317/en/ind ex.html).• INEI. 2003. Almanaque Estadístico de Lambayeque. pp. 136 – 137.• INEI. 2011. Perú: Compendio Estadístico 2011 – Tomo 1. pp 382 – 383 / 346 – 349.• Navarro, M. Vladimir. 2009. Desarrollo y Evaluación de Diferentes Métodos de Detección de Apnea a partir de la señal Electrocardiográfica (ECG). Universitat Politécnica de Catalunya.
  21. 21. Referencias• Pérez, Fernando E. y Areny, Ramón E. 2007. Microcontroladores: Fundamentos y Aplicaciones con PIC. Marcombo Ediciones Técnicas. Bacerlona, España.• Theodoridis, S. y Koutrombas, K. 2003. Pattern Recognition. Elsevier USA. Second Edition. San Diego, EE.UU.• Thompkins, Willis y Pan, Jiapu. 1985. A Real time QRS Detection Algorithm. IEEE Transactions on Biomedicanl Engiennering. Vol. 32, No. 3, pp. 230 – 236.• Webster, J. 2010. Medical Instrumentation: Application and Design. Jhon Wiley & Sons. Inc. EE.UU
  22. 22. Gracias por su atención ¿Preguntas?Ing. Bruno Fernando Espinoza AmayaE-Mail: bruno32@gmail.com / bruno_esp32@hotmail.com Encuentro Científico Internacional de Invierno ECI 2012i

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