ANÁLISIS Y TRATAMIENTO DE SEÑALES ELECTROCARDIOGRAFÍCAS

1. ANÁLISIS DE SEÑALES ECG
Matlab
Andres Monterrosa Lobos
Universidad Popular Del Cesar.
Valledupar, Cesar, Colombia
amonterrosa@unicesar.edu.co
Resumen
Las señales ECG se registran como señales
eléctricas del corazón las cuales son llevadas
a un electrocardiograma para los debidos
análisis de detección de problemas cardíacos
y el control de la salud del corazón.
Un electrocardiograma es más conocido
como ECG o EKG, los cuales mantienen
procedimientos que se manejan por lo
general por un consultorio de un proveedor
de atención médica en la clínicas de
hospitales médicos, para estás máquinas se
tienen un equipo estándar en quirófanos y
ambulancias los cuales hacen el papel de
arrojar señales al momento que el paciente
sufre de estos problemas cardíacos, muchas
veces algunos dispositivos son personales,
como los relojes inteligentes los cuales
contienen estas aplicaciones con unos
cuantos componentes y los hace más
eficientes y hace estar constante revisión el
paciente que sufra de problemas del corazón.
Palabras Clave: Señales, ECG, EKG,
Electrocardiograma, Quirófanos.
Abstract - ECG signals are recorded as
electrical signals from the heart which are
taken to an electrocardiogram for proper
analysis of detection of heart problems and
monitoring of heart health. An
electrocardiogram is better known as ECG
or EKG, which maintain procedures that are
generally handled by a health care
provider's office in medical hospital clinics,
for these machines there is standard
equipment in operating rooms and
ambulances which they play the role of
sending signals when the patient suffers
from these cardiac problems, many times
some devices are personal, such as smart
watches which contain these applications
with a few components and makes them
more efficient and makes the patient
constantly check up suffer from heart
problems.
Key Words: Signals, ECG, EKG,
Electrocardiogram, Operating rooms.
I. INTRODUCCIÓN
Para los problemas que se están presentando
hoy en día, se han tomado en cuenta
soluciones más favorables como el proceso
de análisis médicos por señales que detectan
más adelante alguna posible enfermedad que
tenga agravamientos de salud, por lo general
las muertes más comunes en la mayoría de las
personas es que ya vienen presentando
problemas en el corazón y los hace más
propenso a infartos y micro infartos, y con
esta se están manejando dispositivos que
ayuden al ser humano a tener más
responsabilidad con su salud, ya que muchas
veces nunca se han puesto a un médico y el
problema prevalece y no lo saben. Las
señales ECG te dan una iniciativa para
controlar el corazón y llevarlo a una serie de
exámenes que miden cada pico de señal y ver
que tanta distorsión hay y decir si el paciente
tiene problemas cardíacos, esto contiene
procesos indoloro y no invasivos que ayudan
a un diagnóstico.[1]

2.  Ritmo cardíaco irregular (arritmias).
 Si las arterias obstruidas o estrechas del
corazón (enfermedad de las arterias
coronarias) están ocasionando dolor de
pecho o un ataque cardíaco.
 Si has tenido un ataque cardíaco previo.
 Cómo están funcionando determinados
tratamientos para una enfermedad
cardíaca, como un marca pasos.[1]
II. MATERIALES
 Computador marca DELL, procesador:
Intel(R) Corel (TM) i5-3210 CPU@
2.50Hz, Memoria RAM de 8,00GB Tipo
de sistema operativo de 64 bits,
procesador x64.
 Matlab versión 2022b
 PHYSIOBANK ATM
III. METODOLOGIA
Figura 1: Ejemplo electrocardiograma (ECG)
Primero necesitamos que tengan estos
siguientes conceptos en cuenta:
El registro del ECG de estas señales se ven
como líneas onduladas. Su profesional de la
salud puede leer estas líneas para buscar
actividad cardíaca anormal que pueda ser un
signo de enfermedad o daño cardíaco.[2]
Un electrocardiograma puede mostrar:
 Qué tan rápido late su corazón
 Si el ritmo de su corazón es constante o
irregular
 La fuerza y la sincronización de las
señales eléctricas que pasan por cada
parte de su corazón.[2]
¿Para qué se usa?
El electrocardiograma se usa para ayudar a
diagnosticar y vigilar muchos tipos de
enfermedades del corazón y su tratamiento.
Estas afecciones incluyen:
 Arritmia
 Cardiomiopatía
 Enfermedad de las arterias coronarias
 Ataque cardiaco
 Insuficiencia cardiaca
 Enfermedades de las válvulas del
corazón
 Defectos cardiacos congénitos[2]
¿Por qué necesito un electrocardiograma?
Usted puede necesitar un electrocardiograma
si tiene síntomas de una enfermedad del
corazón, incluyendo:
 Dolor de pecho
 Latidos cardíacos rápidos o irregulares
 Dificultad para respirar
 Mareos
 Cansancio
 Una disminución en su capacidad para
hacer ejercicio.[3]
¿Qué ocurre durante un
electrocardiograma?
Un electrocardiograma toma solo unos
minutos. El procedimiento usualmente
cossiste en:
 Usted se acuesta en una camilla
 Un profesional de la salud le coloca
varios electrodos (sensores pequeños que

3. se adhieren a la piel) en los brazos, las
piernas y el pecho. Antes de esto, tal vez
el proveedor deba afeitarle para
asegurarse que los electrodos se
mantengan pegados[3]
 Los electrodos se conectan con cables a
una computadora o a una máquina
especial de ECG
 Usted estará acostado y muy quieto
mientras su actividad cardíaca es
registrada en una computadora o impresa
en papel por una máquina de ECG.[3]
Abstracto
El material de investigación incluido en la
base de datos de electrocardiogramas fetales
directos y abdominales contiene registros de
electrocardiogramas fetales multicanal
(FECG) obtenidos de 5 mujeres diferentes en
trabajo de parto, entre las 38 y 41 semanas de
gestación. Los registros fueron adquiridos en
el Departamento de Obstetricia de la
Universidad Médica de Silesia, por medio del
sistema KOMPOREL para adquisición y
análisis de electrocardiograma fetal (Instituto
ITAM, Zabrze, Polonia). Cada registro
comprende cuatro señales diferenciales
adquiridas del abdomen materno y el
electrocardiograma fetal directo de referencia
registrado desde la cabeza fetal.[5]
Descripción de datos
La configuración de los electrodos
abdominales constaba de cuatro electrodos
colocados alrededor del ombligo, un
electrodo de referencia colocado sobre la
sínfisis púbica y un electrodo de referencia de
modo común (con señal de tierra activa)
colocado en la pierna izquierda. Para reducir
la impedancia de la piel, se rasparon las áreas
debajo de los electrodos de Ag-AgCl. En
todos los casos, el electrodo en el cuero
cabelludo se colocó por indicación clínica y
todas las mujeres aceptaron participar en este
estudio.[5]
La adquisición del electrocardiograma fetal
directo se llevó a cabo con un electrodo
espiral típico, comúnmente utilizado en un
canal FECG directo de los monitores fetales
populares. Las ubicaciones de las ondas R se
determinaron automáticamente en la señal
directa de FECG mediante un análisis en
línea aplicado en el sistema
KOMPOREL. Luego, estas ubicaciones
fueron verificadas (fuera de línea) por un
grupo de cardiógrafos, lo que dio como
resultado un conjunto de marcadores de
referencia que indicaban con precisión las
ubicaciones de las ondas R. Los marcadores
se han almacenado junto con las señales
directas e indirectas de FECG en formato
EDF/EDF+.[5]
Las grabaciones proporcionadas constituyen
un excelente material para probar y evaluar la
eficacia de las nuevas técnicas de
procesamiento de FECG, por ejemplo,
algoritmos para la supresión del
electrocardiograma materno en señales
abdominales o para la detección de complejos
QRS fetales. En los estudios de los autores
(1-4 anteriores), estos registros se utilizaron
para evaluar la precisión de la medición de la
frecuencia cardíaca fetal y estimar su
influencia en la cuantificación de la
variabilidad de la frecuencia cardíaca fetal
(FHR, por sus siglas en inglés) latido a
latido.[5]
IV. RESULTADOS
Para este laboratorio exploraremos el
trabajo con señales Electrocardiograficas.
Lo cual se siguen los siguientes pasos:
 Paso 1. Descargar el software
ECGLAB e Inicio rápido.
 Paso 2. Importar datos.
 Paso 3. Procesar datos.
 Paso 4. Medidas Estadisticas.
 Paso 5. Graficar.
Paso 1.

4. Primero se descargaron las señales desde el
software en physionet
Luego de esa descarga nos redirigidos a
mirar cómo se encuentra la señal para hacer
los distintos cálculos para mirar que
problemas contiene la señal y dar un posible
diagnóstico, ya que todas estas señales son
distintas son procesadas con distintos
valores, y tiene una misma señal de
muestreo en 10 segundos y la otra es su
contención en señal de muestreo.
Figura 2. tenemos la base de datos a
descargar para así mostrar las señales a tratar.
Figura 3. aqui tenemos la ruta de descarga de
la misma su peso y su forma de exportación
hacia a matlab.
Figura 4. en esta se encuentra el peso
individual de cada señal al momento de
montarla al software de matlab.
Figura 5. Tenemos el proceso de descarga de
las distintas señales a tratar para hacer su
debido montaje y calculo en .mat
Figura 6. señal del primer abdomen.
Figura 7. señal del segundo abdomen

5. Figura 8. señal del tercer abdomen.
Figura 9. señal del cuarto abdomen.
Figura 10. señal del quinto abdomen.
Paso 2.
Luego paso a paso de importancia que es
mandar la señal en .mat en MATLAB para
así correrla en programa de plot para ver qué
como actúa la señal en el programa, ya que
contendremos distintas señales en el
procesador, estás deberán contener su valor
distinto al que se muestran en las muestras
unas de otras. para que sea más fácil de actuar
ante algún problema de una que se exponga a
datos reales de un corazón en buen estado y
algunos que estén en condiciones con
problemas.
Figura 11. valores de medidas estadisticas del
primer abdomen.
Figura 12. valores de medidas estadisticas del
segundo abdomen.

6. Figura 13. valores de medidas estadisticas del
tercer abdomen.
Figura 14. valores de medidas estadisticas del
cuarta abdomen.
Figura 15. valores de medidas estadisticas del
quinto abdomen.
Paso 3.
Luego de procesar está señal será mandado
por un código en MATLAB ya que ya está
previamente diseñado con valores de su
media, desviación estándar, variación, moda,
mediana. Ya que estamos tratando de
encontrar valores diferentes en exposiciones
reales para saber si alguno en tiempos futuros
tendrá problemas y que tienda a ser
manejados por un electrocardiógrafo.
Paso 4.
Son las medidas que se encontraron con sus
distintos valores y con esta llevada a los
distintos abdomens que se buscadas en
nuestro software PHYSIONET.
Paso 5.
Gráficas tratadas en MATLAB en un tiempo
real que se muestra en nuestro software
médico.

7. Figura 16. esta es una muestra de que los
valores de los picos de la señal son
cambiantes en algunos posiciones lo que hace
que el modelo matemático sea diferentes con
respecto al primer abdomen.
Figura 17. aqui veriamos un pequeño
espectro de como esta funcionando esta señal
y valores tomaría con respecto a la señal del
primer abdomen.
Figura 18. así veriamos la señal aplicando
stem para ver punto de encuentros en esta
señal lo que la hace diferente a las demás.
Figura 19. y este seria nuesto espectro
estimado de diferencia de nuestra señal del
primer abdomen, donde vemos mas
diferencias con respecto a los demás.
ALGORITMO DE PAN-TOMPKINS
PARA LA DETECCION DE
COMPLEJOS QRS.
Los sensores empleados en la generación de
las señales ECG, son sensibles a los cambios
de tensión originados en el corazón y a otros
fenómenos como pueden ser movimientos del
paciente, acoplamientos electromagnéticos,
acoplamientos inductivos, entre otros. Los
cambios de tensión son la fuente de la cual se
obtiene información fisiológica y el resto de

8. las alteraciones son un obstáculo, y lo por
tanto, es necesario una fase de filtrado en la
cual se elimina lo que se conoce como ruido.
Otra cuestión´on importante es recordar que
los cambios de tensión sin un procesamiento
no permiten evaluar parámetros descriptivos
del funcionamiento del corazón como es por
ejemplo el ritmo cardíaco. Por estas razones
la mayoría de las señales ECG deben pasar
por un proceso similar al mostrado en la
Figura 2.1[6]
Tras realizar un estudio general de las
caracterısticas temporal y frecuencial de la
señal ECG, se eliminan y se atenúan aquellas
frecuencias que solo aportan ruido. A
continuación, se aplican una serie de
funciones para resaltar ciertas partes de la
se˜nal filtrada con la intención de facilitar su
procesamiento. Esta ´ultima fase, el
procesamiento, conlleva la identificación de
los puntos clave que ayudan a la estimación
de los diferentes parámetros fisiológicos. En
este apartado del documento se introduce el
algoritmo de Pan-Tompkins integrado por
una fase de filtrado (bloques azulados), una
fase de realzado (bloques grisáceos) seguido
del ´ultimo bloque de decisión donde se
determina la posición temporal de dichos
complejos (véase Figura 2.1). Cada una de
estas partes se expondrá a un estudio teórico
apoyado por ejemplos prácticos.[6]
V. CONCLUSIÓN
Teniendo ya toda la recolección de datos, nos
damos cuenta que principalmente las señales
todas son diferentes, y en la misma etapa de
muestreo presentes obtienen valores distintos
con la frecuencia de muestreo lo que se hace
es ampliar o recoger más la señal, pero lo que
nos dimos cuenta fue un cambio media y
desviación estándar, pero en valores de moda
y mediana los valores son mantienen en 0 en
algunas señales, pero fuera de eso en una
señal es la que se presentan valores de moda
y mediana esto significan que hay picos de
señales que son iguales, pero para llegar a un
diagnóstico tendría que haber un ejemplar
médico y mirar que problema tiene cada
abdomen o el abdomen que en realidad tiene
un cambio negativo media lo cual hace dudar
de su buen estado de salud.
VI. BIBLIOGRAFÍA
[1] Mayo Clinic Family Health Book (Libro
de Salud Familiar de Mayo Clinic) 5.ª edición
[2]Ronald M. Birse, rev. Patricia E.
Knowlden [1] (enlace roto disponible en
Internet Archive; véase el historial, la primera
versión y la última). Oxford Dictionary of
National Biography 2004 (Subscription
required)
[3]Burdon Sanderson J (1878).
«Experimental results relating to the
rhythmical and excitatory motions of the
ventricle of the frog heart». Proc Roy Soc
Lond 27: 410-14.
[4] Waller AD (1887). «A demonstration on
man of electromotive changes accompanying
the heart's beat». J Physiol (Lond) 8: 229-34.
[5] Jezewski J, Matonia A, Kupka T, Roj D,
Czabanski R. >Determination of the fetal
heart rate from abdominal signals: evaluation
of beat-to-beat accuracy in relation to the
direct fetal electrocardiogram. Biomedical
Engineering/Biomedizinische Technik 2012
Jul;57(5):383-394. doi:10.1515/bmt-2011-
0130.
[6] Arzeno, Natalia M., Deng, Zhi-De y Poon,
Chi-Sang. (2008). Analysis of First-
Derivative Based QRS Detection Algorithms.
IEEE Transactions on Biomedical
Engineering, 55(2), pp 478-484.