Electrocardiograma (ECG)

Sergio David Cardona MeloJacob Cardozo Londoño

Carlos Eduardo Durán MontoyaAndrés Felipe Grisales

Juan Manuel Ramírez Rico

Objetivos

• Implementación Hardware y Software del sistema de sensado.

• Adecuación y digitalización de las señales.• Captura final y adecuación de las señales en

PC.• Clasificación del ECG como normal o anormal.

Introducción

• Electrocardiograma es la representación gráfica de la actividad eléctrica del corazón.

• Se utiliza para medir el ritmo y la regularidad de los latidos, así como cualquier daño al corazón y los efectos que tienen sobre él algunas drogas.

Diagrama de Bloques

Sistema de adquisición y

acondicionamiento de señal

Sistema de Digitalización, filtrado

digital e interfaz de comunicación

Sistema de procesamiento digital de la señal y discriminación

de parámetros (PC)

Diagrama de Bloques

Electrodos

Sistema de Protección al

usuario

Amplificación y pre-filtrado

Hacia el sistema de digitalización

Del sistema de Acondicionamiento

ADC

Interfaz serial de Comunicación

Hacia el PC

Del Sistema de digitalización

Extracción de Características espectrales y/o

temporales

Determinación de similitud

(Distancia)

Determinación de la “regularidad” de la

muestra

DiagnósticoModelo de Referencia

Adquisición de la señal

Digitalización de la señal

Digitalización de la señal

• Mediante la tarjeta de desarrollo Arduino UNO se muestrea la señal adquirida a 1kHz y se envía al computador por el puerto USB.

• El programa Matlab lee la señal, aplica el DSP y la gráfica para el posterior diagnóstico como normal o anormal.

DSP

• Se ingresa al programa la onda ECG y se le hace un filtro wavelet Daubechies de rango 6 para eliminar los coeficientes del nivel 8 y así eliminar el efecto de la línea base de las componentes de 0 a 5 Hz.

DSP

DSP

• Para el suavizado de la señal se usa otro filtro wavelet Daubechies pero esta vez de rango 4.

• Se hace la transformada wavelet continua de tipo gaussiana 2^1. Para poder hallar el complejo QRS.

• Luego se detectan los cruces por cero entre los picos máximos opuestos, y donde está ubicado indica el punto donde está el pico R en el ECG y así posteriormente poder hallar la magnitud de cada uno de los picos.

DSP

• Para detectar el pico S se hace una ventana a la derecha del pico R y se detecta el mínimo de la onda que corresponde al pico S, este tratamiento se hace sobre la onda ECG y es igual para hallar el resto de picos.

Enfermedades Cardiovasculares

• Arritmias:- Alteración del ritmo cardiaco.- Latidos demasiado rápido , lento o con patrón irregular.

• Taquicardia:- Incremento de la frecuencia cardiaca .- Frecuencias cardiacas superiores a 100 latidos por

minuto en reposo.

Enfermedades Cardiovasculares

• Bradicardia:- Descenso de la frecuencia cardiaca.- Frecuencias cardiacas menores a 60 latidos por minuto

en reposo.

• Fibrilación auricular:- Las aurículas (cámaras superiores del corazón) laten de

manera no coordinada.- Se detecta por la ausencia de la onda P del ECG.

Diagnóstico

• Las arritmias se obtienen gracias a la distancia (número de muestras) entre el pico R de un latido y el siguiente. Se obtiene el promedio de esta distancia y la frecuencia cardiaca es f=(fs*1/prom(R_R)).

• La fibrilación auricular se obtiene midiendo la magnitud de la onda P. Si es menor a 0.1V, se considera positivo.

Resultados

Mejoras actuales y futuras

• Actualmente el proyecto cuenta con una página web, en la cual se documenta con mucho mayor detalle cada etapa del proyecto, desde la adquisición (esquemáticos y simulaciones), la digitalización y DSP (códigos de programación de Arduino y Matlab) y toda la bibliografía consultada hasta el momento.

• Univallecardio.jimdo.com

Mejoras actuales y futuras

• En el momento se disponen de módulos Xbee para la transmisión inalámbrica de información, para poder adquirir una base de datos de ondas cardiacas o simplemente realizar el diagnóstico de un paciente remotamente. (En progreso)

Mejoras actuales y futuras• El proyecto cuenta con una red de distribución de

información en twitter (@cardiounivalle), la cual hasta el momento publica la frecuencia cardiaca que Matlab calcula. En el futuro se publicara una imagen de la onda ECG del paciente así como el diagnostico (normal o anormal) y mediante hashtags se podrá acceder a una base de datos. La distribución de información se realiza a través de una aplicación en Java que se comunica con Matlab por medio de archivos de texto.

Mejoras actuales y futuras

• Actualmente no se posee una fuente dual de 5V, por lo que esta planeado construir una para llevar el modulo a diferentes ambientes.

Conclusiones• Para adquirir la señal ECG es necesario un estudio previo

de las frecuencias de interés para así diseñar el filtrado y amplificación adecuados.

• En la digitalización de la señal son parámetros fundamentales la frecuencia de muestreo , la resolución del ADC y el voltaje de referencia .

• La transformada wavelet gaussiana da información sobre los puntos de magnitud pico de las ondas y, el inicio y final de estas; necesarios para emitir un diagnóstico relacionado a una onda de ECG.

Conclusiones

• La divulgación de la información se realiza en twitter y en la página web, próximamente de manera inalámbrica para una posible interacción con la telemedicina

Bibliografía

• http://www.tesisenred.net/bitstream/handle/10803/6321/03CAPITULO2.pdf?sequence=3

• http://redalyc.uaemex.mx/redalyc/pdf/849/84911639012.pdf

• http://redalyc.uaemex.mx/pdf/304/30400512.pdf• http://www.utp.edu.co/php/revistas/ScientiaEtTechnica/

docsFTP/15518155-158.pdf• http://redalyc.uaemex.mx/redalyc/pdf/

849/84917310009.pdf• http://www.medynet.com/usuarios/jraguilar/Manual

%20de%20urgencias%20y%20Emergencias/ecg.pdf

¿Preguntas?

Gracias

univallecardio.jimdo.com @cardiounivalle