Electrocardiograma (ECG) Sergio David Cardona Melo Jacob Cardozo Londoño Carlos Eduardo Durán Montoya Andrés 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 ADC Del Sistema de digitalización Extracción de Características espectrales y/o temporales Determinación de similitud (Distancia) Determinación de la “regularidad” de la muestra Diagnóstico Modelo de Referencia 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

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? univallecardio.jimdo.com @cardiounivalle Gracias