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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
Del Sistema de
digitalización
Electrodos
Del sistema de
Acondicionamiento
Sistema de
Protección al
usuario
ADC
Amplificación y
pre-filtrado
Interfaz serial de
Comunicación
Determinación de
similitud
(Distancia)
Determinación de la
“regularidad” de la
muestra
Hacia el PC
Hacia el sistema de
digitalización
Extracción de
Características
espectrales y/o
temporales
Modelo de
Referencia
Diagnóstico
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/10803/6
321/03CAPITULO2.pdf?sequence=3
• http://redalyc.uaemex.mx/redalyc/pdf/849/84911639
012.pdf
• http://redalyc.uaemex.mx/pdf/304/30400512.pdf
• http://www.utp.edu.co/php/revistas/ScientiaEtTechnic
a/docsFTP/15518155-158.pdf
• http://redalyc.uaemex.mx/redalyc/pdf/849/84917310
009.pdf
• http://www.medynet.com/usuarios/jraguilar/Manual%
20de%20urgencias%20y%20Emergencias/ecg.pdf
¿Preguntas?
univallecardio.jimdo.com
@cardiounivalle
Gracias