Wavelets

Molina, Benitez

DESARROLLO E IMPLEMENTACIÓN DE UN ALGORITMO PARA
LA CARACTERIZACIÓN DE LOS LÍMITES DE FORMA DE ONDA
DE UN ELECTROCARDIOGRAMA (ECG) UTILIZANDO ONDILLAS
(WAVELETS)
Molina Tipán Fredy Marcelo, Ing.
Benítez Diego, PhD.
Escuela Politécnica Nacional
RESUMEN1
En este Proyecto se describen las
características más importantes de las
señales electrocardiográficas. Se detallatambién la Transformada Wavelet, que ofrece
una serie de posibilidades que todavía no han
sido totalmente exploradas. Debido a que el
proyecto gira alrededor de la detección de
puntos e intervalos característicos de señales
electrocardiográficas, se lleva a cabo una
descripción de las bases de da MIT-BIH, QT
DATABASE, y de la información que se
extrae de ellas. También se describen algunosde los métodos clásicos más usuales
aplicados a las señales electrocardiográficas,
como:
filtrado,
detección
de
puntos
significativos, clasificación, etc. En concreto,
se estudia la aplicación de la Transformada
Wavelet a la reducción del ruido y de las
variaciones de la línea base de la señal
electrocardiográfica. También se utiliza un
método de extracción de características
basadoen esta Transformada para su
aplicación
en
el
procesamiento
del
electrocardiograma. Con este método se
diseña el algoritmo que sirve de base para la
implementación de un programa que detecte
las ondas y puntos característicos de un
electrocardiograma. Se describen brevemente
los programas LabVIEW y MATLAB utilizados
para tal propósito. Finalmente se hace una
descripción de losparámetros estandarizados
que se deben respetar en la evaluación del
programa, así como de los errores, tolerancias
y parámetros de validación aceptados
internacionalmente. Luego de presentar los
resultados se realiza un análisis de los
mismos, con el fin de verificar que la precisión
de los datos obtenidos con el algoritmo
implementado se encuentren dentro de los
parámetros establecidos.
1ABSTRACT
In this Project, the most important
characteristics of the electrocardiographic
signal are described. The Wavelet Transform,
which offers a series of possibilities that have
still not been completely explored, is also
detailed. Since the project involves the
detection of characteristic electrographic
points and intervals, a description of the
databases MIT-BIH, QT DATABASE, andthe
information that is extracted from it is also
included. Then, some of the most usual
classical processing methods are also
described. These are then applied to the
electrocardiographic signals in all the stages:
from the acquisition to their interpretation,
including: filtration, detection of significant
points, classification, etc. In short, the
application is studied from the WaveletTransform to the reduction of noise and the
variations of the base line of the
electrocardiographic signal. A method of
extraction
of
the
more
important
characteristics is also used. It is based in this
transform for its application on the
electrocardiogram processing. With this
method, the algorithm is designed. It serves as
base for the implementation of a program that
detects thewaves and characteristic points of
an
electrocardiogram.
The
programs
developed using LabVIEW and MATLAB are
also described. After that, a description is
made about the standardized parameters that
should be respected in the evaluation of the
program, as well as errors, tolerances and
validation parameters accepted internationally.
Finally, the results are presented and
analysed, withthe purpose of verifying that the
precision of the data obtained with the
implemented algorithm is comparable with
established parameters.

molinafredy@yahoo.com

JIEE, Vol. 19, 2005

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XIX Jornadas en Ingeniería Eléctrica y Electrónica

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