Detección de arritmias en tiempo real
2021 / Matías Bergerman, Tobías Demeco, Carola Pedrosa, Matías Tripoli
Este trabajo fue realizado para la materia 22.46 - Procesamiento Adaptativo de Señales, del Instituto Tecnológico de Buenos Aires.
Profesor: Ing. Marc Ressl.
Parte 1: LMS (Least Mean Squares) 🔗
Resumen 🔗
En este trabajo se presenta un algoritmo de tiempo real para la detección de arritmias, analizando variaciones morfológicas y cambios de frecuencia presentes en una señal de electrocardiograma (ECG). Ambos casos son detectados de forma paralela mediante implementaciones del algoritmo LMS, aprovechando las características conocidas a priori sobre la forma de onda del complejo QRS. El algoritmo desarrollado presenta una sensibilidad del 85,3% y un valor predictivo positivo del 96,7% analizado sobre el paciente 100 de la base de datos de arritmias MIT-BIH.
Trabajo en formato paper IEEE 🔗
Código en formato Python Notebook 🔗
Parte 2: RLS (Recursive Least Squares) 🔗
Resumen 🔗
En el presente trabajo complementario se busca implementar mejoras estructurales en el sistema de detección de arritmias previamente presentado y realizar una comparación entre el rendimiento de los algoritmos LMS y RLS para la identificación de anomalías morfológicas presentes en una señal de ECG, las cuales constituyen un tipo de arritmia cardíaca.