Proyecto de Tesis Pregrado - Algoritmo detector de Arritmias Simples
- 1. Bachiller Bruno Fernando Espinoza Amaya
- 2. El 29% de las muertes a nivel mundial en 2004 fueron producidas por enfermedades cardíacas de acuerdo a la OMS. 82% de estas son registradas en países en vías de desarrollo, como el Perú. En 2007, la enfermedad cardíaca ha sido la primera causa de muerte en el Perú, superando al cáncer de acuerdo al INEI.
- 3. Fuente: INEI, 2011. Compendio Estadístico.
- 4. Fuente: INEI, 2011. Compendio Estadístico.
- 5. Fuente: INEI, 2003. Compendio Estadístico.
- 6. Fuente: INEI, 2003. Compendio Estadístico.
- 7. Causas Problema Consecuencias Falta de prevención y de Enfermedades Cardíacas Mortandad significativa hábitos saludables. con Alta Prevalencia en la relacionada con Población Enfermedades Cardíacas. Formación insuficiente en Médicos Insuficientes en Diagnósticos tardíos. esta temática. el Área de Cardiología o en Interpretación de ECG. Motivos presupuestarios y Instalaciones Médicas Diagnósticos tardíos / otros. Insuficientes en la Región Fracaso del tratamiento. Número de médicos Número muy alto de Prevalencia mayor de especialistas insuficientes ingresados y pocos dados enfermedades cardíacas en la región / Diagnósticos de alta por enfermedad en la población. tardíos. cardíaca
- 8. Pregunta: ¿De qué manera se puede apoyar al diagnóstico de las enfermedades cardiovasculares con un algoritmo de detección de ritmos anómalos? Hipótesis: “A través de la implementación de un Algoritmo de Detección de Ritmos Anómalos, se apoya la detección de las enfermedades cardiovasculares mediante la detección de ritmos anómalos, auxiliando así el diagnóstico al médico especialista”
- 9. Auxiliar al diagnóstico de enfermedades cardiovasculares mediante el desarrollo de un algoritmo de detección de ritmos anómalos. Lograr un nivel de Sensibilidad apropiado para una prueba que permita elevar el nivel de detección de enfermedades cardiovasculares. Lograr un nivel de Especificidad apropiado para una prueba que permita elevar el nivel de detección de enfermedades cardiovasculares.
- 11. Señales ECG / Diseño de un Equipo de ECG
- 12. Detección y Reconocimiento de Patrones
- 13. Línea de Tipos de Clasificadores Decisión Clasificador Multidimensional / No Lineal Clasificador Lineal
- 14. 1) Patrones 2) Sensor 3) Generación de Características 4) Selección de Características 5) Diseño del Clasificador 6) Evaluación del Sistema
- 15. 65 registros de las MIT-BIH Arrythmia Database y la MIT-BIH Normal Sinus Database como población. 25 registros como muestra. No se usan registros tomados “in vivo” por motivos de seguridad.
- 16. Indicador Descripción Falsos Positivos Cantidad de registros que dan negativo en la prueba estándar pero positiva en la prueba propuesta. Falsos Negativos Cantidad de registros que dan negativo en la prueba propuesta pero positivo en la estándar. Verdaderos Positivo Cantidad de registros que dan positivo en ambas pruebas. Verdaderos Negativos Cantidad de registros que dan negativo en ambas pruebas. Sensibilidad Probabilidad de que el test identifique con resultado positivo a un individuo enfermo Especificidad Probabilidad de que el test identifique con resultado negativo a un individuo sano
- 17. Placa de Adquisición de Datos para ECG (1 Canal) (Modelo prototipo)
- 18. Modelo Propuesto – Etapa Amplificación
- 19. Modelo Propuesto – Etapa de Acoplamiento ADC
- 20. Visión General Algoritmo de Detección de Ritmos Anómalos
- 21. Eliminar Desviación de Eliminar Señal Original Línea Base Componente DC Filtro Pasa Baja Filtro Pasa Alta Filtro Derivativo de 12 Hz de 5 Hz Ventaneo y Elevación al Identificacion de Convolución de Cuadrado Ondas Q.R y S. Complejos R Detector de Complejos QRS - Detalles
- 22. Detector de Complejos QRS - Entrada (Izq.) y Salida (Der.)
- 23. Detección de Cálculo Promedio Señal Original Complejos QRS Distancia R-R Buscar Ausencia Ventaneo para de Onda P Búsqueda P y T Detector de Ondas P y T - Detalles
- 24. Detector de Ondas P y T – Entrada (Izq.) y Salida (Der.)
- 25. Detección de Cálculo de Cálculo de Alturas Taquicardia / Alturas R Ondas R Bradicardia Anómalas Diagnóstico Detección de R-R Cálculo de Final Anómalos Distancia R-R Algoritmo Clasificador de Ritmos - Detalles
- 26. Visión Detallada del Algoritmo Clasificador de Ritmos
- 27. Indicador Resultado Falsos Positivos 3 Falsos Negativos 6 Verdaderos Positivo 13 Verdaderos Negativos 3 Sensibilidad 68.42% Especificidad 33.33%
- 28. Detección del 53% de ritmos cardíacos anómalos de los Vectores de Entrenamiento. Sensibilidad de 68.42% debido a que se limitó a detección de arritmias simples. Especificidad de 33.33% , lo cual hace útil como prueba de screening. Primer paso para la construcción de un sistema basado en reglas para el manejo integral de patologías coronarias.