Caracterización de series RR de pruebas de esfuerzo: Pre-condicionamiento isquémico

Autores/as

Palabras clave:

series RR, prueba de esfuerzo, ECG, RN, perceptrón multicapa

Resumen

La prueba de esfuerzo (PE) es un test de estimulación cardiovascular que se realiza en una cinta rodante o bicicleta monitorizando el electrocardiograma. En este este trabajo se evalúa un esquema de caracterización de las series de tiempo de la frecuencia cardiaca (series RR) sobre una base de datos de PE de Pre-condicionamiento Isquémico (PI). Se definen cuatro categorías: Muy Buenas, Buenas, De Baja Calidad e Inútiles. La metodología consiste en dividir la serie RR en ventanas y usar la desviación estándar de cada ventana como las entradas de una red neuronal de tipo perceptrón multicapa. Los resultados dan un índice de coincidencias (IC) del 63.87% con respecto a las anotaciones manuales de las señales. Estos hallazgos validan el esquema de caracterización de series RR de esfuerzo basado en la arquitectura de la red neuronal y estimulan su uso para la caracterización de otras bases de datos de PE.

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Armijos, J., García, D., Astudillo, D., Palacio-Baus, K., Medina, R., Wong, S. (2015). Semiautomatic validation of RR time series in an ECG stress test database. 11th International Symposium on Medical Information Processing and Analysis, 9681, 19 p. https://doi.org/10.1117/12.2214314

Astudillo-Salinas, F., Palacio-Baus, K., Solano-Quinde, L., Medina, R., Wong, S. (2016). Characterizing artifacts in RR stress test time series. IEEE Annual Conference on Engineering in Medicine and Biology Society, pp. 692-695. https://doi.org/10.1109/EMBC.2016.7590796

Baldeón, M. J., Coronel, C. A. (2012). Plan maestro de seguridad Informática para la UTIC de la ESPE con lineamientos de la Norma ISO/IEC 27002. Maestría Gerencia de Sistemas. ESPE. Sede Sangolquí.

Kloner, R., Derek, Y. (1994). Does ischemic preconditioning occur in patients? Journal of the American College of Cardiology, 24(4), 1133-1142.

Lanzarini, L., Galván, I. (2004). Redes neuronales artificiales. Un enfoque práctico. Journal of Computer Science & Technology, 4(2), 122-123.

Ledezma, C. A., Severeyn, E., Perpiñán, G., Altuve, M., Wong, S. (2014). A new on-line electrocardiographic records database and computer routines for data analysis. IEEE Annual International Conference on Engineering in Medicine and Biology Society. pp. 2738-2741. https://doi.org/10.1109/EMBC.2014.6944189

Malik, M. (1996). Heart rate variability. Annals of Noninvasive Electrocardiology, 1(2), 151-181. https://doi.org/10.1111/j.1542-474X.1996.tb00275.x

Ng, F., Wong, S., Almeida, D., Mora, F., Passariello, G. (1996). Stress ECG signal analysis to detect evidence of ischemic preconditioning. IEEE 18th Annual International Conference on Engineering in Medicine and Biology Society, 4, 1435-1436. https://doi.org/10.1109/IEMBS.1996.647492

Pan, J., Tompkins, W. J. (1985). A real-time QRS detection algorithm. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, BME-32(3), 230-236. https://doi.org/10.1109/TBME.1985.325532

Sieira, M., Ricart, A., Estrany, R. (2010). Respuesta de la tensión arterial a la prueba de esfuerzo. Apunts. Medicina de L’Esport, 45(167), 191-200. https://doi.org/10.1016/j.apunts.2010.01.005

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Publicado

2018-12-30

Cómo citar

Farfán, Ángel, Guachun, X., Idrovo, J., Jaramillo, W., & Wong, S. (2018). Caracterización de series RR de pruebas de esfuerzo: Pre-condicionamiento isquémico. Maskana, 8(1), 373–378. Recuperado a partir de https://publicaciones.ucuenca.edu.ec/ojs/index.php/maskana/article/view/1996

Número

Sección

II Congreso de Procesamiento de Señales, Comunicaciones y Recon. de Patrones

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