[en] Brugada syndrome (BS) is a hereditary disease that affects the electrical system of the heart and its greatest danger consists of the possible sudden death of the patient. The syndrome can be identified by characteristic patterns on the electrocardiogram (ECG): an elevation of the ST segment followed by an alteration of the T wave. So, as the diagnosis of this disease is strictly linked to the ECG, the objective of the study is to extract electrocardiographic biomarkers and the subsequent evaluation of the changes that arise in them over time. For the extraction, we choose to use the signal processed through principal component analysis (PCA), whose function is to reduce the dimensions of a matrix. Thus, a single mathematical derivation is obtained from a 12-lead ECG, which results in a reduction in computational cost. In this way, after preprocessing, application of PCA and signal delineation, results are obtained for 13 biomarkers: mean power and area of the QRS, the duration of the QT and corrected QT interval, the amplitude of the signal at the J point and after passing 60 ms from this point, the slope of the ST segment, duration and amplitude of the T wave and symmetries of the ST segment and the T wave. The longitudinal analysis, lasting 2 or 4 years depending on the configuration of ECG recordings, results in the discovery of trends of changes, among which 2 decreasing trends stand out: the average power of the QRS complex and the amplitude of the T wave. Thus, this study contributes to the improvement of the prognosis and diagnosis of BS for prevention of sudden death.

[es] El síndrome de Brugada (SB) es una enfermedad hereditaria que afecta al sistema eléctrico del corazón y su mayor peligro consiste en la posible muerte súbita del paciente. El síndrome puede ser identificado por unos patrones característicos en el electrocardiograma (ECG): una elevación del segmento ST seguida de una alteración de la onda T. Entonces, como el diagnóstico de esta enfermedad está estrictamente ligada al ECG, el objetivo del estudio es la extracción de los biomarcadores electrocardiográficos y la evaluación posterior de los cambios que surgen en ellos con el tiempo. Para la extracción se elige utilizar la señal procesada mediante el análisis de los componentes principales (PCA), cuya función es la reducción de dimensiones de una matriz. Así a partir de un ECG de 12 derivaciones se obtiene una sola derivación matemática, que resulta en la reducción del coste computacional. De este modo, tras un preprocesado, aplicación de PCA y la delineación de la señal, se obtienen resultados para 13 biomarcadores: potencia media y área del QRS, la duración del intervalo QT y QT corregido, la amplitud de la señal en el punto J y tras pasar 60ms desde este punto, la pendiente del segmento ST, duración y amplitud de la onda T y simetrías del segmento ST y la onda T. El análisis longitudinal, de duración de 2 o 4 años en función de configuración de registros ECG, resulta en hallazgo de unas tendencias de cambios, entre las cuales se destacan 2 tendencias decrecientes: de potencia media del complejo QRS y de la amplitud de la onda T. Así, este estudio contribuye a la mejora del prognosis y diagnóstico del SB para prevenir la muerte súbita.