Procesamiento de señales electrocardiográficas para la detección y análisis de segmentos ST en señales con arritmia cardiaca
Authors: Martínez Toro Ivonne Nataly , Mateus Abaunza Paola Andrea 
Published: September 2023

De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud [OMS], las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de defunción en el mundo, cobrando un promedio de 17.9 millones de vidas cada año. Las arritmias, que son alteraciones del ritmo cardiaco, son una causa común de posterior paro cardíaco súbito [PCS] o agudo (National Heart, Lung, and Blood Institute, 2022). La cardiopatía isquémica, conocida como Infarto de Miocardio [IM], es otra causa común de muerte súbita cardíaca, en la que el corazón se vuelve grueso y se hace difícil bombear sangre. En Colombia, según el Ministerio de Salud y Protección Social, Dirección de Epidemiología y Demografía (2022), las enfermedades cardiovasculares tienen un alto índice de afectados. En 2020 hubo un total de 41,012 afectados por IM y en 2021 la cantidad de afectados bajó a 28,400. En vista de las altas tasas de mortalidad relacionadas con enfermedades cardiovasculares, la detección temprana de trastornos cardiacos es de suma importancia. Con ese fin, diseñó un algoritmo innovador en Matlab que utiliza señales electrocardiográficas para detectar arritmias, una de las causas más comunes de muerte súbita cardíaca. El algoritmo logra el preprocesamiento de la información suministrada a partir de la base de datos ‘PTB Diagnostic ECG Database v1.0.0’ de forma eficiente y está disponible para su uso libre académico en el repositorio PhysioNet . Inicialmente, la lectura de la información se limita a la lectura de un solo ventrículo, en este caso V3, el cual, es uno del ventrículo que más aporta información relacionada con problemas de miocardio. Se hace uso de la transformada Wavelet de Gabor para validar la información del espectro en frecuencia, visualizando el escalograma, y posteriormente, se aplica un filtro pasa-banda (FPB), con el fin de corregir la línea basal o isoeléctrica. Posteriormente, se adiciona el algoritmo de Pan-Tompkins, el cual permite la detección de complejos QRS, que son ampliamente estudiados para representar la despolarización ventricular o estímulo eléctrico. Así, se logra la detección individual de las ondas R basando el resultado en el umbral adaptativo del mismo algoritmo de Pan Tompkins, luego se encuentra la onda S y la información luego puede ser utilizada para detectar las ondas faltantes, las cuales son las ondas T y la onda J. Finalmente, se calcula el número de latidos por minuto y se grafican todos los picos y ondas detectados en la señal ECG. El algoritmo diseñado para el análisis y detección de ondas en señales electrocardiográficas es una herramienta fundamental en el campo de la cardiología para la detección rápida de arritmias. Al permitir la identificación de las ondas R, S, T y J, el algoritmo facilita el diagnóstico preciso de trastornos cardiovasculares que podrían llevar a una muerte súbita cardíaca. La implementación de este código podría mejorar la calidad de atención médica y salvar vidas. Por último, la implementación de este algoritmo es una contribución valiosa al campo de la medicina y la tecnología en conjunto.