Desarrollo de un Algoritmo Computacional Basado en Técnicas de Procesamiento Digital de Señales Orientado a la Obtención del Score QRS a partir de Señales ECG, para el Laboratorio de Epidemiología de la Universidad Peruana Cayetano Heredia

Abstract

El presente trabajo propone un algoritmo para el cálculo del QRS Score y la determinación de los factores de confusión a partir de señales electrocardiográficas (ECG). El QRS Score es un parámetro que indica el tamaño de la cicatriz en la pared del miocardio del paciente; también es útil para determinar el estado de salud del corazón. Dicho parámetro se calcula a partir de la información de la señal, como las mediciones de tiempo, las relaciones de amplitud y las formas de onda. La evaluación de las señales de ECG se realiza mediante la percepción visual del papel cuadriculado donde se imprime como resultado del examen de electrocardiograma. Sin embargo, la reproducibilidad de este método es del 60% y la repetibilidad del 66%. Esto afecta definitivamente a la precisión de la puntuación obtenida y, por tanto, al diagnóstico de una enfermedad. El algoritmo propuesto pretende reducir la subjetividad del análisis y estandarizar las puntuaciones a obtener. El algoritmo se compone de etapas de procesamiento que implican el acondicionamiento de la señal mediante filtros de respuesta finita al impulso (FIR), la descontaminación de los factores de confusión mediante redes neuronales, la detección del complejo QRS, la detección de tiempos y amplitudes y, por último, la obtención de la puntuación QRS a partir de una tabla de criterios. Finalmente, evaluando el algoritmo propuesto con 846 muestras, obtuvo una reproducibilidad del 85% y una repetibilidad del 100% superando el rendimiento del especialista.

The present work proposes an algorithm to calculate the QRS Score and the determination of confounders starting from Electrocardiographic (ECG) signals. The QRS Score is a parameter that indicates how big the scar is in the wall of the patient's myocardium; It is also helpful in determining how healthy the heart is. Said parameter is calculated from signal information such as time measurements, amplitude relationships and waveforms. The evaluation of the ECG signals is usually done by visual perception of the graph paper where it is printed as a result of the electrocardiogram examination. However, the reproducibility of this method is 60% and the repeatability is 66%. This definitely affects the accuracy of the score obtained and therefore the diagnosis of a disease. The proposed algorithm aims to reduce the subjectivity of the analysis and standardize the punctuations to be obtained. The algorithm is made up of processing stages that involve the conditioning of the signal using finite impulse response (FIR) filters, decontamination of confounders by neural networks, detection of the QRS complex, detection of times and amplitudes and finally obtaining the QRS score from a table of criteria. Finally, the proposed algorithm was evaluated with 846 samples and obtained a reproducibility of 85% and a repeatability of 100% exceeding the performance of the specialist.