Detección en tiempo real de fibrilación auricular en computador de placa reducida

El desarrollo de dispositivos portables, que permita la detección en tiempo real de fibrilación auricular, requiere la implementación de algoritmos de reconocimiento automático de patrones con la metodología adecuada para su ejecución en sistemas embebidos. En el presente artículo se expone la imple...

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Autores:: Maya Gonzalez, Juan Carlos

Tipo de recurso:: Article of journal

Fecha de publicación:: 2022

Institución:: Universidad EIA .

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description	El desarrollo de dispositivos portables, que permita la detección en tiempo real de fibrilación auricular, requiere la implementación de algoritmos de reconocimiento automático de patrones con la metodología adecuada para su ejecución en sistemas embebidos. En el presente artículo se expone la implementación de una red neuronal artificial (ANN), una máquina de soporte vectorial (SVM) y un algoritmo de K vecinos más cercanos (KNN) en un computador de placa reducida para así comparar su desempeño en cuanto a la capacidad de detección de esta arritmia y el tiempo de respuesta asociado en su ejecución en tiempo real. La base de datos MIT-BIH AFIB es usada para el entrenamiento y validación de los algoritmos previa extracción de parámetros asociados a la transformada wavelet estacionaria. Se encontraron resultados entre el 92% y 97% para la sensibilidad y especificidad de los algoritmos mencionados y tiempos de respuesta variados entre 6 s y 7,1 s
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La base de datos MIT-BIH AFIB es usada para el entrenamiento y validación de los algoritmos previa extracción de parámetros asociados a la transformada wavelet estacionaria. Se encontraron resultados entre el 92% y 97% para la sensibilidad y especificidad de los algoritmos mencionados y tiempos de respuesta variados entre 6 s y 7,1 sDevelopment of portable devices, that allows real-time detection of atrial fibrillation, requires the implementation of automatic pattern recognition algorithms and an appropriate methodology for their execution in embedded systems. In the present article, the performances of an artificial neural network, a machine vector support, a k-nearest neighbors algorithm and a hybrid classifier implemented on a single-board computer, were compared in terms of detection capacity of arrhythmia and time response associated with real-time execution. The MIT-BIH AFIB database was used to train and validate the algorithms. In advance, the extraction of parameters associated with the stationary wavelet transform was developed. Results between 92 % and 97 % for sensitivity and specificity, and time responses between 6 s and 7.1 s were found in this research.application/pdfspaFondo Editorial EIA - Universidad EIARevista EIA - 2022https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/1565Atrial fibrillationartificial neural network (ANN)hybrid classifierk-nearest neighbors algorithm (KNN)single-board computersupport vector machine (SVM)static wavelet transformComputador de placa reducidaFibrilación auricularK vecinos más cercanos (KNN)red neuronal artificial (ANN)máquina de soporte vectorial (SVM)Transformada Wavelet EstacionariaDetección en tiempo real de fibrilación auricular en computador de placa reducidaReal-time detection of atrial fibrillation on single board computerArtículo de revistaJournal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREFhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85A. A. Basaif, S. Aljunid, N. Sabri, M. I. Omer, and M. Salim, “Design and implementation of an embedded system to analysis an ecg signal for heart diagnosis system,” Journal of Theoretical and Applied Information Technology, vol. 91, no. 2, p. 289, 2016. A. L. Goldberger, L. A. Amaral, L. Glass, J. M. Hausdorff, P. C. Ivanov, R. G. Mark, J. E. Mietus, G. B. Moody, C.-K. Peng, and H. E. Stanley, “Physiobank, physiotoolkit, and physionet,” Circulation, vol. 101, no. 23, pp. e215–e220, 2000. DOI: 10.1161/01.CIR.101.23.e215 C. Rodriguez, J. Gallego, I. D. Mora, A. Orozco-Duque, and J. Bustamante, “Clasificación de latidos de contracción ventricular prematura basados en métodos de aprendizaje no supervisado” Revista Ingeniería Biomédica, vol. 8, no. 15, p. 51, 2014. DOI: 0.24050/19099762.n15.2014.608 D. Batista and A. 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Lim, Y. W. Hau, C. W. Lim, and M. A. Othman, “Artificial intelligence classification methods of atrial fibrillation with implementation technology,” Computer Assisted Surgery, vol. 21, no. sup1, pp. 154–161, 2016. DOI: 10.1080/24699322.2016.1240303 J. J. Carvajal, C. Clavijo, L. J. Bautista, and G. Mora, “Características clínicas de pacientes llevados a monitoría externa de eventos,” Revista Colombiana de Cardiología, vol. 21, no. 5, pp. 278–283, 2014. DOI: 10.1016/j.rccar.2013.11.001 J. Pérez-Rodon, J. Francisco-Pascual, N. Rivas-G´andara, I. Roca-Luque, N. Bellera, and A` . Moya-Mitjans, “Cryptogenic stroke and role of loop recorder,” Journal of Atrial Fibrillation, vol. 7, no. 4, 2014. DOI: 10.4022/jafib.1178. J. Vogler, G. Breithardt, and L. Eckardt, “Bradiarritmias y bloqueos de la conducción,” Revista Española de Cardiología, vol. 65, no. 7, pp. 656–667, 2012. DOI: 10.1016/j.recesp.2012.01.025 L. Villa-Rodríguez, J. D. 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Detección en tiempo real de fibrilación auricular en computador de placa reducida

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