Caracterización con wavelets de alteraciones electrocardiográficas en pacientes con enfermedad de Chagas
Se elaboró un algoritmo para detectar las características de la señal electrocardiográfica (ECG) de pacientes con arritmias cardiacas y pacientes con enfermedad de Chagas crónico del departamento del Meta, y registros de personas sanas haciendo uso de la función wavelet Symlets 7 (sym 7), como una...
- Autores:
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Riveros-Sanabria, Fernando
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Universidad de los Llanos
- Repositorio:
- Repositorio Digital Universidad de los LLanos
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://repositorio.unillanos.edu.co/handle/001/3841
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- Palabra clave:
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complejo QRS
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QRS complex
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Se elaboró un algoritmo para detectar las características de la señal electrocardiográfica (ECG) de pacientes con arritmias cardiacas y pacientes con enfermedad de Chagas crónico del departamento del Meta, y registros de personas sanas haciendo uso de la función wavelet Symlets 7 (sym 7), como una forma alternativa del análisis de Fourier para este tipo de señales. Se creó una base de datos de registros electrocardiográficos (ECG) de alta resolución de personas de la región con afecciones cardiacas y enfermedad de Chagas crónico, quienes fueron informados y aceptaron voluntariamente siguiendo todas las recomendaciones bioéticas. Los registros se tomaron en las instalaciones de la Universidad de los Llanos con un equipo de alta resolución y en derivada D II. Este algoritmo permitió identificar las características más importantes de cada registro ECG de los pacientes con arritmias cardiacas y enfermedad de Chagas, midiendo los intervalos PR, QT, QTc, RR, complejo QRS y amplitudes de las ondas y la frecuencia cardiaca con una exactitud mayor al 98%, convirtiéndose en una herramienta para obtener un mejor diagnóstico de los síntomas de anomalías cardiacas y del mal de Chagas crónico.Palabras clave: análisis wavelet; complejo QRS; electrofisiología. |
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Los registros se tomaron en las instalaciones de la Universidad de los Llanos con un equipo de alta resolución y en derivada D II. Este algoritmo permitió identificar las características más importantes de cada registro ECG de los pacientes con arritmias cardiacas y enfermedad de Chagas, midiendo los intervalos PR, QT, QTc, RR, complejo QRS y amplitudes de las ondas y la frecuencia cardiaca con una exactitud mayor al 98%, convirtiéndose en una herramienta para obtener un mejor diagnóstico de los síntomas de anomalías cardiacas y del mal de Chagas crónico.Palabras clave: análisis wavelet; complejo QRS; electrofisiología.An algorithm was constructed for ascertaining the characteristics of electrocardiograph (ECG) signals for detecting patients having abnormal heart rhythms (called arrhythmias) and patients suffering chronic Chagas’ disease from the Meta department and recordings for healthy people, using the Symlets 7 (sym 7) wavelet as an alternative form of Fourier analysis for this type of signal. A database was created containing high resolution ECG of people from the region suffering heart disease and chronic Chagas’ disease who were informed about the study and voluntarily accepted taking part in it; all bioethical recommendations were followed. The ECG recordings were taken in the Universidad de Los Llanos’ facilities using high resolution equipment (derivation D II). This algorithm led to the most important characteristics of each ECG recording being identified for patients having abnormal heart rhythms and Chagas’ disease. The PR, QT, QTc, RR and QRS-complex intervals were measured, as were wave heights (amplitude) and heart rate with greater than 98% precision, thereby making this approach a useful tool for obtaining a better diagnosis for symptoms of cardiac abnormalities and of chronic Chagas’ disease.Key words: wavelet analysis; QRS complex; electrophysiology.application/pdftext/htmlspaUniversidad de los LlanosOrinoquia - 2016https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://orinoquia.unillanos.edu.co/index.php/orinoquia/article/view/336análisis waveletcomplejo QRSelectrofisiologíawavelet analysisQRS complexelectrophysiologyCaracterización con wavelets de alteraciones electrocardiográficas en pacientes con enfermedad de ChagasCharacterising Chagas’ disease patients by means of ECG signals using wavelet transformArtículo de revistainfo:eu-repo/semantics/articleJournal articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Texthttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Acharya UR, Suri JS, Spaan JAE, Krishnan SM. 2007. Advances in cardiac signal processing ISBN-10 3-540-36674-1. Springer Berlín Heildelberg, New York. p. 467.Aldroubi A, Unser M. 1996. Wavelets in Medicine and Biology. CRC Press. New York. ISBN: 9780849394836. p. 640.Andradre Z. Patología da doenca de Chagas. In: Brener Z, Andradre Z, Barral- Netto M. Trypanosoma cruzi e doenca de Chagas. Rio de Janeiro, Brazil 2000:201-230.Bayes de Luna A, Fiol-Sala M. 2008.Electrocardiography in Ischemic Heart Disease: Clinical and Imagin Correlations and Prognostic Implications. Editorial: Wiley-Blackwell. ISBN 978-1- 40517362-9. USA. p. 343.Ferreira HO, Miziara JL.1985. Aspectos clínicos da cardiopatia chagásica aguda. In: Cançado JR, Chuster M, organizadores. Cardiopatia Chagásica. Belo Horizonte: Imprensa Oficial do Estado de Minas Gerais.Guhl F. 1998. Estado actual del control de la enfermedad de Chagas en Colombia. Editores. Curso-taller control de tripanosomiasis americana y leishmaniasis: aspectos biológicos, genéticos y moleculares. Corcas Editores, Bogotá: 47-81.Lazdins-Held JK, MD.,PhD. Guhl F, MSc. 2007. Enfermedad de chagas. Editores: Fernando Rosas, MD., Diego I. Vanegas, MD., Mauricio F. Cabrales, MD. Sociedad colombiana de cardiología y cirugía cardiovascular. ISBN 978-958-970 65-9-6, p. 324.Mora M, Barrio A, Nasser J, Sánchez O, Marco D, Gonorazki J, et al. Contribution of the molecular biology technics at Chagas' disease. Bol Acad Nac Med B Aires. 1998;76(1):103-118.Neves A, Gómes Sh, Da Silva S, Da Costa V, Gómes A. Alteraciones electrocardiográficas durante y después del tratamiento con benzonidazol en fase aguda de la enfermedad de chagas autóctona de la amazonía brasileña. Instituto Evandro Chagas. Pará, Brasil. Rev Pan-Amaz Saude; 2010;1(2):67-76.Pan J. and J. Tompkins. A Real-Tiem QRS Detection Algorithm.1985. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 32, pp 230-236.Rassi A, Rassi Jr A, Rassi GG. 2000. Fase aguda. In: Brener Z, Andrade Z, Barral-Netto M, organizadores. 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