Abstract

SARMIENTO, Luis O et al. Estimación no invasiva de la frecuencia cardiaca fetal mediante técnicas de separación ciega de fuentes. Rev. Colom. Cardiol. [online]. 2010, vol.17, n.4, pp.187-190. ISSN 0120-5633.

El diagnóstico anticipado de la enfermedad cardiaca durante la etapa de gestación del feto es uno de los retos de la medicina actual. La evaluación del electrocardiograma fetal es, por tanto, crucial para diagnosticar diversas anomalías cardiacas. No obstante, extraer el electrocardiograma fetal para su posterior valoración es una tarea complicada debido a muchos factores que abarcan desde las técnicas de adquisición del mismo y afección de factores fisiológicos, hasta la posible comorbidad entre diversas patologías. Desde anos atrás la investigación en el estudio del electrocardiograma fetal y se han empleado técnicas tanto invasivas como no invasivas. La técnica no invasiva más usada es el ultrasonido Doppler pero éste no aporta información respecto a los parámetros morfológicos y temporales del electrocardiograma fetal; este último puede obtenerse mediante la colocación de eléctrodos sobre el abdomen y el tórax de la madre. Esta técnica abre la posibilidad de caracterizar la senal del electrocardiograma fetal; el problema radica en que la senal se mezcla con otras senales biomédicas, como la del electrocardiograma materno, la respiración, la actividad estomacal y las contracciones del útero, y por interferencias externas provocadas por la red eléctrica o el ruido térmico. Al día de hoy la senal del electrocardiograma fetal está aún en etapa de caracterización, motivo por el cual se hace necesario investigar nuevas metodologías para su estudio. El objetivo de este trabajo es utilizar técnicas de procesamiento de senales para extraer de manera no invasiva el electrocardiograma fetal partiendo del electrocardiograma superficial de la madre a fin de obtener una estimación de la frecuencia cardiaca fetal.

Keywords : frecuencia cardiaca fetal; electrocardiograma fetal; técnica de separación ciega; análisis de componentes independientes (ICA).

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