Resumen

RODRIGUEZ, C.A. et al. CLASIFICACIÓN DE LATIDOS DE CONTRACCIÓN VENTRICULAR PREMATURA BASADOS EN MÉTODOS DE APRENDIZAJE NO SUPERVISADO. Rev. ing. biomed. [online]. 2014, vol.8, n.15, pp.51-58. ISSN 1909-9762.

Las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de mortalidad en el mundo, por lo que el desarrollo de algoritmos que detecten arritmias cardíacas en tiempo real se ha convertido en un campo de investigación importante. El desarrollo de estos algoritmos ha conllevado a la mejora de dispositivos cardiacos portátiles. Este artículo presenta el desempeño de dos algoritmos basados en aprendizaje de máquina no supervisado para la detección de latidos de contracción ventricular prematura en la señal ECG. Los latidos se extraen de las bases de datos del MIT-BIH, los cuales fueron pre-procesados y segmentados por el grupo de investigación de Dinámica Cardiovascular de la UPB. La Transformada Wavelet Discreta, el Análisis de Componentes Principales y un método híbrido propuesto son implementados para la extracción de características y reducción de dimensiones, a partir de los cuales se generan 8 espacios de características para la evaluación de los algoritmos. Kmeans y Mapas auto-organizados son desarrollados y comparados en términos de precisión y costo computacional. Se logró una especificidad del 96.22 % y una sensibilidad del 95.04 % con un tiempo de ejecución de 79.41µs por latido. Los resultados permiten concluir que estos métodos pueden implementarse en aplicaciones de detección de arritmias en tiempo real debido a su bajo costo computacional.

Palabras clave : Arritmia; Latido ventricular prematuro; Transformada Wavelet Discreta; Análisis de Componentes Principales; Kmeans; SOM.

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