Abstract

TAPIA C., Gonzalo  and  GLARIA B., Antonio. RED NEURONAL ARTIFICIAL PARA DETECTAR ESFUERZO FÍSICO DESDE PLANOS DE FASE DE ONDA DE PULSO. Rev. ing. biomed. [online]. 2015, vol.9, n.17, pp.21-34. ISSN 1909-9762.

El objetivo del trabajo es estudiar la factibilidad de detectar esfuerzo físico provocado por ejercicios que inducen episodios de alzas de Presión Arterial (BP), analizando Ondas de Pulso (PW) con vistas a disminuir la intrusividad (incomodidad) que produce el uso actual de monitores no-invasivos de BP. Se registraron electrocardiogramas (EKG) en DI, y PW en dedo índice y ortejo principal derechos, de voluntarios sanos, antes y después de ejercicios (Before and After Exercise-BAE). Se utilizaron Redes Neuronales Artificiales (ANN) entrenadas para detectar esfuerzo tras la realización de una rutina de ejercicios. Las ANN usaron un conjunto de entrenamiento común. Los Planos de Fase de las PW, BAE, segmentados por latido y vectorizados se utilizaron como vectores de entrada y la condición reposo/esfuerzo BAE se utilizó como vectores diana. Se aplicó algoritmo Pan-Tompkins al EKG para segmentar los latidos y PW. Se utilizó un polígrafo digital para registrar ambas señales. Trece estudiantes universitarios, participaron como voluntarios, 2 mujeres y 11 varones (24,3 ± 2,83 años de edad). Ellos practicaban deportes recreativos, la SBP/DBP subió (43,4 ± 18,6)/(12,7 ± 12,0) mmHg tras el ejercicio. La detección del estado de esfuerzo (n = 200) alcanzó 100% de Verdaderos Positivos y 12 % de Falsos Positivos. Los resultados son promisorios para continuar mejorando el método. Ello debería contribuir a detectar, controlar y vigilar mejor la Hipertensión Arterial.

Keywords : Hipertensión Arterial; Mínimamente-Intrusivo; Onda de Pulso; Redes Neurales Artificiales.

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