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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Análisis espectral a través de bancos de filtros aplicado al pre-procesamiento para la umbralización de señales de pulso oximetría]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[The pulse oximetry signal (SPO2), allows the calculation of the oxygen saturation level in the blood, and it is acquired over the index finger of the patient. Under normal conditions, the variations in SPO2 have correlated with heart rhythm and its maximum value is in phase with the R wave in electrocardiographic signal (ECG). This property enables the SPO2 signal to be the basis for an alternative method for estimating the instantaneous heart rate. For measuring the instantaneous heart rate from the SPO2, it is necessary to carry out a signal thresholding process for detecting peak values in phase with the R-wave of the cardiac complex. In this paper, an iterative solution method is proposed to establish the cutoff frequency selection for the design of digital filters that allow detection of the maximum values of the signal pulse oximetry. The results obtained from the implementation of filter banks, demonstrated their ability to obtain versions of the pulse oximetry signal and frequency values of the spectral components, associated with the maximum values of the SPO2. Experiments used the CAPNOBASE processed signals database, which contains SPO2 and ECG signals, acquired simultaneously. The results allowed to verify that the filter bank allows to select the appropriate version of SPO2 signal with positive peaks, in phase with the R wave of the ECG signal.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[   <font size="2" face="verdana">     <p align="right"><b>Art&iacute;culo de investigaci&oacute;n/Research article</b></p>      <p align="center"><font size="4" face="verdana"><b>An&aacute;lisis espectral a trav&eacute;s de bancos de filtros aplicado al pre-procesamiento para la umbralizaci&oacute;n de se&#241;ales de pulso oximetr&iacute;a</b></font></p>     <p align="center"><font size="3" face="verdana"><b>Spectral analysis through filter banks aplied to preprocessing oriented to thresholding of pulse oximetry signal</b></font></p>      <p><b>Javier E. Gonz&aacute;lez-Barajas<sup>1</sup>, Cristian C. Velandia<sup>2</sup>, Jeysson Lyma-Gu&aacute;queta<sup>3</sup> y Pedro Ospina-Fuentes<sup>4</sup></b></p>      <p><sup>1</sup> M. Sc. en Ingenier&iacute;a UIS, Facultad de Ingenier&iacute;a Electr&oacute;nica, Divisi&oacute;n de Ingenier&iacute;as, Universidad Santo Tom&aacute;s, Bogot&aacute;-Colombia,<a href="mailto:javiergonzalezb@usantotomas.edu.co">javiergonzalezb@usantotomas.edu.co</a></p>     <p><sup>2</sup> Ing. Electr&oacute;nico, USTA, Facultad de Ingenier&iacute;a Electr&oacute;nica, Divisi&oacute;n de Ingenier&iacute;as, Universidad Santo Tom&aacute;s, Bogot&aacute;-Colombia, <a href="mailto:cristianvelandia@usantotomas.edu.co">cristianvelandia@usantotomas.edu.co</a></p>     <p><sup>3</sup> Ing. Electr&oacute;nico, USTA, Facultad de Ingenier&iacute;a Electr&oacute;nica, Divisi&oacute;n de Ingenier&iacute;as, Universidad Santo Tom&aacute;s, Bogot&aacute;-Colombia, <a href="mailto:jeyssonlyma@usantotomas.edu.co">jeyssonlyma@usantotomas.edu.co</a></p>     <p><sup>4</sup> Ing. Electr&oacute;nico, USTA, Facultad de Ingenier&iacute;a Electr&oacute;nica, Divisi&oacute;n de Ingenier&iacute;as, Universidad Santo Tom&aacute;s, Bogot&aacute;-Colombia, <a href="mailto:pedroospina@usantotomas.edu.co">pedroospina@usantotomas.edu.co</a></p>     <p></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center">Fecha de recepci&oacute;n: 216 de noviembre de 2015 / Fecha de aceptaci&oacute;n: 12 de mayo de 2016</p> <hr>     <p>Como citar / How to cite</p>     <p>J.E. Gonz&aacute;lez-Barajas, C.C. Velandia, J. Lyma-Guaqueta y P. Ospina-Fuentes, "An&aacute;lisis espectral a trav&eacute;s de bancos de filtros aplicado al pre-procesamiento para la umbralizaci&oacute;n de se&#241;ales de pulso oximetr&iacute;a",<i>Tecno L&oacute;gicas</i>, vol. 19, no. 37, pp. 29-43, 2016.</p> <hr>      <p><font size="3"><b>Resumen</b></font></p>     <p>La se&#241;al de pulso  oximetr&iacute;a (SPO2) permite el c&aacute;lculo del porcentaje de ox&iacute;geno en sangre y es  adquirida en uno de los dedos del paciente. En condiciones normales, las  variaciones de la se&#241;al SPO2 est&aacute;n correlacionadas con el ritmo cardiaco del  paciente y su valor m&aacute;ximo est&aacute; en fase con la onda R de la se&#241;al  electrocardiogr&aacute;fica (ECG). Esta propiedad permite a la se&#241;al SPO2 ser la base  para la estimaci&oacute;n de la frecuencia cardiaca instant&aacute;nea. Con la finalidad de  poder medir la frecuencia cardiaca instant&aacute;nea, a partir de la se&#241;al SPO2, es necesario  un proceso de umbralizaci&oacute;n para la detecci&oacute;n de los valores m&aacute;ximos, en fase con la onda R del complejo cardiaco. En este art&iacute;culo se presenta un m&eacute;todo iterativo para establecer la selecci&oacute;n de frecuencias de corte para el dise&#241;o de filtros digitales, que permitan la detecci&oacute;n de los valores m&aacute;ximos de la se&#241;al de pulso oximetr&iacute;a. Se presentan los resultados obtenidos a partir de la implementaci&oacute;n de bancos de filtros y se demuestra su capacidad para obtener  versiones de la se&#241;al de pulso oximetr&iacute;a y los valores de frecuencia de las  componentes espectrales asociadas a los valores m&aacute;ximos de las se&#241;ales de pulso  oximetr&iacute;a. Los experimentos elaborados utilizaron se&#241;ales de la base de datos CAPNOBASE que contienen se&#241;ales SPO2 y  ECG adquiridas simult&aacute;neamente. Los datos permitieron comprobar que los bancos de filtros permiten seleccionar la versi&oacute;n adecuada de se&#241;al SPO2 con picos positivos en fase con la onda R de la se&#241;al ECG.</p>     <p><b>Palabras clave: </b>Pulso oximetr&iacute;a,  banco de filtros, an&aacute;lisis espectral, frecuencia cardiaca.</p>     <p></p>     <p><font size="3"><b>Abstract</b></font></p>     <p>The pulse oximetry signal (SPO2), allows the calculation of the oxygen  saturation level in the blood, and it is acquired over the index finger of the patient. Under normal conditions, the  variations in SPO2 have correlated with  heart rhythm and its maximum value is in phase with the R wave in  electrocardiographic signal (ECG). This property enables the SPO2 signal to be  the basis for an alternative method for estimating the instantaneous heart  rate. For measuring the instantaneous heart rate  from the SPO2, it is necessary to carry  out a signal thresholding process for detecting peak values in phase with the R-wave of the cardiac complex. In this paper, an iterative solution method is proposed to establish the cutoff frequency selection for the design of digital filters  that allow detection of the maximum values of the signal pulse oximetry. The  results obtained from the implementation of filter banks, demonstrated their ability to obtain versions of the pulse oximetry signal and frequency values of the spectral components, associated  with the maximum values of the SPO2. Experiments used the CAPNOBASE processed signals database, which contains SPO2 and ECG signals, acquired simultaneously. The results allowed to verify that the filter bank allows to select the appropriate version of SPO2 signal with  positive peaks, in phase with the R wave  of the ECG signal.</p>     <p></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>Keywords: </b>Pulse oximetry, filter bank, spectral analysis, heart rate.</p>      <p></p>     <p><font size="3"><b>1. Introducci&oacute;n</b></font></p>     <p>La se&#241;al de pulso oximetr&iacute;a permite estimar el  porcentaje de ox&iacute;geno en la sangre (SPO2) y es adquirida en la superficie de  uno de los dedos del paciente (com&uacute;nmente, el dedo &iacute;ndice). Para generar este  registro se debe contar con una fuente de luz con longitud de onda cercano al  infra rojo y puede provenir de un diodo emisor de luz (LED) &#91;1&#93;. Este m&eacute;todo &oacute;ptico es  tambi&eacute;n utilizado para estimar la frecuencia cardiaca y este tipo de medici&oacute;n  se denomina fotopletismograf&iacute;a (PPG) &#91;2&#93;.</p>      <p>En el caso de la adquisici&oacute;n de la se&#241;al PPG por  transmisi&oacute;n, la fuente de luz est&aacute; posicionada en la parte posterior a la yema  del dedo y el sensor en la parte contraria. Tambi&eacute;n se cuenta con un tipo de  adquisici&oacute;n por reflexi&oacute;n, en el cual la fuente de luz es de color verde y est&aacute;  en el mismo plano del sensor (yema del dedo) &#91;3&#93;. La <a href="#Figura01">Fig. 1</a> ilustra un  ejemplo de un sistema de adquisici&oacute;n tradicional de la se&#241;al de pulso oximetr&iacute;a  por transmisi&oacute;n.</p>      <p align="center"><a name="Figura01"></a><img src="/img/revistas/teclo/v19n37/v19n37a03fig01.jpg"></p>      <p>Sin importar el m&eacute;todo de adquisici&oacute;n de la se&#241;al de pulso oximetr&iacute;a, el  rayo de luz adquirido por el sensor tendr&aacute; cambios de intensidad. Los niveles  de intensidad de luz son proporcionales al porcentaje de oxigeno contenido en  la sangre que circula a trav&eacute;s de los vasos que componen el dedo &iacute;ndice &#91;4&#93;. La se&#241;al adquirida por el sensor permite  obtener una curva de forma caracter&iacute;stica como la presentada en la <a href="#Figura02">Fig. 2</a>.</p>      <p align="center"><a name="Figura02"></a><img src="/img/revistas/teclo/v19n37/v19n37a03fig02.jpg"></p>      <p>De acuerdo con la <a href="#Figura02">Fig.2</a>, la se&#241;al variable SPO2  presenta una curva caracter&iacute;stica con valores de picos positivos con un periodo  determinado por el Tiempo P-P. Si la variable SPO2 es adquirida de manera  simult&aacute;nea con la se&#241;al electrocardiogr&aacute;fica (ECG), es posible comparar el  intervalo de tiempo P-P con el Tiempo R-R, el cual corresponde al inverso  matem&aacute;tico de la frecuencia cardiaca instant&aacute;nea &#91;5&#93;.</p>      <p>Trabajos anteriores han verificado la similitud entre el periodo de la curva SPO2 (Tiempo P-P) y el de la se&#241;al electrocardiogr&aacute;fica (Tiempo RR) &#91;6&#93;. Con base en esta  similitud se considera que la curva SPO2 es una herramienta para la estimaci&oacute;n de la frecuencia cardiaca instant&aacute;nea &#91;7&#93;. La curva SPO2, contenida  en la se&#241;al PPG, se ha consolidado como un insumo para determinar variables  cardiovasculares &#91;8&#93; y estimar el comportamiento de la se&#241;al electrocardiogr&aacute;fica &#91;9&#93;. Tambi&eacute;n se ha convertido en una herramienta para estimar otras variables fisiol&oacute;gicas como el ritmo respiratorio &#91;10&#93;, &#91;11&#93;, oscilaciones g&aacute;stricas &#91;12&#93;, eventos en resucitaci&oacute;n cardiopulmonar &#91;13&#93; y variaciones en condiciones de ejercicio &#91;14&#93;.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>La curva SPO2 requiere de diversas estrategias  computaciones para ser extra&iacute;da de la se&#241;al PPG, como es el caso del an&aacute;lisis  espectral &#91;15&#93;. En el proceso de  extracci&oacute;n de informaci&oacute;n pueden aparecer distorsiones causadas por artefactos &#91;16&#93; que pueden ser tratadas  con t&eacute;cnicas como los filtros de part&iacute;culas &#91;17&#93;.</p>     <p>Desde el punto de vista de las t&eacute;cnicas de umbralizaci&oacute;n de la se&#241;al SPO2, la literatura reporta aplicaciones basadas en  el c&aacute;lculo del &aacute;rea bajo la curva del pico positivo &#91;18&#93;. Tambi&eacute;n, umbralizaciones comparadas con el registro ECG &#91;19&#93; y el uso de filtros derivadores &#91;20&#93;. De acuerdo con esta  revisi&oacute;n, el procesamiento previo a la umbralizaci&oacute;n puede resumirse en la <a href="#Figura03">Fig.  3.</a></p>      <p align="center"><a name="Figura03"></a><img src="/img/revistas/teclo/v19n37/v19n37a03fig03.jpg"></p>      <p>Como se puede apreciar en la <a href="#Figura03">Fig. 3</a>, es  indispensable acudir a transformadas de tiempo y frecuencia o segmentaci&oacute;n en  el dominio de la frecuencia, como pasos previos a la umbralizaci&oacute;n de la se&#241;al  SPO2.</p>     <p>El proceso de umbralizaci&oacute;n de la se&#241;al SPO2 requiere del conocimiento de la informaci&oacute;n contenida en su espectro. El ancho  de banda de la se&#241;al SPO2 est&aacute; contenido entre las frecuencias 0 y 12 Hz. Donde la frecuencia de oscilaci&oacute;n se puede localizar entre la frecuencia de 0 y 1.2  Hz &#91;21&#93;.</p>     <p>La umbralizaci&oacute;n de la se&#241;al SPO2 da la oportunidad  de obtener una medida de tiempo entre sus picos positivos (Tiempo P-P) y ser el  insumo para la estimaci&oacute;n de la frecuencia cardiaca instant&aacute;nea &#91;22&#93;, &#91;23&#93;. Esta medida es de gran importancia en dispositivos electr&oacute;nicos para el monitoreo de pacientes &#91;24&#93;.</p>     <p>El prop&oacute;sito de este art&iacute;culo es dise&#241;ar una  metodolog&iacute;a de pre-procesamiento de se&#241;ales SPO2 para las mejoras del proceso de umbralizaci&oacute;n. El bloque de pre-procesamiento permite aislar las componentes  espectrales de la se&#241;al SPO2 que no aportan informaci&oacute;n en la detecci&oacute;n de picos positivos. Este bloque se ha dise&#241;ado trav&eacute;s de bancos de filtros en el  dominio del tiempo, que cumplen la tarea de proporcionar versiones modificadas de la se&#241;al SPO2. En este trabajo se resalta la ventaja que ofrece el banco de filtros, en cuanto a ser una herramienta iterativa que permite obtener diferentes versiones, desde una se&#241;al de entrada. Cada versi&oacute;n permite asociar caracter&iacute;sticas de la se&#241;al presentes en el dominio del tiempo.</p>     <p>Este art&iacute;culo da a conocer el dise&#241;o de la estrategia de bancos de filtros y lo experimentos realizados para corroborar su funcionamiento. Est&aacute;n expuestos los experimentos que aportaron resultados para la  selecci&oacute;n del orden de los filtros digitales, y la relaci&oacute;n entre frecuencias de corte del banco de filtros y las caracter&iacute;sticas de la se&#241;al SPO2. Por &uacute;ltimo, son presentados los resultados obtenidos en la detecci&oacute;n de picos positivos de la se&#241;al SPO2, con comparaciones de detecciones de la onda R de la se&#241;al electrocardiogr&aacute;fica.</p>      <p></p>     <p><font size="3"><b>2. Metodolog&iacute;a</b></font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Los experimentos llevados a cabo en este trabajo fueron realizados usando se&#241;ales de pulso oximetr&iacute;a y electrocardiograf&iacute;a adquiridas simult&aacute;neamente. Las se&#241;ales est&aacute;n  almacenadas en la base de datos de uso libre CAPNOBASE &#91;25&#93;. Esta base de datos ha sido el principal insumo en diferentes trabajos orientados a la estimaci&oacute;n de par&aacute;metros basados en SPO2 y PPG &#91;26&#93;. Las se&#241;ales adquiridas poseen una frecuencia de muestreo Fs= 300Hz, longitud promedio de datos N= 144.000 muestras. La base de datos cuenta con 46 archivos almacenados en formato .mat, los cuales pueden ser manejados desde el asistente matem&aacute;tico Matlab.</p>      <p>La <a href="#Figura04">Fig. 4</a> ilustra  un ejemplo de uno de los registros de CAPNOBASE, tomado de prueba. En este  ejemplo se pueden observar 2000 muestras de dos se&#241;ales adquiridas  simult&aacute;neamente del mismo paciente: SPO2 y ECG.</p>      <p align="center"><a name="Figura04"></a><img src="/img/revistas/teclo/v19n37/v19n37a03fig04.jpg"></p>      <p>La <a href="#Figura05">Fig. 5</a> contiene  la magnitud del espectro en potencia de la se&#241;al SPO2 (unidades normalizadas). Se puede observar que el espectro est&aacute; dividido en cinco rangos de frecuencia.  En la <a href="#Figura04">Fig. 4</a> se puede apreciar que la magnitud del espectro en potencia de la  se&#241;al SPO2 posee picos caracter&iacute;sticos, por lo cual se ha dividido en cinco  regiones de inter&eacute;s delimitados por valores de frecuencia de corte.</p>      <p align="center"><a name="Figura05"></a><img src="/img/revistas/teclo/v19n37/v19n37a03fig05.jpg"></p>      <p>Trabajos previos han permitido relacionar emp&iacute;ricamente cada banda expuesta en la <a href="#Figura05">Fig. 5</a>, con caracter&iacute;sticas de la se&#241;al SPO2 &#91;21&#93;.</p>      <p><i><b>2.1 Dise&#241;o del banco de filtros</b></i></p>      <p>El banco de filtros es una estrategia computacional que est&aacute; compuesta por algoritmos de filtrado pasa-banda con frecuencias de cortes consecutivas. El prop&oacute;sito de un sistema basado en banco de filtros (<a href="#Figura06">Fig. 6</a>) es tomar como se&#241;al de entrada un registro de SPO2 y obtener un grupo de se&#241;ales de salida. Cada una de las salidas es una versi&oacute;n de la se&#241;al de entrada con un ancho de banda restringido. Las se&#241;ales de salida poseen caracter&iacute;sticas propias, en el dominio del tiempo, asociadas a las componentes espectrales contenidas en el respectivo ancho de banda del filtro que las origina. En este trabajo se  pretende encontrar, iterativamente el grupo de componentes espectrales asociados a los picos positivos de la se&#241;al SPO2.</p>      <p align="center"><a name="Figura06"></a><img src="/img/revistas/teclo/v19n37/v19n37a03fig06.jpg"></p>      <p>Teniendo en cuenta art&iacute;culos previamente publicados sobre el espectro de la se&#241;al SPO2 &#91;21&#93; y las regiones del espectro expuestas en <a href="#Figura05">Fig. 5</a>, se establecen las  frecuencias de corte de los diferentes filtros descritas en la <a href="#Tabla01">Tabla 1</a>.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="Tabla01"></a><img src="/img/revistas/teclo/v19n37/v19n37a03tab01.jpg"></p>      <p><i><b>2.2 Implementaci&oacute;n de algoritmos</b></i></p>      <p>Los algoritmos que  permitieron la ejecuci&oacute;n de los experimentos han sido implementados bajo el  asistente matem&aacute;tico Matlab. Para el dise&#241;o de los filtros se ha utilizado la  t&eacute;cnica de la ventana &#91;27&#93;, que permite calcular los coeficientes del filtro a trav&eacute;s de la Eq.  (1).</p>      <p align="center"><a name="Ecuaci&oacute;n01"></a><img src="/img/revistas/teclo/v19n37/v19n37a03ec01.jpg"></p>      <p>donde los valores fh y fl, que corresponden a los valores de frecuencia de corte de alta y baja frecuencia, fueron tomados de la <a href="#Tabla01">Tabla 1</a>. El criterio para escoger la t&eacute;cnica de la ventana est&aacute; basado en su practicidad de implementaci&oacute;n y baja  complejidad para el c&aacute;lculo de los coeficientes.</p>     <p>El algoritmo implementado para la ejecuci&oacute;n del banco de filtros carga el registro con se&#241;al  SPO2 en formato .mat y queda almacenado en la variable X. Seguidamente se debe declarar el arreglo de datos que contiene los valores de frecuencias de corte de los filtros pasa banda: Fl(i) y Fh(i). De manera consecutiva son calculados  los coeficientes del filtro pasa banda y almacenados en el arreglo B. </p>     <p>El algoritmo para  la ejecuci&oacute;n del bando de filtros est&aacute; basado en la Ec. (2), que corresponde a  la expresi&oacute;n de un filtro tipo FIR basado en ecuaciones en diferencias.</p>      <p align="center"><a name="Ecuaci&oacute;n02"></a><img src="/img/revistas/teclo/v19n37/v19n37a03ec02.jpg"></p>      <p>El orden del  filtro L, puede ser determinado a trav&eacute;s de experimentos iterativos en los cuales se compara el realce de la se&#241;al con el incremento de L.</p>     <p>En su &uacute;ltima etapa, permite la visualizaci&oacute;n de las se&#241;ales de salida de cada filtro pasa banda. El resultado final est&aacute; almacenado en la matriz Y, con una fila por cada se&#241;al de salida.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><i><b>2.3 Validaci&oacute;n del experimento</b></i></p>      <p>La validaci&oacute;n del experimento est&aacute; basada en la comparaci&oacute;n de datos obtenidos a partir de la detecci&oacute;n de ondas R (Se&#241;al ECG) y picos positivos de la se&#241;al SPO2. De cada proceso de detecci&oacute;n se obtienen dos tablas de valores de tiempos: tiempos R-R y tiempos P-P (Ver <a href="#Figura07">Fig. 7</a>).</p>      <p align="center"><a name="Figura07"></a><img src="/img/revistas/teclo/v19n37/v19n37a03fig07.jpg"></p>      <p>La cantidad de se&#241;ales SPO2 y ECG fue de 15 registros escogidos al azar y con una cantidad de  2000 muestras por cada una.</p>     <p>Las se&#241;ales  obtenidas de CAPNOBASE permiten obtener las se&#241;ales SPO2 y ECG de un mismo  paciente adquiridas de manera simult&aacute;nea. Por tal raz&oacute;n, se obtiene como marco  de referencia las ondas R de cada complejo cardiaco. Un bloque importante  contenido en la <a href="#Figura07">Fig. 7</a> es el proceso de umbralizaci&oacute;n.     <p>Este m&eacute;todo est&aacute; basado  en la t&eacute;cnica de umbralizaci&oacute;n a partir de operaciones sobre el histograma del  ECG y permite obtener una onda cuadrada de valor binario (1 = detecci&oacute;n de onda  R) &#91;5&#93;. El m&eacute;todo de umbralizaci&oacute;n tambi&eacute;n es utilizado para la detecci&oacute;n de  los picos positivos de la se&#241;al SPO2.</p>     <p>La <a href="#Figura08">Fig 8</a>. resume el proceso de umbralizaci&oacute;n utilizado para la detecci&oacute;n de las ondas R y picos positivos (Se&#241;al SPO2). Este proceso inicia con la se&#241;al de entrada que es sometida a un filtrado pasa banda. En el caso de la se&#241;al ECG las frecuencias de corte del filtro pasa banda son obtenidos de trabajos previos &#91;5&#93; y son Fl= 10Hz y Fh= 20Hz. El valor de filtrado pasa banda de la se&#241;al  SPO2 es escogido a partir de los resultados obtenidos del banco de filtros. Despu&eacute;s del filtrado pasa banda, se calcula el histograma de cada se&#241;al y su  respectiva segunda derivaci&oacute;n, a partir de la cual es estimado el valor umbral.</p>      <p align="center"><a name="Figura08"></a><img src="/img/revistas/teclo/v19n37/v19n37a03fig08.jpg"></p>      <p>El proceso de  umbralizaci&oacute;n ofrece como resultado dos arreglos de datos: Tiempos R-R y Tiempos P-P. A trav&eacute;s de la Eq. (3) se calcula el error obtenido de cada medici&oacute;n de Tiempos P-P, tomando como referencia los Tiempos R-R, para el k-eximo dato.</p>      <p align="center"><a name="Ecuaci&oacute;n03"></a><img src="/img/revistas/teclo/v19n37/v19n37a03ec03.jpg"></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Para corroborar la importancia del uso del filtrado pasa banda se ha dise&#241;ado una prueba basada en la comparaci&oacute;n de resultados positivos obtenidos de la se&#241;al SPO2 con y sin  filtrado.</p>      <p></p>     <p><font size="3"><b>3. Resultados y discusi&oacute;n</b></font></p>     <p>Con la finalidad  de poder encontrar el rango de frecuencias asociadas con la se&#241;al SPO2 del  complejo cardiaco, se procede al an&aacute;lisis de esta se&#241;al bajo el esquema del banco  de filtros. El resultado obtenido se puede observar en la <a href="#">Fig. 9</a>.</p>      <p align="center"><a name="Figura09"></a><img src="/img/revistas/teclo/v19n37/v19n37a03fig09.jpg"></p>      <p>Como se pudo  observar en la <a href="#Figura09">Fig. 9</a>, el filtro F2 permite obtener una versi&oacute;n de la se&#241;al  SPO2 con un realce del pico m&aacute;ximo positivo. El filtro F2 posee una configuraci&oacute;n pasa banda con Fl= 3 Hz y Fh= 5 Hz.</p>     <p>Este experimento permite  establecer que el ancho de banda del filtro F2 re&uacute;ne las componentes  espectrales asociadas al pico positivo de mayor valor de la se&#241;al SPO2. Las  se&#241;ales obtenidas de los filtros F0, F1, F3 y F4, no presentan una se&#241;al SPO2  con un pico positivo que ofrezca la facilidad de un proceso de umbralizaci&oacute;n.</p>      <p>Para establecer el  orden del filtro pasa banda, se realiz&oacute; un experimento iterativo, el cual tuvo  la finalidad de realizar pruebas con el filtrado pasa banda con diferentes  valores de orden L. La <a href="#Figura10">Fig 10</a>. Muestra los resultados obtenidos, como se puede  observar que a partir del valor L=120 ya se puede contar con un realce adecuado  del pico positivo de la se&#241;al SPO2.</p>      <p align="center"><a name="Figura10"></a><img src="/img/revistas/teclo/v19n37/v19n37a03fig10.jpg"></p>      <p>Para corroborar  los resultados obtenidos a trav&eacute;s del banco de filtros, se ha procedido a  filtrar el resto de se&#241;ales SPO2 con el filtro F2. El resultado obtenido se  muestra en la <a href="#Figura11">Fig. 11</a>, que contiene la salida del filtro obtenida con cuatro  se&#241;ales SPO2 de la base de datos CAPNOBASE. En cada uno de los ejemplos se  puede ver la se&#241;al de entrada y su correspondiente se&#241;al de salida obtenida  despu&eacute;s de ejecutar el filtro F2.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="Figura11"></a><img src="/img/revistas/teclo/v19n37/v19n37a03fig11.jpg"></p>      <p>Acorde a la  metodolog&iacute;a de validaci&oacute;n, se ha realizado la umbralizaci&oacute;n a trav&eacute;s del m&eacute;todo basado en el histograma de las se&#241;ales SPO2 obtenidas con el filtro F2 y de las se&#241;ales ECG. En primera instancia se han cuantificado los aciertos de ondas detectadas, como por ejemplo el caso expuesto en la Fig. 12. A continuaci&oacute;n, se  dar&aacute; una breve descripci&oacute;n de la formulaci&oacute;n del modelo que conduce al c&aacute;lculo de las fuerzas que act&uacute;an sobre una part&iacute;cula debido a su interacci&oacute;n con el fluido.</p>      <p align="center"><a name="Figura12"></a><img src="/img/revistas/teclo/v19n37/v19n37a03fig12.jpg"></p>      <p>La <a href="#Tabla02">Tabla 2</a>  contiene el porcentaje de aciertos obtenidos. Se puede observar los ensayos realizados para cada uno de los 16 registros escogidos de la base de datos digital CAPNOBASE. Para cada ensayo fue tomada una ventana de 2000 muestras.</p>      <p align="center"><a name="Tabla02"></a><img src="/img/revistas/teclo/v19n37/v19n37a03tab02.jpg"></p>      <p>Tomando la Ec. (3), se han calculado los porcentajes de error de cada se&#241;al tomada de prueba.  Los datos obtenidos est&aacute;n contenidos en la <a href="#Tabla03">Tabla 3.</a> La informaci&oacute;n que provee  permite evaluar el grado de exactitud que ofrece el c&aacute;lculo de intervalos de  tiempo a trav&eacute;s de la umbralizaci&oacute;n de la se&#241;al SPO2 tomando como referencia  las ondas R de la se&#241;al ECG.</p>      <p align="center"><a name="Tabla03"></a><img src="/img/revistas/teclo/v19n37/v19n37a03tab03.jpg"></p>      <p>Con la finalidad  de verificar el valor agregado del banco de filtros se realiz&oacute; un &uacute;ltimo  experimento, en el cual se pueden comparar los eventos detectados con el  proceso de umbralizaci&oacute;n con la se&#241;al SPO2 previamente filtrada y sin el uso  del filtro pasa banda. Un ejemplo del resultado obtenido est&aacute; descrito en la <a href="#Figura13">Fig.  13</a>, donde se pueden ver que el uso del filtrado pasa banda contribuye al realce  de los picos positivos y permite una correcta detecci&oacute;n.</p>      <p align="center"><a name="Figura13"></a><img src="/img/revistas/teclo/v19n37/v19n37a03fig13.jpg"></p>      <p>La <a href="#Tabla04">Tabla 4</a>  contiene una cuantificaci&oacute;n de aciertos logrados con el uso del filtro en el proceso de umbralizaci&oacute;n y sin el uso del filtrado. Los resultados plasmados en la <a href="#Tabla04">Tabla 4</a> corroboran la necesidad de un filtrado pasa banda selectiva para  garantizar la detecci&oacute;n de los picos positivos de la se&#241;al SPO2.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="Tabla04"></a><img src="/img/revistas/teclo/v19n37/v19n37a03tab04.jpg"></p>      <p>Los resultados presentados en este art&iacute;culo son el producto de experimentos que permiten, en primera instancia, la selecci&oacute;n de un rango de frecuencia de filtrado pasa banda orientado al realce de los picos positivos de la se&#241;al SPO2. La selecci&oacute;n del orden del filtro influye en la calidad de este realce. Los resultados expuestos en las Tablas <a href="#Tabla02">2</a>, <a href="#Tabla03">3</a> y <a href="#Tabla04">4</a> permiten verificar la importancia de selecci&oacute;n del rango de frecuencias del filtrado pasa banda como m&eacute;todo de  pre-procesamiento de la se&#241;al SPO2 en el proceso de umbralizaci&oacute;n.</p>      <p></p>     <p><font size="3"><b>4. Conclusiones</b></font></p>      <p>El art&iacute;culo contiene los resultados obtenidos al implementar una metodolog&iacute;a de bancos de filtros digitales para facilitar la obtenci&oacute;n y detecci&oacute;n de picos en se&#241;ales de oximetr&iacute;a de pulso. Esta metodolog&iacute;a permite obtener mejores resultados al realizar mediciones de frecuencia cardiaca sobre la se&#241;al de pulsoximetr&iacute;a.</p>     <p>Usando algoritmos poco complejos se pueden obtener muy buenos resultados al  realizar este tipo de medidas sobre las se&#241;ales biol&oacute;gicas, este tipo de algoritmos permiten ganar confiabilidad y estabilidad en el sistema, as&iacute; mismo se pueden asegurar tiempos de respuesta mucho m&aacute;s r&aacute;pidos y medidas m&aacute;s precisas.</p>     <p>Los resultados presentados ofrecen un valor agregado a trabajos previos relacionados con el proceso de umbralizaci&oacute;n de se&#241;ales SPO2. Como se pudo observar en la <a href="#Tabla04">Tabla 4</a>, la necesidad de un filtro pasa banda incrementa la probabilidad de detecci&oacute;n de picos positivos en el proceso de umbralizaci&oacute;n.</p>      <p></p>     <p><font size="3"><b>5. Agradecimientos</b></font></p>     <p>A la Universidad Nacional de Colombia, sede Bogot&aacute;, por el apoyo log&iacute;stico. Este trabajo se desarroll&oacute; en el Laboratorio de Dise&ntilde;o y Reactividad de Estructuras S&oacute;lidas (Lab-DRES), Lab-125 del Departamento de Qu&iacute;mica de La Universidad Nacional de Colombia.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p></p>     <p><font size="3" face="verdana"><b>Referencias</b></font></p>     <!-- ref --><p>&#91;1&#93; L. M. Rodriguez Alvarez, &#147;La pulso  oximetr&iacute;a en el &aacute;mbito prehospitalario,&#148; <i>Emergencias</i>, vol. 27, no. 1,  pp. 9-10, 2015.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5120799&pid=S0123-7799201600020000300001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>&#91;2&#93; J. P. S. S. M. L&oacute;pez Silva, R. Giannetti,  M. L. Dotor, D. Golmayo, P. Mart&iacute;n, F. Miguel-Tobal, A. Bilbao,  &#147;Fotopletismograf&iacute;a por transmisi&oacute;n con m&uacute;ltiples diodos l&aacute;ser en el infrarrojo  cercano durante el ejercicio f&iacute;sico,&#148; <i>&oacute;ptica pura y Apl.</i>, vol. 38, no.  1, pp. 31-39, 2005.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5120801&pid=S0123-7799201600020000300002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>&#91;3&#93; N. Utami, A. W. Setiawan, H. Zakaria, T. R.  Mengko, and R. Mengko, &#147;Extracting blood flow parameters from  Photoplethysmograph signals: A review,&#148; in <i>2013 3rd International Conference  on Instrumentation, Communications, Information Technology and Biomedical  Engineering (ICICI-BME)</i>, 2013, vol. 1, pp. 403-407.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5120803&pid=S0123-7799201600020000300003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>&#91;4&#93; K. A. Reddy and V. J. Kumar, &#147;Motion  Artifact Reduction in Photoplethysmographic Signals using Singular Value  Decomposition,&#148; in <i>2007 IEEE Instrumentation &amp; Measurement Technology  Conference IMTC 2007</i>, 2007, vol. 1, pp. 1-4.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5120805&pid=S0123-7799201600020000300004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>&#91;5&#93; J. E. Gonz&aacute;lez-Barajas, &#147;Threshold  calculation for R wave detection in complex cardiac,&#148; <i>Tecno L&oacute;gicas</i>,  vol. 17, no. 32, pp. 47-55, Feb. 2014.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5120807&pid=S0123-7799201600020000300005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>&#91;6&#93; E. C. Lee, Y. Kim, H. Kim, and J. Kim,  &#147;Method for restoring PPG signals using ECG correspondences and SVR,&#148; <i>Electron.  Lett.</i>, vol. 49, no. 24, pp. 1518-1520, Nov. 2013.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5120809&pid=S0123-7799201600020000300006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>&#91;7&#93; Z. Zhang, &#147;Heart rate monitoring from  wrist-type photoplethysmographic (PPG) signals during intensive physical  exercise,&#148; in <i>2014 IEEE Global Conference on Signal and Information  Processing (GlobalSIP)</i>, 2014, vol. 1, no. 1, pp. 698-702.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5120811&pid=S0123-7799201600020000300007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>&#91;8&#93; R. Laulkar and N. Daimiwal, &#147;Acquisition of  PPG signal for diagnosis of parameters related to heart,&#148; in <i>2012 1st  International Symposium on Physics and Technology of Sensors (ISPTS-1)</i>,  2012, vol. 1, no. 1, pp. 274-277.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5120813&pid=S0123-7799201600020000300008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>&#91;9&#93; A. . C. Banerjee R. Sinha, &#147;PhotoECG:  Photoplethysmographyto estimate ECG parameters,&#148; in <i>Acoustics, Speech and  Signal Processing</i>, 2014, vol. 1, no. 1, pp. 4404-4408.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5120815&pid=S0123-7799201600020000300009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     ]]></body>
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