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eMonitor: Sistema de visualización, procesamiento y almacenamiento de señales electrocardiográficas Bookmark

Al igual que toda ciencia, la medicina ha estado sujeta a constantes cambios y múltiples innovaciones desde sus orígenes. La razón de ello radica principalmente en la necesidad, del ser humano, de entender, afrontar y resolver nuevos problemas. Además, la gran presión que la sociedad ejerce al demandar una asistencia médica rápida y efectiva impulsa aún más al avance

de la medicina. Por último, la economía actúa como un agente estimulante de la ciencia médica al buscar permanentemente la reducción de costos evitando la disminución de la calidad de los servicios brindados

Este proyecto, continuación de una serie de trabajos orientados al desarrollo de un sistema tele-médico de electrocardiografía, tiene como objetivo general, desarrollar módulos de procesamiento digital de señales en tiempo real para ser incluidos en diversas aplicaciones.

El sistema esta conformador por tres etapas: adquisición, almacenamiento y visualización, y análisis y procesamiento de la señal electrocardiográfica, usando tecnologías ya existentes en otras ramas de la ciencia, tales como: programación orientada a objetos, sistema de comunicaciones y procesamiento digital de señales, conformando así, el triangulo de conocimientos alrededor de las etapas anteriores, lo cual, definimos como eMonitor; en la figura 1 se presenta una ilustración al respecto.

Figura 1. eMonitor: Sistema de visualización, procesamiento y almacenamiento de señales electrocardiográficas

Figura 1. eMonitor: Sistema de visualización, procesamiento y almacenamiento de señales electrocardiográficas

Adquisición

Como en cualquier sistema de procesado de señales, la primera etapa consiste en la adquisición de la propia señal. El sistema soporta los siguientes módulos de adquisición de datos:

  1. Módulo de Adquisición portátil unicanal con transmisión serial RS-232 [1].
  2. Módulo de adquisición de múltiples canales (hasta 16) a frecuencias de muestreo variables e independientes, en un rango de 62,5 Hz a 4 kHz [2].
  3. Módulo de adquisición de múltiples canales a frecuencias de muestreo variables conectándose a la Intranet (Ethernet) a través de módulos de Internet Embebido [3].
  4. Módulo de adquisición de datos basado en un DSP, el cual adquiere, digitaliza, procesa y almacena las señales, para su posterior transmisión (store & forward) a través de una interfaz serial a un MODEM CDPD inalámbrico [4].
  5. Tele-Electrocardiógrafo inalámbrico a través del uso de conexiones inalámbricas en redes personales (PAN), utilizando Bluetooth; en redes locales (LAN), utilizando IEEE802.11 o directamente a Internet a través de un MODEM CDMA (WAN) [5].
Modulo de adquisición virtual, por el cual, se leen señales previamente almacenadas y se añaden señales de ruido independientes para cada canal [6].

Almacenamiento y visualización

Estructura del sistema de datos: eMonitor utiliza un manejador interno de bases de datos, cuya estructura se muestran en figura 2.

Estructura del sistema de base de datos Base de datos real

Figura 2. Base de datos en eMonitor

Como se observa en la figura 2, cada paciente posee un archivo con sus datos médicos y un directorio con sus registros. Los archivos de paciente (.pac) como su respectivo directorio de registros, pueden estar ubicados en cualquier directorio del sistema.

Para almacenar los registros electrocardiográficos surge la necesidad de usar compresión como una necesidad en los sistemas tele-médicos, debido a las limitaciones que imponen el espacio de almacenamiento y el ancho de banda disponible para la transmisión de los registros. Se implemento varios tipos de compresión, obteniendo radios de hasta el 65%. Las codificaciones implementadas comprenden la codificación Huffman pura [7] y la codificación Huffman adaptativa usando el algoritmo FGK y el algoritmo Vitter [8].

Por otro lado, la interfaz grafica del sistema eMonitor cumple con estándares internacionales pudiendo desplegar 1, 3, 6 y 12 derivaciones simultáneas en tiempo real. En la figura 3 se presenta la ventana principal del sistema, en la cual, se grafica 12 derivaciones en tiempo real (vista central derecha), las características latido a latido en un latido promedio (vista inferior), el análisis de tendencias (vista superior), los registros del paciente (vista izquierda) y parámetros característicos del latido promedio (vista inferior).

Figura 3. Interfaz grafica del sistema eMonitor

Figura 3. Interfaz grafica del sistema eMonitor

Análisis y procesamiento

Una vez que la señal es adquirida, ésta todavía no debe utilizarse para el diagnóstico ya que presenta una serie de elementos ajenos a la propia señal debido a varios factores como el ruido, la interferencia de la red y las variaciones de la línea base. Estos elementos deben ser aislados y minimizados para que las siguientes fases pertenecientes al proceso de análisis visual o automático ofrezcan resultados con una precisión satisfactoria.

Filtros Digitales: se implementaron filtros digitales pasabajos no recursivos (FIR) con la finalidad de acondicionar la señal eliminando ruido de alta frecuencia. Adicionalmente, se implementaron filtros rechazabanda recursivos centrados en 50 y 60 Hz para eliminar las interferencias de la red. Por ultimo, se implemento un filtro pasaalto, usando un método de inversión de espectro para eliminar la línea de base. Se midió el rendimiento de los algoritmos, generando archivos con los tiempos de procesamiento de cada uno de ellos. Según los especialistas [9], se determinó que los filtros de visualización no alteran las dimensiones temporales de las ondas que conforman el latido, y que efectivamente constituyen una herramienta de gran utilidad cuando la señal está contaminada de ruido. Sin embargo, para efectos de diagnóstico, no se recomienda el uso de los filtros pasa-bajos porque las amplitudes de las ondas se ven afectadas por la acción de éstos.

Figura 4. Esquema para la detección múltiple del QRS

Figura 4. Esquema para la detección múltiple del QRS

El detector de QRS de un canal implementado, se basa en el trabajo [11], el cual, detecta picos y clasifica las ondas R dependiendo de un umbral adaptativo. Resultados estadísticos de este detector se presentan en el trabajo [12] junto con un clasificador particular.

Se desarrollaron varios tipos de fusión, las cuales se menciona a continuación:

varios tipos de fusión

Si el resultado de la fusión resulta positivo, es decir, que existe un QRS, se procede a obtener el instante fiducial de la onda R, según los siguientes criterios (ver figura 5):

  • Ultima onda R detectada (la onda R más hacia la derecha)
  • Primera onda R detectada (la onda R más hacia la izquierda)
  • Promedio de la onda R en el tiempo

Figura 5. Ejemplo de la ubicación del punto fiducial con tres canales

Figura 5. Ejemplo de la ubicación del punto fiducial con tres canales

Extracción de características: se implementaron algoritmos para la extracción de características latido a latido en base al trabajo [13] como se muestra en la figura 6.

Figura 6. Etapas para la extracción de características.

Figura 6. Etapas para la extracción de características

Luego que la onda R es detectada, se procede a detectar los complejos QRS (inicio y final) y luego se detecta el nivel isoeléctrico, el cual, se es substraído a la señal para las fases posteriores de detección. La siguiente fase consiste en la elección de una ventana de tiempo, dependiente del intervalo RR, con la cual, las ondas P y T son aisladas del complejo QRS. La tercera fase, involucra la aplicación de un algoritmo de detección de inicio, pico y final de la onda P y T, usando la transformada Wavelet. Finalmente, se detecta la amplitud y pendiente del intervalo ST.

Luego de obtener las características latido a latido, estas son graficadas en la vista inferior del sistema, como se aprecia en la figura 3. Adicionalmente, se presenta un análisis de tendencias, en el cual, se grafica el intervalo RR, la amplitud y pendiente del segmento ST latido a latido a lo largo del tiempo, como puede apreciarse en la vista superior del programa.

Conclusiones

En términos generales, se mejoró el sistema eMonitor, para el manejo de señales electrocardiográficas desarrollado en el GBBA en conjunto con el LTSI. Hoy en día, soporta mas módulos de adquisición, siendo estos transparentes para el usuario, pudiéndose realizar mas tareas, como la adquisición de la señal hasta su procesamiento y análisis en tiempo real.

Por otra parte, se mejoro la interfaz visual ofreciendo al usuario un espacio de trabajo mas configurable y adaptado a las nuevas versiones del sistema operativo.

Uno de los aspectos más importantes del proyecto, fue la implementación y/o mejoramiento del análisis de los datos electrocardiográficos, específicamente, la detección múltiple del QRS seguida de la extracción de características latido a latido.

Agradecimientos

Este trabajo ha sido financiado en parte por el programa ECOS-NORD, acción V-03S03.

Referencias

[1] J. Cáceres, R. Canabal, and P. Riccardi, "Sistemas de adquisición y transmisión de señales electrocardiográficas a través de internet," in Coordinación de Ingeniería Electrónica. Sartenejas: UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR, 1998, pp. 122.

[2] J. Uyá and T. Suárez, "Sistema de adquisición de señales biomédicas utilizando múltiples medios y estándares de transmisión," in Coordinación de Ingeniería Electrónica. Sartenejas: UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR, 1999, pp. 122.

[3] J. Cruz, "Monitoreo en unidad de cuidados intensivos basado en "embedded internet"," in Coordinación de Ingeniería Electrónica. Sartenejas: UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR, 2001, pp. 99.

[4] E. Rojas and F. Mir, "Sistema electrocardiográfico portátil con transmisión inalámbrica a internet (cdpd) para ambientes no clínicos," in Coordinación de Ingeniería Electrónica. Sartenejas: UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR, 2002, pp. 89.

[5] G. Cataldo, D. Lucani, J. Cruz, E. Medina, and G. Villegas, "Tele-Electrocardiógrafo inalámbrico," presented at II Congreso Venezolano de Bioingeniería, Mérida, 2004.

[6] J. Cruz and A. Hernández, "Detección y clasificación de complejos QRS," Universidad de Rennes 1, Francia, Reporte Mayo del 2003.

[7] D. E. Knuth, "Dynamic Huffman coding," Algorithms, vol. 6, pp. 163-180, 1985.

[8] J. Vitter, "Design and Analysis of Dynamic Huffman Codes," Journal of the Association for Computing Machinery, vol. 34, pp. 825-845, 1987.

[9] M. Escalante and J. Schneider, "Sistema de tele-monitoreo de ecg vía internet," in Coordinación de Ingeniería Electrónica. Sartenejas: UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR, 2002, pp. 85.

[10] A. I. Hernández, G. Carrault, F. Mora, L. Thoraval, G. Passariello, and J. M. Schleich, "Multisensor fusion for atrial and ventricular activity detection in coronary care monitoring," IEEE Trans Biomed Eng, vol. 46, pp. 1186-90, 1999.

[11] J. Pan and W. J. Tompkins, "A real-time QRS detection algorithm," IEEE Trans Biomed Eng, vol. 32, pp. 230-6, 1985.

[12] P. Hamilton, "Open Source ECG Analysis Software," P. Hamilton, Ed., 2002.

[13] J. Dumont, "Extraction des marqueurs d'un électrocardiogramme," in Université de Rennes 1. Rennes, France: Laboratoire du Traitement du Signal et de l'Image, INSA Rennes, 2003.

Autores

Este sistema ha sido concebido gracias al trabajo en equipo de las siguientes personas:

  • Julio Cruz, Guillermo Villegas, Fernando Mora, Gianfranco Passarielo. Grupo de Bioingeniería y Biofísica Aplicada. Universidad Simón Bolívar, Valle de Sartenejas, ELE-115. 39000 Caracas Venezuela
  • Alfredo Hernández. Laboratoire Traitement du Signal et de l'Image. Université de Rennes 1, Campus de Beaulieu, Bâtiment 22. 35042 Rennes Cedex France

Parte de este articulo ha sido presentado en el II Congreso Venezolano de Bioingeniería en Mérida, Venezuela en el año 2004.

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