Resumen

Las enfermedades cardiovasculares son la primera causa de muerte en todo el mundo. Para lograr un diagnóstico rápido y preciso, el algoritmo de análisis automático del electrocardiograma (ECG) desempeña un papel importante, cuyo primer paso es la detección del QRS. El algoritmo de umbral de detección del complejo QRS es conocido por su alta velocidad de cálculo y su reducido almacenamiento en memoria. En esta era móvil, el algoritmo de umbral puede transportarse fácilmente a sistemas de ECG portátiles, vestibles e inalámbricos. Sin embargo, la tasa de detección del algoritmo de umbral sigue necesitando mejoras. En este artículo se presenta un algoritmo de umbral adaptativo mejorado para la detección de QRS. Los pasos principales de este algoritmo son el preprocesamiento, la búsqueda de picos y la detección de QRS con umbral adaptativo. La tasa de detección es del 99,41%, la sensibilidad (Se) del 99,72% y la especificidad (Sp) del 99,69% en la base de datos de arritmias MIT-BIH. También se realiza una comparación con otros dos algoritmos, para demostrar nuestra superioridad. Al final del algoritmo se muestra el área anormal sospechosa y se dibuja el gráfico RR-Lorenz para que los médicos y cardiólogos puedan utilizarlo como ayuda para el diagnóstico.

• Materias:Señales orofaciales Clasificación del cáncer Terapia de exposición Resonancias magnéticas Medicina de precisión
• Subjects:Orofacial signals Cancer classification Exposure therapy Magnetic resonance imaging Precision medicine
• Palabras claves:algoritmo de umbral, detección de QRS, tasa de detección, algoritmo de umbral adaptativo mejorado, base de datos de arritmias BIH, almacenamiento de memoria minimizado, área anormal sospechosa, sistemas ECG inalámbricos, algoritmo, enfermedad cardiovascular
• Keywords:threshold algorithm, QRS detection, detection rate, improved adaptive threshold algorithm, BIH Arrhythmia database, minimized memory storage, suspicious abnormal area, wireless ECG systems, algorithm, Cardiovascular disease