Resumen

En este trabajo se presenta un algoritmo de identificación de electrocardiogramas (ECG) no fiduciales basado en características estadísticas y en un clasificador de bosque aleatorio. Se investigan dos enfoques de extracción de características: directo y basado en bandas. En el primero, se extraen directamente once características estadísticas simples de un segmento de señal de ECG de una sola derivación. En el segundo, la señal de ECG de una sola derivación se descompone primero en bandas, y las características estadísticas se extraen de cada segmento de una banda determinada y se concatenan para formar el vector de características. Se examinan segmentos no solapados de distintas longitudes (1, 3, 5, 7, 10 o 15 segundos). Los vectores de características extraídos se aplican a un clasificador de bosque aleatorio, con fines de identificación. En este estudio se consideran 290 sujetos de referencia de la base de datos de ECG del Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB). El algoritmo de identificación propuesto alcanzó una tasa de precisión del 99,61% utilizando la derivación de una sola extremidad (I) con el enfoque basado en bandas. Una única derivación torácica (V1), una derivación de extremidad aumentada (aVF) y una derivación de Frank (Vx) alcanzaron una tasa de precisión del 99,37%, 99,76% y 99,76%, respectivamente, utilizando el mismo enfoque.

• Materias:Biotecnología Sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology sensors Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:clasificador random forest, banda, tasa de precisión, algoritmo de identificación, características estadísticas, segmento de señal de electrocardiograma, enfoques de extracción de características, señal de electrocardiograma, características estadísticas simples, derivación torácica única
• Keywords:random forest classifier, band, accuracy rate, identification algorithm, statistical features, lead ecg signal segment, feature extraction approaches, lead ecg signal, simple statistical features, single chest lead