Clasificación de señales de ECG arrítmicas en el espacio de características entropía- complejidad-tiempo de retraso de embebido

Autores
Martínez Coq, Pablo; Rey, Andrea; Legnani, Walter
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
La muerte súbita es consecuencia final de una arritmia severa. Así, la detección precoz de las arritmias es relevante. Se propone calcular para cada señal de ECG, el tiempo de retraso de embebido individualizado, la entropía de permutación y la complejidad estadística formando un espacio tridimensional de características, utilizado para entrenar un clasificador basado en la técnica de Random Forest. Los valores obtenidos de los parámetros de calidad de la clasificación son muy satisfactorios, permitiendo discriminar entre grupos de pacientes con ECG arrítmicos o con ritmos normales, presentando así una metodología prometedora en la definición de nuevos marcadores para la detección de patologías cardiovasculares.
Sudden death is a final consequence of a severe arrhythmia. Therefore, early detection of arrhythmias is relevant. It is proposed to calculate for each ECG signal, the individualized embedding time delay, the permutation entropy and the statistical complexity forming a three-dimensional feature space, used to train a classifier based on the Random Forest technique. The obtained values of the quality classification para- meters are remarkable, and allow the discrimination between groups of patients with arrhythmic ECG or with normal rhythms, showing a promising efficiency in the definition of new markers for the detection of cardiovascular pathologies.
Fil: Martínez Coq, Pablo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires. Centro de Procesamiento de Señales e Imágenes (CPSI); Argentina.
Fil: Rey, Andrea. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires. Centro de Procesamiento de Señales e Imágenes (CPSI); Argentina.
Fil: Legnani, Walter. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires. Centro de Procesamiento de Señales e Imágenes (CPSI); Argentina.
Peer Reviewed
Fuente
Proyecciones, Vol.20 No.2, 35-50. (2022)
Materia
ecg
señales con arritmia cardíaca
entropía de permutación
tiempo de retraso de embebido
clasificación de señales
ecg
arrhythmic cardiac signals
permutation entropy
embedding time delay
signal classification
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
2022-10-03T19:27:00Z
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
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Sudden death is a final consequence of a severe arrhythmia. Therefore, early detection of arrhythmias is relevant. It is proposed to calculate for each ECG signal, the individualized embedding time delay, the permutation entropy and the statistical complexity forming a three-dimensional feature space, used to train a classifier based on the Random Forest technique. The obtained values of the quality classification para- meters are remarkable, and allow the discrimination between groups of patients with arrhythmic ECG or with normal rhythms, showing a promising efficiency in the definition of new markers for the detection of cardiovascular pathologies.
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