Análisis de electrocardiogramas reales : detección de complejos QRS

Testa Pérez, Antía (2016). Análisis de electrocardiogramas reales : detección de complejos QRS. Trabajo Fin de Grado / Proyecto Fin de Carrera, E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM), Madrid.

Descripción

Título: Análisis de electrocardiogramas reales : detección de complejos QRS
Autor/es:
  • Testa Pérez, Antía
Director/es:
Tipo de Documento: Trabajo Fin de Grado o Proyecto Fin de Carrera
Grado: Grado en Ingeniería de Sistemas de Telecomunicación
Fecha: 28 Julio 2016
Materias:
ODS:
Escuela: E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM)
Departamento: Teoría de la Señal y Comunicaciones
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

La Ingeniería Biomédica surgió en la década de 1950 como una disciplina que aunaba ingeniería, biología y medicina. Nació con el fin de combinar criterios y herramientas de análisis para la comprensión de distintas enfermedades y para el desarrollo de nuevas técnicas y productos en el ámbito de la Biomedicina.
Las señales ligadas a este área han de ser analizadas e interpretadas. Aquí es donde surge la Electrocardiografía, una de las primeras áreas en que se aplicó el procesado digital de señales hace más de 50 años, permitiendo así la detección y estudio de múltiples enfermedades cardiacas por parte de cardiólogos e ingenieros. El primer paso en el análisis de señales electrocardiográficas es habitualmente la detección del complejo QRS, cuya duración, amplitud y
morfología es muy útil en el diagnóstico de numerosas patologías y trastornos.
En consecuencia, se han desarrollado múltiples técnicas y algoritmos de detección de complejos QRS, que se pueden agrupar en tres grandes familias:
Algoritmos basados en filtrado, Algoritmos basados en una transformación no lineal sin memoria y Algoritmos basados en una transformación no lineal con memoria.
En este proyecto se llevará a cabo el estudio de tres algoritmos de este tipo, cada uno perteneciente a una de las tres familias. Este proyecto incluye una parte teórica de análisis y desarrollo de algoritmos de procesado de señal, y una parte de simulación y comprobación de prestaciones con Matlab. Ésta es una potente herramienta de cálculo, representación gráfica y simulación, razón por la
cual se ha elegido dicho software como medio principal para la implementación del proyecto.
ABSTRACT
Biomedical Engineering emerged in the 1950s as a discipline that combined engineering, biology and medicine. It was born in order to combine criteria and analysis tools for the understanding of different diseases and for the
development of new techniques and products in the field of Biomedicine.
Signals linked to this area must be analysed and interpreted. This is where the Electrocardiography arises, one of the first areas in which the digital signal processing was applied over 50 years, allowing for the detection and study of multiple heart diseases by cardiologists and engineers. The first step in the
analysis of electrocardiographic signals is usually QRS complex detection, its duration, extent and morphology is very useful in the diagnosis of many diseases and disorders. Consequently, we have developed many techniques and algorithms for detecting QRS complexes, which can be grouped into three large families: Algorithms based on filtering, algorithms based on a nonlinear transformation without memory and algorithms based on a nonlinear
transformation with memory.
During this project a study of three algorithms of this type will be carried out, each belonging to one of the three families. This project includes a theoretical part of analysis and development of signal processing algorithms and
a part of simulation and performance testing with Matlab. This is a powerful calculation tool, graphical representation and simulation, the reason such software has been chosen as the primary means for project implementation.

Más información

ID de Registro: 44097
Identificador DC: https://oa.upm.es/44097/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:44097
Depositado por: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Depositado el: 12 Dic 2016 08:33
Ultima Modificación: 12 Dic 2016 08:33