Implementación de un sistema de anotación y evaluación de los detectores de QRS: PAN&TOMPKINS, basado en la transformada de ondaletas sobre electrocardiogramas de esfuerzo
El objetivo de la presente investigación fue desarrollar un sistema de anotación semiautomático de series RR obtenidas de una base de datos electrocardiográfica de esfuerzo de 8 derivaciones denominada DICARDIA, para posteriormente evaluar el desempeño los algoritmos de QRS: Pan&Tompkins, Ondale...
| Main Author: | |
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2016
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| author | Fajardo Reinoso, Juan Manuel |
| author2 | Wong de Balzan, Sara |
| author_facet | Wong de Balzan, Sara Fajardo Reinoso, Juan Manuel |
| author_sort | Fajardo Reinoso, Juan Manuel |
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| description | El objetivo de la presente investigación fue desarrollar un sistema de anotación semiautomático de series RR obtenidas de una base de datos electrocardiográfica de esfuerzo de 8 derivaciones denominada DICARDIA, para posteriormente evaluar el desempeño los algoritmos de QRS: Pan&Tompkins, Ondaletas. Inicialmente, el usuario realiza una inspección visual y valida o rechaza el canal de referencia. Posteriormente, el sistema propone dos opciones según la calidad de la secuencia RR, en caso de que la secuencia contenga pocos artefactos, la anotación se realiza sobre ventanas de interés. En el caso de secuencias RR muy ruidosas, el sistema permite la anotación latido a latido sobre todo el canal de referencia. Finalmente, el sistema genera un archivo de anotación basado en estándares electrocardiográficos que se utiliza para evaluar el desempeño de los diferentes detectores de QRS. Los resultados sobre 255432 latidos que representan 15 registros (25% de DICARDIA) dan una sensibilidad (Se) de 97.347630% y un valor predictivo positivo (P+) de 96.84413% para el algoritmo de Pan&Tompkins; y Se de 95.540104% y P+ de 93.037086% para el algoritmo basado en la transformada de ondaletas. Este trabajo representa un valioso punto de partida para anotar de forma semiautomática bases de datos de ECG de esfuerzo y adicionalmente provee de anotaciones para la evaluación de algoritmos de detección de QRS. El sistema de anotación será presentado y publicado en las memorias del IV congreso TIC.EC 2016 y la evaluación de los algoritmos serán publicados en las memorias del AndesCon 2016. |
| format | bachelorThesis |
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| institution | Universidad de Cuenca |
| language | spa |
| publishDate | 2016 |
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| spelling | oai:dspace.ucuenca.edu.ec:123456789-259642020-08-03T17:16:10Z Implementación de un sistema de anotación y evaluación de los detectores de QRS: PAN&TOMPKINS, basado en la transformada de ondaletas sobre electrocardiogramas de esfuerzo Fajardo Reinoso, Juan Manuel Wong de Balzan, Sara Astudillo Salinas, Darwin Fabián Ecg Qrs Rr Prueba De Esfuerzo El objetivo de la presente investigación fue desarrollar un sistema de anotación semiautomático de series RR obtenidas de una base de datos electrocardiográfica de esfuerzo de 8 derivaciones denominada DICARDIA, para posteriormente evaluar el desempeño los algoritmos de QRS: Pan&Tompkins, Ondaletas. Inicialmente, el usuario realiza una inspección visual y valida o rechaza el canal de referencia. Posteriormente, el sistema propone dos opciones según la calidad de la secuencia RR, en caso de que la secuencia contenga pocos artefactos, la anotación se realiza sobre ventanas de interés. En el caso de secuencias RR muy ruidosas, el sistema permite la anotación latido a latido sobre todo el canal de referencia. Finalmente, el sistema genera un archivo de anotación basado en estándares electrocardiográficos que se utiliza para evaluar el desempeño de los diferentes detectores de QRS. Los resultados sobre 255432 latidos que representan 15 registros (25% de DICARDIA) dan una sensibilidad (Se) de 97.347630% y un valor predictivo positivo (P+) de 96.84413% para el algoritmo de Pan&Tompkins; y Se de 95.540104% y P+ de 93.037086% para el algoritmo basado en la transformada de ondaletas. Este trabajo representa un valioso punto de partida para anotar de forma semiautomática bases de datos de ECG de esfuerzo y adicionalmente provee de anotaciones para la evaluación de algoritmos de detección de QRS. El sistema de anotación será presentado y publicado en las memorias del IV congreso TIC.EC 2016 y la evaluación de los algoritmos serán publicados en las memorias del AndesCon 2016. The aim of this project is to develop a semiautomatic annotation RR time-series system using an eight leads stress database named DICARDIA. In a first stage the user realizes a visual inspection validating or denying the channel proposed by the system based in statistics measure. In the second stage the system has two options based in the quality of RR-time series, if the series contains few artifacts the annotations is realized using interval of annotations, in the case of noisy series, the system allows annotations beat by beat. Finally, an annotation file is generated under standard formats that are used to evaluate QRS detectors. The performance measures were the Sensibility (Se) and positive predictive value (P+). The results realized over 255432 beats provide a Se of 97.347630% and P+ of 96.84413% for the Pan & Tompkins (PT) and Se of 95.540104% and P+ of 93.0337086% for based wavelet transform (WT). The procedure developed in this work can be seen as a valuable starting point in semiautomatic annotation of large electrocardiographic databases, as well to evaluate and to improve stress ECG delineations and provides of delineations to evaluate the performance measure of QRS detectors. This work has been published in two indexed journals. The semiautomatic annotation system will be presented and published in TIC.EC 2016 memories and the evaluation of QRS detection algorithm will be published in AndesCon 2016 memories. Ingeniero en Electrónica y Telecomunicaciones Cuenca 2016-11-15T13:12:04Z 2016-11-15T13:12:04Z 2016 bachelorThesis http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/25964 spa TET;45 application/pdf application/pdf |
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