- Resumen
- Introducción
- Bioseñal ECG
- Bioseñal EMG
- Metodología
- Análisis de
resultados - Conclusiones
- Referencias
Resumen
Este documento presenta principales
características de un ECG elaborado, siendo comparado con
las señales de un instrumento de adquisición de
señales biomédicas elaborado por un grupo de
estudiantes como su trabajo de grado con lo que verifican el
funcionamiento de los sistemas y se canaliza uno de los
resultados.
Introducción
Las señales ECG son señales que permiten
captar el ciclo cardiaco; el cual incluye todos los eventos
relacionados con el paso de la sangre a través del
corazón.
La naturaleza de señales eléctricas que
maneja el corazón puede establecer el estudio del
comportamiento que tiene el mismo; siendo así; una ventaja
para el análisis y comprobación de sus correctos
movimientos haciendo de esto una ventaja para las detecciones de
enfermedades cardiacas.
De igual manera las señales ECG pueden ser
señales totalmente utilizables para el estudio de
prótesis y mecanismos que pueden ayudar a las personas que
hayan sido víctimas de una amputación.
Para la adquisición de estas señales se
debe tener especial cuidado; debido a que una mala
adquisición puede dejar de lado información valiosa
en la señal extraída, provocando un
diagnóstico equivocado totalmente por lo que el
único perjudicado seria la persona a la que se le
practique las pruebas.
Bioseñal
ECG
Un electrocardiograma (ECG) es un examen que registra la
actividad del corazón.
Un ECG se emplea para medir:
Cualquier daño al corazón.
Que tan rápido está palpitando el
corazón y si lo está haciendo de forma
normal.Los efectos de fármacos o dispositivos
utilizados para el control del corazón.El tamaño y la posición de las
cámaras del corazón.
Valores Normales.
Frecuencia cardiaca 60 a 100 latidos por
minuto.Ritmo cardiaco: constante y uniforme
A. Ondas componentes de ECG
Un período del ECG concerniente a un individuo
sano, consiste en una onda P, el complejo QRS, la onda T y la
onda U, tal como se muestra en la siguiente Figura1.
Figura 1. Onda encefalograma
Las porciones del electrocardiograma entre las
de?exiones se denominan segmentos, y las distancias entre ondas
se denominan intervalos. El ECG puede ser dividido en los
siguientes intervalos y segmentos:
Onda P: En condiciones normales es la primera marca
reconocible en el ECG. Corresponde a la llegada de la
señal de activación a las aurículas. Su
duración es menor de 100ms y su voltaje no excede los
2,5mV.
Intervalo PR: Muestra el período de inactividad
eléctrica correspondiente al retraso que sufre el
estímulo en el nodo auricular ventricular. Su
duración debe estar comprendida entre los 120 y
200ms.
Complejo QRS: Es la marca más
característica de la señal
electrocardiográ?ca. Representa la llegada de la
señal de activación a ambos ventrículos. Su
duración es de 80 a 100ms.
Segmento ST: Comprende desde el final del complejo QRS
hasta el inicio de la onda T.
Onda T: Corresponde a la repolarización
ventricular, aparece al final del segmento ST. Intervalo QT:
Comprende desde el inicio del complejo QRS hasta el final de la
onda T y representa la despolarización y
repolarización ventricular. Su duración
estará entre 320 y 400 ms. A continuación se
muestra una Tabla I con la relación entre el ritmo
cardiaco y la duración de este intervalo.
Ritmo cardíaco | Duración QT (s) |
60 | 0.33 – 0.43 |
70 | 0.31 – 0.41 |
80 | 0.29 – 0.38 |
90 | 0.28 – 0.36 |
100 | 0.27 – 0.53 |
120 | 0.25 – 0.32 |
Tabla 1
RITMO CARDIACO
Figura 2. Disposición de los
electrodos registrando derivaciones electrocardiográficas
estándar
Derivación I: brazo izquierdo va al terminal
positivo y el brazo derecho colocando el terminal negativo el
electro- cardiógrafo registra potenciales positivos de
+0,5mV.Derivación II: pierna izquierda va al
terminal positivo y el brazo derecho colocando el terminal
negativo, el electrocardiógrafo registra potenciales
positivos de +1,2V.Derivación III: Pierna izquierda va al
terminal positivo y el brazo izquierdo colocando el terminal
negativo, el electrocardiógrafo registra potenciales
positivos de +0,7V.
Bioseñal
EMG
Electromiografía se define como el registro de la
actividad eléctrica del músculo.
Una electromiografía se emplea con mayor
frecuencia cuando las personas tienen síntomas de
debilidad y la evaluación muestra deterioro de la fuerza
muscular. Este examen puede ayudar a diferenciar entre debilidad
muscular causada por lesión de un nervio fijado a un
músculo y debilidad debido a trastornos
neurológicos.
La utilidad de la electromiografía ha sido
demostrada con el paso del tiempo. Hoy en día los
clínicos disponen de esta clase de técnicas para
proporcionar pruebas objetivas de la implicación del
sistema nervioso y muscular afectado por diversas
patologías. También ayuda a la localización
específica de la lesión, a conocer la magnitud de
la lesión y a establecer un pronóstico de
recuperación funcional.
A. Valores normales
Normalmente hay muy poca actividad eléctrica en
un músculo en reposo. Introducir las agujas puede causar
alguna actividad eléctrica, pero una vez que los
músculos se calman, se debe detectar muy poca actividad de
este tipo. Cuando usted flexiona un músculo, la actividad
comienza a aparecer. A medida que usted contrae más el
músculo, la actividad eléctrica se incrementa y se
puede observar un patrón. Este patrón le ayuda al
médico a determinar si el músculo está
respondiendo como se debe.
Figura 3. Esquema de
colocación
B. Características de la
señal EMG
Las principales características de las
señales EMG son: la amplitud del pico principal, los
cambios de fase de la señal, la duración y la
estabilidad de la misma. La amplitud de la tensión que se
puede medir está comprensión entre uV y mV y entre
50 y 200Hz.
Existen dos métodos para detectar las
señales EMG, la invasiva y la no invasiva. El
método invasivo emplea electrodos intramusculares mientras
que el método no invasivo utiliza electrodos
superficiales.
El EMG es una señal que se forma por las
variaciones del estado de las fibras musculares, a
continuación se muestra la forma característica de
una señal EMG en la cual se identifican tres contracciones
musculares.
Figura 4. Forma característica de
una señal EMG
Metodología
Para la adquisición de las señales tanto
ECG como EMG se implementó el siguiente
circuito:
Figura 5. Circuito Adquisición de
Señales Biomédicas
Para ello se toma las señales se realizó
utilizando una derivación unipolar V6 con ubicación
de los electrodos entre: Mano Derecha, Mano Izquierda y Pie
Izquierdo, las mismas que pasan directamente a ser amplificadas y
transmitidas hacia el computador.
Mediante el software de LabView se aplica un filtrado de
la señal original para acondicionar de la mejor manera la
toma ECG y realizar un correcto análisis.
Primero se aplica un filtro de 80Hz pasa bajo el cual
filtra todo tipo de interferencia magnética que pueda
existir en el ambiente, otro filtro pasa banda de 20Hz permite
que la señal que contiene la información importante
puede ser ingresado al sistema así señales como la
de los pulmones que está por debajo de los 5Hz sea
eliminada, finalmente un filtro elimina banda en 55Hz y 65Hz que
permite que las frecuencias como la de las fuentes de
alimentación sean borradas de la señal que contiene
la información del ECG.
La muestra del periodo cardiaco se realiza mediante la
derivada de la señal 1 para así obtener el pico
máximo de la misma, que ocurre cuando la onda R sube, este
tiempo en donde ocurre este pico máximo es guardado hasta
que se de el próximo pico, el valor guardado entre pico y
pico de la onda R nos indica el periodo de la señal
cardiaca.
En el caso del EMG se aplica el mismo concepto con la
diferencia que en este se tiene una derivación en el
palmar mayor y el bíceps, con un mismo sistema de filtrado
para eliminar de igual manera todo tipo de señal que
interfiera en el análisis.
De la misma forma que en el caso anterior se utiliza el
software de Labview para la adquisición, filtrado y
visualización de la señal.
Este es el panel frontal del software utilizado para los
respectivos análisis.
Figura 6. Panel frontal
adquisición de las señales
biomédicas.
La realización del hardware contiene:
1) AD620
2) TL082
3) Resistencias:
a) 220 KOhmios x3
b) 22 KOhmios x2
c) 1 MOhmio
d) 6.98 KOhmios
4) Condensador:
a) 0.1uF
5) Electrodos Circulares de superficie con gel
de contacto directo.
La adquisición de las señales ha sido
llevada en un paciente tanto para EMG como para ECG el cual con
la mano derecha, mano izquierda y pie derecho se toman las
señales en un solo estado de la persona, sin cansancio, ni
agitación, completa- mente sana sin ningún tipo de
afección que pueda interferir en la prueba.
En el caso del EMG se toma la señal de una sola
persona, con un estado físico estable, sin enfermedad
alguna, ubicando los electrodos en el palmar mayor y
bíceps, con lo que se pide al paciente que realice una
fuerza en un determinado instante y vuelva a relajarse en
otro.
Análisis de
resultados
La señal ECG adquirida por parte del trabajo de
tesis como se aprecia en la Figura 7 contiene una elevada
cantidad de componentes de señales inmiscuidas en la
misma, las cuales pueden provocar fallas en los análisis
de la señal y el respectivo diagnóstico.
Trabajando los espectros de la señal recogida
(Figura 8) se observa claramente componentes en el rango de
frecuencias de 5 a 10Hz las mismas que producen una señal
totalmente ruidosa la misma que imposibilita su correcto
análisis.
Figura 7. Señal ECG
Existe una segunda muestra que ha sido ingresada a un
filtro pasa banda notch con lo que se pretende disminuir este
ruido y componentes que ingresan con la señal de
análisis produciéndose una disminución del
20% con lo que la señal de igual manera se encuentra con
una alta cantidad de ruido como para ser analizada
correctamente.
Inclusive existe una componente sinodal que ingresa con
el ECG que distorsiona de igual manera al análisis, esta
señal producida por la respiración de la persona
sometida a la prueba no permite una estabilidad de la
señal para analizarla.
Figura 8. Espectros Señal
ECG
En el caso del EMG como se aprecia en la Figure 9 existe
menos ruido inmiscuido en la señal principal en el caso
del trabajo de tesis; sin embargo, esto no quita el ruido que
produce picos en la señal principal que se aprecian en el
espectro de frecuencia.
La adquisición realizada por parte de ambos
sistemas han sido de partes diferentes por lo que no se
podría realizar un mejor análisis de estas
señales, en este caso cabe resaltar el excelente filtrado
por parte de la señal EMG obtenida en comparación
con el trabajo de tesis, esto se aprecia claramente en el
espectro de frecuencia de la Figure 10 en donde pequeñas
filtraciones de señales de interferencia ingresan en el
sistema 1, comparado con el sistema 2 que tiene una mejor
performance.
Figura 9. Señal EMG
Figura 10. Espectros Señal
EMG
Conclusiones
Las señales ECG y EMG obtenidas mediante el
filtrado digital de la señal, es mucho más clara
para el análisis de cualquier tipo.
Las señales obtenidas por los estudiantes del
trabajo de tesis tienen inclusiones de ruido a su sistema
inclusive obtienen señales de variaciones
respiratorias.
Existe un filtrado alrededor del 90% de señales
de interferencia electromagnética.
El filtrado de 50/60 elimina por completo las
señales que ingresan desde las fuentes de
alimentación del sistema, lo que en contraste con el
trabajo de tesis no existe un adecuado filtrado de las
señales basura.
Con la misma toma o derivación para las
señales tanto ECG como EMG se disminuye en un 400% por
ciento el tamaño del sistema aplicado por el trabajo de
tesis con lo que se vuelve un sistema eficiente fácil de
aplicar, manipulable y portátil.
Realizando el mismo tipo de pruebas entre los dos
sistemas se obtienen señales similares en cuanto a su
información, mas no en su visualización.
Referencias
[1] Electrocardiogra?a.es.[Online].
http://www.electrocardiogra?a.es/ondas ecg.html. Ondas
Componentes del ECG. 06 de 03 de 2012. [2] MedlinePlus.
[Online].
http://www.nlm.nih.gov/medlineplus/spanish/ency/article
/003868.htm. Electrocardiograma. 06 de 03 de 2012.
[3] MedlinePlus.
[Online].http://www.nlm.nih.gov/medlineplus/spanish/ency/article
/003868.htm. Electrocardiograma. 06 de 03 de 2012.
[4] RICHMOND UNIVERSITY. En: Medical Assisting
Technology. [Online]. Available: Estados Unidos.
[2003]
http://www.richmond.cc.nc.us/MedicalAssistingTechnology/Powerpoint/
cardiovascular. REDES INALAMBRICAS. 2003.
[5] F. F Valencia Brito, E. I. Villa Parra.
Diseño y Construcción de un Módulo
Didáctico para la Adquisición y Análisis de
Señales ECG, EEG y EMG. Cuenca: Universidad
Politécnica Salesiana 2013.
[6] Hosseini H G, Luo D, Reynolds K J (2006) The
comparison of
different feed forward neural network architectures for
ECG signal
diagnosis", Medical Engineering & Physics 28:
372–378.
[7]. Mitra S, Mitra, M Chaudhuri, B B. (2009) Pattern
defined heuristic
rules and directional histogram based online ECG
parameter
extraction, Measurement 42: 150–156.
[8]. Olszewsky R. (2001) Generalized feature extraction
for structural
pattern recognition in time-series data. PhD Thesis,
School of
Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburg,
PA 15213.
[9]. Cuiwei L, Chongxun Z, Changfeng T. (1995) Detection
of ECG
Characteristic Points using Wavelet Transforms, IEEE
Trans.
Biomedical Engineering 42: 21–28.
[10]. Karpagachelvi S, Arthanari M, Sivakumar M. (2010)
ECG Feature
Extraction Techniques-A Survey Approach, International
Journal of
Computer Science and Information Security 8:
76–80.
[11]. Schölkopf B, Smola A J, Müller, K R.
(1998) Nonlinear component
analysis as a kernel eigenvalue problem, Neural
Computation,
10: 1299–1319.
[12]. Moody G B, Mark R G (1990) The MIT-BIH Arrhythmia
Database
on CD-ROM and software for use with it, Computers in
Cardiology,
17: 185–188.
[13]. Pat Y. (2000) Sine and cosine transforms, In: The
transforms and
applications handbook. Ed. Poularikas A., D. CRC
Handbook
Published in Cooperation with IEEE Press, pp. 33 –
40.
[14]. Jolliffe I T. (1986) Principal Component Analysis,
Springer, Berlin.
Jaime Alexander Torres Arias, nacido en la
ciudad de Quito el 13 de mayo de 1991, culmino los estudios
primarios en la Unidad Educativa "Vida Nueva", los estudios
secundarios los curso en el Colegio Técnico Experimental
Salesiano "Don Bosco" La Kennedy actualmente cursando el tercer
año de estudios en la carrera de Ingeniería
Eléctrica en la Universidad Politécnica Salesiana,
sede Cuenca-Ecuador.
Autor:
Jaime Alexander Torres
Arias
Universidad Politécnica
Salesiana
Cuenca-Ecuador