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Andrés M. Vargas Muñoz, Diana C. Chamorro Sangoquiza, Ana Cristina Umaquinga Criollo, Paul David Rosero Montalvo, Miguel Alberto Becerra Botero, Diego Hernán Peluffo Ordoñez, E. Javier Revelo Fuelagán
Esta investigación presenta el diseño de un prototipo para la detección de arritmias cardíacas que incorpora un sistema embebido de bajo costo computacional en un entorno de recursos computacionales limitados capaz de analizar características de los complejos QRS. Para ello, se desarrolla una estrategia de clasificación de latidos cardiacos, normales y patológicos, en registros electrocardiográficos de larga duración (Holter), los cuales son ondas representativas del latido y su análisis permite identificar arritmias de tipo ventricular. Para el desarrollo de este prototipo inicial, se comprueba que el uso del algoritmo de k vecinos más cercanos (k-NN) junto con una etapa de selección de variables del conjunto de entrenamiento es una buena alternativa y representa una contribución importante de este trabajo a nivel experimental. Los experimentos se realizaron sobre la base de datos de arritmias cardiacas del Massachusetts Institute of Technology (MIT). Los resultados son satisfactorios y promisorios.
This research presents the design of a prototype for the detection of cardiac arrhythmias that incorporates an embedded low-cost computational system in an environment of limited computational resources capable of analyzing characteristics of the QRS complexes. To do this, a strategy for classifying normal and pathological heart beats is developed in long-term electrocardiographic recordings (Holter), which are representative waves of the beat and their analysis allows identifying ventricular arrhythmias. For the development of this initial prototype, it is found that the use of the k nearest neighbors (k-NN) algorithm together with a stage of selection of variables from the training set is a good alternative and represents an important contribution of this work to experimental level. The experiments were carried out on the basis of cardiac arrhythmia data from the Massachusetts Institute of Technology (MIT). The results are satisfactory and promising.
