NUEVO_METODO_PARA_EL_ANALISIS_DEL_ELECTROCARDIOGRA

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NUEVO METODO PARA EL ANALISIS DEL 
ELECTROCARDIOGRAMA 
M. Cañizares*, N. Gómez*, R. I. González*, M. M. Rivero** 
 
*Instituto Central de Investigación Digital 
**Hospital Clínico Quirúrgico Hermanos Ameijeiras 
Calle 202 #1704 e/ 17 y 19, Siboney, Playa, La Habana 
mcanizares@icid.edu.cu 
 
 
 
RESUMEN 
 
Se presenta un método para la identificación del inicio y 
final del complejo QRS, el final de la onda T y el estudio 
de la actividad auricular con el fin de mejorar los 
resultados obtenidos en trabajos precedentes. En el diseño, 
se estableció como restricción que el método no debía 
requerir altos niveles de procesamiento computacional 
pues está orientado a ser utilizado en equipos de baja 
capacidad de cómputo. Para la evaluación del método se 
utilizaron 500 ECG realizados con dos electrocardiógrafos 
digitales de forma aleatoria en un servicio de Cardiología; 
estos equipos almacenan la información asociada a cada 
caso en discos magnéticos. Dos especialistas identificaron 
la presencia y duración (inicio y final) de cada uno de los 
eventos estudiados con la ayuda de un programa con 
herramientas gráficas desarrollado con este fin; el criterio 
de los especialistas como regla de oro para la evaluación 
del método propuesto. Los resultados obtenidos fueron 
superiores a los obtenidos en evaluaciones realizadas a 
algoritmos que persiguen el mismo objetivo que el método 
propuesto. 
 
Palabras clave: detección de ondas de ECG, 
identificación del QRS, final del la onda T, actividad 
auricular. 
1. INTRODUCCIÓN 
 
El uso de la interpretación automática del 
electrocardiograma (ECG) se ha generalizado 
internacionalmente por las ventajas que ofrece [1]. Entre 
estas ventajas se pueden señalar las siguientes: 
• Estabilidad en la calidad del proceso de interpretación 
del ECG y estandarización en los criterios utilizados. 
• Posibilidad de difundir el conocimiento de 
especialistas altamente calificados. 
• Liberación de los especialistas de gran parte de la 
rutinaria tarea de interpretación visual del ECG al ser 
muy específica y sensible a la normalidad. 
• Posibilidad de crear bases de datos, con la señal de los 
pacientes estudiados, para apoyar las tareas 
investigativas. 
• Utilización de estos equipos como herramienta de 
evaluación durante la formación de especialistas. 
El proceso de interpretación automática del ECG se 
basa en la identificación y medición de los eventos 
electrocardiográficos (ondas, intervalos y segmentos) 
mediante algoritmos desarrollados con este fin. 
Típicamente, los algoritmos se fundamentan en las 
características espectro temporales del ECG y en 
características fisiológicas de esta señal. 
Los eventos que generalmente se estudian en el ECG 
para su interpretación son los siguientes: 
• Actividad auricular representada por las ondas P, f, F. 
• Intervalo PR. 
• Complejos QRS y las ondas que los componen. 
• Segmentos ST (desviación respecto a la línea base y 
pendiente). 
• Onda T. 
• Intervalo QT. 
 Los resultados reportados internacionalmente difieren 
sustancialmente, mientras que en la detección del complejo 
QRS se obtienen resultados muy cercanos al 100% [4], en 
la identificación de la actividad auricular se consideran 
como buenos aquellos resultados superiores al 90% [1, 4]. 
La identificación del final de la onda T es primordial para 
la medición del intervalo QT y este instante ha sido 
considerado como un punto que no está bien establecido en 
la señal pues no existe un criterio único sobre su definición 
[5]. 
El objetivo del presente trabajo es explicar los 
algoritmos desarrollados por los autores para la 
identificación de la onda P y el final de la onda T, así como 
discutir los resultados obtenidos en una evaluación 
preliminar con 500 pacientes. Además, se presenta una 
nueva variante para la identificación del final del complejo 
QRS a partir de un algoritmo desarrollado y expuesto con 
anterioridad por los autores [1]. Estos algoritmos van 
encaminados a erradicar debilidades encontradas en 
algoritmos desarrollados anteriormente por los autores [1], 
[2] y a disminuir los requisitos en cuanto a potencia de 
cómputo. 
 
2. METODOLOGÍA 
 
Se realizaron 500 ECG en una consulta de Cardiología 
con dos electrocardiógrafos digitales CARDIOCID-BS; la 
selección de los pacientes fue al azar. El equipo utilizado es 
capaz de adquirir simultáneamente las doce derivaciones 
del ECG estándar con una frecuencia de muestreo de 500 
Hz (conversor A/D de 12 bits) y una resolución digital 
xiomara
Memorias V Congreso de la Sociedad Cubana de Bioingeniería, Habana 2003, Junio 10 al 13 de 2003
xiomara
959-212-095-1 © 2003, Sociedad Cubana de Bioingeniería, artículo T_0036
 
de 3,15 µV por unidad de conversión. Además, almacena 
en discos magnéticos los datos generales del paciente 
estudiado, el ECG digital y las mediciones que realiza de 
forma automática. 
Para la evaluación de los algoritmos propuestos, dos 
especialistas experimentados midieron los eventos 
estudiados y sus resultados fueron tomados como criterio 
de verdad. En el caso de la actividad auricular, se estudió la 
eficacia del algoritmo propuesto para identificar la 
presencia de las ondas asociadas a esta actividad (f, F y P), 
mientras que en el estudio de la onda T se evaluó el nivel 
de coincidencia de la medición automática con la realizada 
por los especialistas. En cuanto a los complejos QRS, se 
mejoró la forma de identificar el inicio y final de cada 
complejo, lo que contribuye a mejorar la medición de la 
duración de las ondas que componen a este complejo. 
 
2.1. Estudio de la actividad auricular 
 
Dos especialistas identificaron las ondas P, f, F en la 
derivación II de todos los casos estudiados sin tener 
conocimiento de los resultados obtenidos por el algoritmo 
evaluado. Para ello, se auxiliaron de un programa con 
interfaz gráfica que les permitía observar en detalle cada 
derivación del ECG y marcar el inicio y final de cada 
evento. 
El algoritmo propuesto es una modificación de un 
algoritmo reportado en la literatura que parte del cálculo de 
una función auxiliar que se basa en la simetría que 
caracteriza a la onda P [3]. No obstante, fue utilizado por 
los autores para estudiar cualquier tipo de actividad 
auricular. La expresión de la función auxiliar es la 
siguiente: 
donde: 
F(i): valor de la función auxiliar para la muestra i. 
L: ancho de la ventana de integración (20 muestras 
equivalentes a 40 ms). 
S(j): Función calculada como la suma de los 
acumulados de diferencias en 40 ms a la izquierda y 
derecha de la muestra j. 
Esta función lo que pretende es aprovechar la simetría 
que caracteriza a la onda P para destacar la muestra en que 
la simetría es mayor pues esta condición se produce 
precisamente alrededor del pico de la onda estudiada. Las 
modificaciones introducidas por los autores del presente 
trabajo fueron: 
• Aplicar la función en tres derivaciones por separado y 
establecer un criterio de mayoría, o sea, para decir que 
existe la onda estudiada es obligatorio que al menos se 
identifique en dos de las tres derivaciones analizadas. 
• Una vez que se dice que existe una onda en una zona 
de señal determinada, se aplica un criterio de nivel de 
voltaje, derivación a derivación, para establecer la 
existencia de la onda en cuestión. 
• El inicio y final de las ondas se establece a partir de 
umbrales fijados experimentalmente. 
El estudio de las ondas f y F se realiza en la derivación 
II si no se identifica la onda P. Para ello, se toma cada 
intervalo TP y se aplica el siguiente procedimiento: 
• Se busca el mínimo valor de voltaje y se le resta a cada 
muestra. 
• Se eleva al cuadrado el valor de cada muestra con el 
fin de destacar las diferencias. 
• Se calcula nuevamente la función auxiliar y se aplican 
criterios similares a los aplicados para identificar la 
onda P. 
 
2.2. Identificación del final de la onda T 
 
El instante final de la onda T es difícil de precisar pues 
estazona del ECG generalmente está caracterizada por 
componentes de baja frecuencia que se traducen como un 
segmento de señal con baja pendiente [6], en la que no se 
puede identificar un cambio abrupto de pendiente o de 
polaridad que facilite el establecimiento del punto buscado 
como sucede, por ejemplo, en el inicio del complejo QRS 
de forma general. 
Para la identificación del final de la onda T, se 
desarrolló un algoritmo basado en el seguimiento de un 
contorno en busca de la mínima distancia respecto a una 
referencia. En este caso, el contorno es la señal 
electrocardiográfica y la referencia es la línea base. El 
algoritmo consta de los siguientes pasos: 
1. Detección del complejo QRS y estimación de la línea 
base de la señal: La detección se realiza mediante el 
uso de la Función de Velocidad Espacial (FVE) de la 
forma descrita por los autores en una publicación 
anterior [1, 3]. La estimación de la línea base se realiza 
a partir del valor promedio de las muestras que 
anteceden al inicio del complejo QRS. 
2. Identificación del pico de la onda T: Primeramente se 
identifica el final del segmento ST a partir de un 
algoritmo publicado anteriormente por los autores [1]. 
Este punto se toma como el inicio de una ventana en la 
que se buscará el pico de la onda T como el máximo 
valor absoluto del ECG. La duración de la ventana de 
búsqueda se establece a partir de la relación, 
inversamente proporcional, existente entre la 
frecuencia cardiaca y la duración del intervalo QT. 
3. Seguimiento de la segunda rama de la onda T: Se 
sigue, muestra a muestra, la señal mientras se calcula la 
distancia entre la muestra estudiada y la estimación de 
la línea base. El proceso se detiene cuando la distancia 
deja de disminuir durante un período de 10 ms (Fig 1). 
 
 
Figura 1. Seguimiento de la segunda rama de la onda T hasta alcanzar la 
línea isoeléctrica. 
 
 
( ) ( )∑
+
−=
=
Li
Lij
jSiF
 
2.3. Identificación del inicio y final del 
complejo QRS 
 
En trabajos anteriores, los autores del presente 
documento identificaban el inicio y final de los complejos 
QRS a partir del cálculo de la Función de Velocidad 
Espacial (FVE) para ocho derivaciones simultáneas (I, II y 
derivaciones precordiales) y del establecimiento de un 
umbral que establecía la frontera entre zona asociada a 
complejos QRS y zona asociada a otro elemento del ECG. 
Esta forma de trabajo presentaba debilidades en casos 
portadores de bloqueos intraventriculares de rama pues en 
estos casos la duración del complejo QRS puede presentar 
diferencias significativas al observar esta medición desde 
diferentes planos. Con el fin de eliminar este problema, se 
definió una nueva forma para la identificación del inicio y 
final del complejo QRS que es la siguiente: 
• Cálculo de la FVE a partir de las ocho derivaciones 
independientes con el fin de localizar los complejos 
QRS. 
• Cálculo de la FVE a partir de tríos de derivaciones (I, 
II, III; aVR, aVL, aVF; V1, V2, V3; V4, V5, V6) para 
identificar el inicio y final de cada complejo QRS en 
estos tríos. 
De está forma se tiene un inicio y final del complejo 
QRS por cada trío y se logra un estudio más preciso de las 
ondas que lo componen. 
 
3. RESULTADOS 
 
Se estudió una muestra compuesta por 500 ECG que 
fueron realizados a pacientes diferentes. La composición de 
la muestra aparece en la tabla I. 
 
Tabla I 
Composición de la muestra estudiada 
Diagnóstico Cantidad 
Normales 247 
Taquicardia o Bradicardia Sinusal 88 
Bloqueos Intraventriculares 26 
Fibrilación auricular, taquicardia paroxística y 
arritmia sinusal 
19 
Trastornos de la repolarización ventricular 35 
Infarto 48 
Hipertrofia ventricular 37 
Total 500 
 
Los resultados en la identificación de las ondas 
asociadas a la actividad auricular se muestran en la tabla II. 
 
Tabla II 
Resultados del estudio auricular 
Onda Presente No 
detect. 
Detect. % Falsa 
Detección 
P, f, F 4530 158 4372 96,51 62 
F, f 121 33 88 72,73 8 
P 4409 125 4282 97,12 54 
 
Al estudiar la onda P por separado se obtuvo una 
efectividad del 97,12%, resultado superior a evaluaciones 
hechas anteriormente por los autores de este trabajo. 
Para evaluar los resultados en la identificación del final 
de la onda T, se estableció que para que la medición 
automática fuera correcta no debía distanciarse más de 
20 ms de la medición hecha por los especialistas. Se 
estableció este límite pues es el equivalente a 0,5 mm en el 
papel milimetrado a una velocidad de registro de 25 mm/s y 
ese es un error despreciable en opinión de múltiples 
especialistas consultados. 
Se estudiaron 4221 ondas T y se produjeron errores en 
26, la identificación fue adelantada en 14 casos y fue tardía 
en 12 casos. La coincidencia fue de 99,38%, valor superior 
a los resultados obtenidos anteriormente con otros 
algoritmos por los autores del presente trabajo. 
Para evaluar la efectividad de la variación en la 
identificación del inicio y final del complejo QRS, se hizo 
énfasis en identificar los casos con bloqueos 
intraventriculares. Se pudo observar que al mejorarse la 
identificación del inicio y final del complejo QRS, se logró 
diagnosticar el bloqueo intraventricular en todos los casos 
estudiados. 
 
4. DISCUSIÓN 
 
Como se puede observar en la tabla II, el resultado 
global (todas las ondas) está en correspondencia con lo 
planteado en la literatura como un buen resultado en el 
estudio de la onda P, a pesar de que se estudió esta onda 
conjuntamente con el resto de las ondas auriculares. 
La baja efectividad en la detección de las ondas f y F no 
influyó en el diagnóstico final pues estas ondas solamente 
están asociadas a casos de fibrilación y flutter auricular y al 
encontrarse una frecuencia de ellas que al menos triplique 
la frecuencia ventricular ya es posible diagnosticar la 
patología en cuestión. No obstante, se obtuvieron 
resultados comparables a los reportados 
internacionalmente. 
Al evaluar independientemente la identificación de la 
onda P, se observa que el resultado es superior a los 
obtenidos por los autores en evaluaciones anteriores [3]. 
Todo el algoritmo es basado en operaciones enteras, lo que 
deja establecida la simplicidad de las operaciones. 
La identificación del final de la onda T es un tema en el 
que internacionalmente no se han obtenido resultados con 
la precisión deseada pues este es un instante que no ha sido 
bien definido conceptualmente y se ubica en una zona 
caracterizada por componentes de baja frecuencia, por lo 
que es difícil identificarlo. El algoritmo propuesto en el 
presente trabajo ofrece resultados que pueden considerarse 
satisfactorios pues la gran mayoría de las mediciones 
realizadas tuvieron un error inferior a 20 ms y en ningún 
caso el error fue superior a los 30 ms tomando como 
referencia a humanos auxiliados por un programa que no es 
la forma típica de realizar las mediciones 
electrocardiográficas. 
Debe destacarse el cambio que se produjo en el 
diagnóstico de los bloqueos intraventriculares. Al corregir 
el inicio y final de los complejos QRS, fue posible 
identificar la presencia de ondas R´ en todos los casos y la 
patología fue diagnosticada. En el resto de la muestra 
 
estudiada, la variación del algoritmo no influyó en el 
diagnóstico, aunque se logró mayor precisión en el valor de 
la duración del complejo QRS. 
. 
5. CONCLUSIONES 
 
Como conclusiones del presente trabajo se puede 
plantear lo siguiente: 
El método propuesto introduce mejoras sustanciales en 
la detección de las ondas asociadas a la actividad auricular 
sin un costo computacional elevado. 
Se ha introducido una forma sencilla y eficiente de 
identificar el final de la onda T. Este algoritmo puede tener 
utilidad para el estudio de la dispersión del intervalo QT. 
La mejora introducida en la identificación del inicio y el 
final de los complejos QRS eleva la efectividad del 
diagnóstico de los bloqueos intraventriculares sin afectar al 
resto delas patologías. 
 
REFERENCIAS 
[1] R. González ¨Análisis Computadorizado de Electrocardiogramas¨. 
Cuaderno de Ingeniería Biomédica. Edición Especial: Ingeniería 
Biomédica en América Latina. Vol 13, n. 3, p 139-148. Julio, 1997. 
[2] R. González ¨Investigación en el procesamiento de la señal 
electrocardiográfica y sus aplicaciones¨. Tesis de Doctorado. 
ISPJAE. 1997. 
[3] R. González, M.M. Rivero, R. Fernández. Evaluación de un 
programa para la interpretación automática de electrocardiogramas. 
Primer Congreso Virtual de Cardiología. Enero, 2000. 
[4] P. Gomis, D.L. Jones, P. Caminal, E.J. Berbari, Lander P. Analysis of 
Abnormal Signals Within the QRS Complex of the High-Resolution 
Electrocardiogram. IEEE Trans. Biomed. Eng. 44(8):681-693, 1997. 
[5] Homs Eduard, et.al Automatic Measurement of Corrected QT 
Interval in Holter Recordings: Comparison of Its Dynamic Behavior 
in Patients After Myocardial Infarction with and without Life-
Threatening Arrythmias. American Heart Journal, vol. 134 (2), p. 
181 - 188, 1997. 
[6] Karagounis Labros A., et.al. Multivariate Associates of QT 
Dispersion in Patients with Acute Myocardial Infarction: Primacy of 
Patency Status of the Infarct-Related Artery. American Heart 
Journal, vol. 135 (6), p. 1027 - 1035, 1998.