Identificación de complejos QRS del electrocardiograma a través de máquinas de soporte vectorial

Abstract

En este trabajo se construyeron y probaron programas clasificadores basados en máquinas de soporte vectorial (MSV) para la identificación de complejos QRS de un electrocardiograma. Las pruebas se realizaron utilizando una muestra de 16 registros de 30 minutos de duración, 8 provenientes de hombres y 8 de mujeres pertenecientes a la base de datos de arritmias cardíacas del Instituto Tecnológico de Massachusetts, cada registro fue filtrado utilizando un filtro digital de primer orden con ancho de banda entre 4 y 15 Hz, posteriormente a cada latido cardíaco se le calcularon los parámetros: duración de la onda P, intervalo PR, duración del QRS, duración del intervalo QT, duración de la onda T, duración del intervalo RR, amplitud de onda QR y amplitud de onda RS, recomendados por la Asociación Americana del Corazón para el estudio de arrítmias. Se trabajó con 28.829 latidos normales, 755 con Contracción Ventricular Prematura (PVC), 516 con Contracción Atrial Prematura (APC), 4106 latidos PACED y 505 latidos de otros tipos. Estos patrones fueron utilizados para construir y evaluar los clasificadores con funciones kernel lineal, polinómica y de base radial gaussiana (RBF). La programación se realizó en MATLAB®, utilizando las librerías de optimización mexSVMTrain y mexSVMTest disponibles gratuitamente en LIBSVM. La evaluación se realizó utilizando validación cruzada, ofreciendo el mejor desempeño el clasificador construido con función kernel RBF, con y=3, épsilon =0,001 y C =1, el cual presentó una tasa de clasificación del 99 %para QRS normales y PACED, 97% para PVC y de 60 % para APC y un 90 %de exactitud de clasificación para estos tipos de latidos.