Electrocardiografía básica

El electrocardiograma (ECG) es el registro de la actividad eléctrica del corazón. El ECG se ha diseñado para mostrarnos la magnitud y la dirección de las corrientes eléctricas producidas por las estructuras que forman el corazón. Por lo tanto el ECG es un registro de los potenciales de acción transmembrana. Desde su invención en 1902 por Willem Einthoven, hace poco más de un siglo, se ha constituido en la herramienta diagnóstica más utilizada para el enfoque inicial de las enfermedades cardiovasculares.

Análisis de la interferencia inducida en el electrocardiograma y señal de impedancia por compresiones torácicas sobre un maniquí.

[EN]This paper presents a project within that research field. The project consists on the development of an experimental environment comprised by a sensorized practice manikin and a management software system. Manikin model allows the simulation of cardiac arrest episodes on laboratory settings. The management software system adds the capacity to compute and analyze the characteristics of the artifact induced on the electrocardiogram and the thoracic impedance signals by chest compressions during cardiopulmonary resuscitation due to variations of the electrode-skin interface. The main reason for choosing this kind of model is the impossibility to use real people because of the risk of thoracic injuries during chest compression. Moreover, this platform could be used for training in reanimation techniques for real situations. Even laypeople with minimal training can perform cardiopulmonary resuscitation. This can reduce the response time to an emergency while the healthcare personnel arrives, which is key to improve outcomes, since with every minute the chances of survival decrease approximately 10%. It is not necessary to have medical knowledge to perform cardiopulmonary resuscitation, which could increase chances of survival for a patient with an early reanimation since In this context, this paper details the technique solution for the manikin sensorisation to acquire the electrocardiogram, the impedance signal measured between the defibrillation pads placed on the patient’s chest, the compression depth, the compression force and the acceleration experienced by the chest in the three orthogonal axes. Moreover, it is possible to inject a previously recorded electrocardiogram signal.

Concordancia en interpretación electrocardiográfica en síndromes coronarios agudos entre especialistas del servicio de urgencias y cardiólogos

Introducción: El ECG es una herramienta básica en el estudio del dolor torácico, no hay evidencia que demuestre si la interpretación electrocardiográfica de los especialistas de medicina interna y emergencias es similar a la de cardiólogos en casos de SCA. El propósito de este estudio es determinar si existe concordancia en interpretación de los hallazgos electrocardiográficos más frecuentes en la fase aguda de los síndromes coronarios. Metodología: Estudio retrospectivo de concordancia diagnóstica electrocardiográfica, realizado en un hospital universitario de cuarto nivel. Se escogieron los hallazgos electrocardiográficos más frecuentes en síndromes coronarios agudos para ser evaluados por 3 diferentes especialidades y se hizo el análisis de concordancia mediante el cálculo estadístico kappa. Resultados: Se analizaron 200 electrocardiogramas aleatorizados, de pacientes con SCA entre noviembre de 2012 a abril de 2013. La edad promedio fue 65,14 años, la mayoría hombres (62,5%), la hipertensión arterial y enfermedad coronaria fueron las comorbilidades más frecuentes. Se encontró un grado de concordancia moderada (k = 0.61 – 0.80, p <0.001) entre cardiólogos vs emergenciólogos y cardiólogos vs internistas, excepto en lesión subendocárdica (k = 0.11 y 0.24 respectivamente), hubo un grado de concordancia débil (k = 0.41 – 0.60, p <0.001) entre emergenciólogos e internistas. El hallazgo en el que hubo grado de concordancia muy bueno (k > 0.81) fue bloqueo de rama izquierda. Conclusión: Existe grado de concordancia moderada en la lectura electrocardiográfica en la mayoría de variables en relación con síndrome coronario agudo entre los especialistas de medicina interna y emergencias al compararlo con cardiólogos.

Eletrocardiograma em cães: revisão

The electrocardiogram (ECG) is an important tool used in the diagnosis of cardiac arrhythmias, since it gives the graphic representation of depolarization and repolarization processes of the cardiac muscle. This study allows recording the electrical activity of myocardial cells and the underlying differences in electric potential: the magnitude of this difference is measured in millivolts (mV), and its duration is measured in seconds. The ECG is indicated when an irregular rhythm is detected during physical examination, such as bradycardias, tachycardias or arrhythmias that are not secondary to breathing, in animals with a history of syncope or weakness, for monitoring the effectiveness of antiarrhythmic therapy, in cases of putative pleural or pericardial effusion, and also in systemic diseases that lead to arrhythmia. For a reliable assessment, the ECG must be evaluated in conjunction with findings from the physical examination and clinical signs of each patient.

Trombolisis en el tromboembolismo de pulmón

Fil: Valdivieso, W.. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Médicas. Área de Cardiología

Pericarditis constrictiva

Fil: Trucco, Emilce. Hospital Español de Mendoza. Departamento de Cardiología.

Análisis espectral de señales cardiacas mediante frecuencia dominante

La Ingeniería Biomédica surgió en la década de 1950 como una fascinante mezcla interdisciplinaria, en la cual la ingeniería, la biología y la medicina aunaban esfuerzos para analizar y comprender distintas enfermedades. Las señales existentes en este área deben ser analizadas e interpretadas, más allá de las capacidades limitadas de la simple vista y la experiencia humana. Aquí es donde el procesamiento digital de la señal se postula como una herramienta indispensable para extraer la información relevante oculta en dichas señales. La electrocardiografía fue una de las primeras áreas en las que se aplicó el procesado digital de señales hace más de 50 años. Las señales electrocardiográficas continúan siendo, a día de hoy, objeto de estudio por parte de cardiólogos e ingenieros. En esta área, las técnicas de procesamiento de señal han ayudado a encontrar información oculta a simple vista que ha cambiado la forma de tratar ciertas enfermedades que fueron ya diagnosticadas previamente. Desde entonces, se han desarrollado numerosas técnicas de procesado de señales electrocardiográficas, pudiéndose resumir estas en tres grandes categorías: análisis tiempo-frecuencia, análisis de organización espacio-temporal y separación de la actividad atrial del ruido y las interferencias. Este proyecto se enmarca dentro de la primera categoría, análisis tiempo-frecuencia, y en concreto dentro de lo que se conoce como análisis de frecuencia dominante, la cual se va a aplicar al análisis de señales de fibrilación auricular. El proyecto incluye una parte teórica de análisis y desarrollo de algoritmos de procesado de señal, y una parte práctica, de programación y simulación con Matlab. Matlab es una de las herramientas fundamentales para el procesamiento digital de señales por ordenador, la cual presenta importantes funciones y utilidades para el desarrollo de proyectos en este campo. Por ello, se ha elegido dicho software como herramienta para la implementación del proyecto. ABSTRACT. Biomedical Engineering emerged in the 1950s as a fascinating interdisciplinary blend, in which engineering, biology and medicine pooled efforts to analyze and understand different diseases. Existing signals in this area should be analyzed and interpreted, beyond the limited capabilities of the naked eye and the human experience. This is where the digital signal processing is postulated as an indispensable tool to extract the relevant information hidden in these signals. Electrocardiography was one of the first areas where digital signal processing was applied over 50 years ago. Electrocardiographic signals remain, even today, the subject of close study by cardiologists and engineers. In this area, signal processing techniques have helped to find hidden information that has changed the way of treating certain diseases that were already previously diagnosed. Since then, numerous techniques have been developed for processing electrocardiographic signals. These methods can be summarized into three categories: time-frequency analysis, analysis of spatio-temporal organization and separation of atrial activity from noise and interferences. This project belongs to the first category, time-frequency analysis, and specifically to what is known as dominant frequency analysis, which is one of the fundamental tools applied in the analysis of atrial fibrillation signals. The project includes a theoretical part, related to the analysis and development of signal processing algorithms, and a practical part, related to programming and simulation using Matlab. Matlab is one of the fundamental tools for digital signal processing, presenting significant functions and advantages for the development of projects in this field. Therefore, we have chosen this software as a tool for project implementation.

Diseño de cabezal de adquisición para biopotenciales

La monitorización del funcionamiento del corazón se realiza generalmente por medio del análisis de los potenciales de acción generados en las células responsables de la contracción y relajación de este órgano. El proceso de monitorización mencionado consta de diferentes partes. En primer lugar, se adquieren las señales asociadas a la actividad de las células cardíacas. La conexión entre el cuerpo humano y el sistema de acondicionamiento puede ser implementada mediante diferentes tipos de electrodos – de placa metálica, de succión, top-hat, entre otros. Antes de la adquisición la señal eléctrica recogida por los electrodos debe ser acondicionada de acuerdo a las especificaciones de la entrada de la tarjeta de adquisición de datos (DAQ o DAC). Básicamente, debe amplificar la señal de tal manera que se aproveche al máximo el rango dinámico del cuantificador. Las características de ruido del amplificador requerido deben ser diseñadas teniendo en cuenta que el ruido interno del amplificador no afecte a la interpretación del electrocardiograma original (ECG). Durante el diseño del amplificador se han tenido en cuenta varios requisitos. Deberá optimizarse ña relación señal a ruido (SNR) de la señal entre la señal del ECG y el ruido de cuantificación. Además, el nivel de la señal ECG a la entrada de la DAQ deberá alcanzar el máximo nivel del cuantificador. También, el ruido total a la entrada del cuantificador debe ser despreciable frente a la mínima señal discernible del ECG Con el objetivo de llevar a cabo un diseño electrónico con esas prestaciones de ruido, es necesario llevar a cabo un minucioso estudio de los fundamentos de caracterización de ruido. Se han abarcado temas como la teoría básica de señales aleatorias, análisis espectral y su aplicación a la caracterización en sistemas electrónicos. Finalmente, todos esos conceptos han sido aplicados a la caracterización de las diferentes fuentes de ruido en los circuitos con amplificadores operacionales. Muchos prototipos de amplificadores correspondientes a diferentes diseños han sido implementados en placas de circuito impreso (PCB – Printed Board Circuits). Aunque el ancho de banda del amplificador operacional es adecuado para su implementación en una ‘protoboard’, las especificaciones de ruido obligan al uso de PCB. De hecho, los circuitos implementados en PCB son menos sensibles al ruido e interferencias que las ‘protoboard’ dadas las características físicas de ambos tipos de prototipos.

Evaluación de la eficiencia y valoración del impacto económico y social del sistema de telemedicina para poblaciones dispersas y aisladas en un país de bajo ingreso

103 p

Diagnóstico automático de patologías cardíacas de bloqueo

Los electrocardiogramas (ECG) registran la actividad eléctrica del corazón a través de doce señales principales denominadas derivaciones. Estas derivaciones son analizadas por expertos médicos observando aquellos segmentos de la señal eléctrica que determinan cada una de las patologías que pueden afectar al corazón. Este hecho en general, es un condicionante muy importante para el diseño de sistemas expertos de diagnóstico médico, ya que es preciso conocer, delimitar y extraer de la señal eléctrica aquellos segmentos que determinan la patología. Dar solución a estos problemas, sería fundamental para facilitar el diseño de sistemas expertos para el diagnóstico de enfermedades cardiacas. El objetivo de este trabajo es demostrar que es posible identificar patologías cardiacas analizando la señal completa de las diferentes derivaciones de los ECGs, y determinar puntos concretos que determinan la patología en lugar de segmentos de la señal. Para ello se ha utilizado una BBDD de electrocardiogramas y se ha determinado mediante un algoritmo, los puntos de la señal que determinan la patología. Se ha aplicado a la patología de bloqueos de rama y los puntos obtenidos con el algoritmo se han utilizado para el diseño de un clasificador automático basado en redes neuronales artificiales, obteniendo un coeficiente de sensibilidad del 100% y de especificad del 99.24%, demostrando su validez para el diseño de sistemas expertos de clasificación.

Definición de patrones electrocardiográficos para su reconocimiento en una aplicación informática

Aprendizaje de la electrocardiografía para los alumnos de 3º y 4º de Medicina a partir de una biblioteca de electrocardiografía tutelada, creada en un proyecto de innovación y mejora de la calidad docente de 2013. Se trata de detallar los patrones electrocardiográficos reales de todas las alteraciones electrocardiográficas descritas para que puedan ser llevados a una aplicación gráfica de identificación para dispositivos móviles que diagnostique los electrocardiogramas mediante su escaneo.

ECG de septiembre de 2015

SIN FINANCIACIÓN

Respuesta al ECG de septiembre de 2015

SIN FINANCIACIÓN