Sistema de adquisición, transmisión y análisis de señales de ECG

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Sistema de adquisición, transmisión y análisis de señales de ECG
M. Caggioli1, S. Ponce1,2, C. E. D´Attellis1,2,V. Arévalo1 y M. Roberti1,2
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Universidad Tecnológica Nacional/ Facultad Regional San Nicolás, GADIB, San Nicolás, Argentina
2
Universidad Tecnológica Nacional/ Secretaría de Proyectos Especiales, Buenos Aires, Argentina
Abstract— Present job describes a development for an ECG
acquisition, transmission and ECG analysis system. The acquisition equipment has several functions as digitalize the signal,
save the signal on a Compact Flash card, or send them to PC
or other USB connection. This equipment is based on PIC
16F873 microcontroller and performs all the functions helped
by periferical devices as amplifiers, isolated amplifiers, isolated
power switch, active filters, etc. Transmission is performed by
a G20 Motorola chip that works on GSM network. The signal
is sent by that network to a precise Internet IP node, in order
to see on this PC the signal in real time. ECG analysis is based
on Wavelet transform algorithms. Complementing that
equipment
it
was
developed
an
Internet
page
http://www.frsn.utn.edu.ar/holter/ where the equipment can
load the signal with another data of the patient in order to see
by the doctor anywhere.
lado los algoritmos matemáticos desarrollados para caracterizar dicha señal.
II. MATERIAL Y MÉTODOS
A. Adquisidor de ECG
El adquisidor de ECG, también utilizado en forma independiente como electrocardiógrafo digital con almacenamiento de la señal consta de una etapa analógica y una etapa
digital. En la Figura 1 se puede observar un diagrama en
bloques del adquisidor.
Key words— ECG analysis, PIC 16F873, Motorola G20 module, Wavelet Transform.
I. INTRODUCCIÓN
En los últimos años en la ciudad de San Nicolás, la población aumentó, pero su calidad de vida disminuyó, debido, entre otras cosas, a las continuas crisis económicas. Por
tal motivo, día a día, el hospital público atiende a cientos de
pacientes con patologías de distintas complejidades, que van
desde una simple consulta por un malestar, hasta una intervención quirúrgica compleja.
El presente trabajo plantea el diseño y construcción de un
equipo de adquisición de señales electrocardiográficas, que
ubicado en un centro periférico de atención primaria, sea
capaz de transmitir los datos adquiridos a una central de
procesamiento, instalada en el Hospital. De esta manera se
prevé descongestionar los consultorios externos de dicha
Institución de Salud.
En el servidor ubicado en dicha central correrán algoritmos matemáticos, capaces de procesar la información que el
médico especialista analizará. Para dichos algoritmos se
aplicarán técnicas basadas en la transformada Wavelets, que
también serán descriptos en este trabajo.
En resumen, el presente trabajo describirá el diseño y desarrollo del Hardware necesario para la adquisición y
transmisión de la señal de electrocardiografía y por otro
CLAIB_2007.GADIB.doc
Fig. 1 Diagrama en bloques del adquisidor
El primer bloque de la etapa analógica es un amplificador
de instrumentación con ganancia de corriente ajustable y
ganancia de tensión igual a 25, donde ingresa la señal proveniente del paciente.
Luego del amplificador se encuentra el circuito de pierna
derecha o en inglés DRL (driven rigth leg) cuya función es
eliminar el ruido de modo común inyectándolo con una
inversión en fase. La ganancia en dicho amplificador se
obtuvo en forma experimental y teórica, utilizando el modelo físico del ser humano, en -39.
Los filtros pasivos a posterior del amplificador DRL están compuestos por un filtro activo pasa-alto con frecuencia
de corte en 0.3 Hz y un filtro activo pasa-bajo de frecuencia
de corte en 105 Hz. Para eliminar las posibles interferencias
con el ruido de la línea de alimentación se utilizó un filtro
muesca o notch sintonizado en 50 Hz.
El último circuito de la etapa analógica es un amplificador de ganancia de tensión ajustable seteado en 80. Dicha
señal ingresará a la etapa digital.
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La etapa digital está conformada por un microcontrolador
PIC 16F873 [1] [2] que es el corazón de esta etapa, una
memoria de estado sólido tipo Compact Flash [3] y un puerto de comunicación serie con dispositivo externo. Mediante
este puerto se puede conectar la computadora personal (PC)
o el dispositivo GPRS (General Packet Radio Services) de
transmisión de señales por TCP/IP (Transmission Control
Protocol/Internet Protocol).
La programación del microcontrolador esta constituida
por los bloques encargados de la adquisición y almacenaje
de la señal de ECG en la memoria de estado sólido Compact
Flash, comunicación serie y otras funciones necesarias para
el correcto funcionamiento del equipo.
Dicho microcontrolador es el encargado de muestrear y
digitalizar cada una de las señales de entrada mediante su
módulo de conversión A/D de 8 bits a una tasa de muestreo
de 250 Hz, almacenando dichos datos en la memoria Compact Flash (CF) en forma continua, sector por sector.
Esta memoria puede trabajar en distintos modos, entre
ellos “Memoria común” y modo IDE. Los dos modos son
muy similares, se necesitan como mínimo 8 líneas de datos,
3 de direcciones y 2 de control.
El microcontrolador actúa como “host”, y la CF es vista
por él como una serie de registros que pueden ser direccionados mediante 3 líneas de direcciones y cargados ó leídos a
través de los 8 bits de datos junto con el pulso correspondiente de lectura o escritura.
Dicho microcontrolador almacena los datos en la memoria configurada en modo “memoria común”. Luego éstos
pueden ser transmitidos haciendo uso del módulo UART
(Universal Asynchronous Receiver-Transmitter) del mismo
PIC hacia la PC.
Otra alternativa para transmitir los datos es conectar la
memoria al puerto IDE (Integrated drive electronics) de la
PC con un adaptador CF/IDE o haciendo uso de una lectora
CF/USB (Universal Serial Bus) para lograr un menor tiempo de transmisión.
La fuente de alimentación es aislada y se implementa
mediante un conversor DC/DC de la línea Traco Power
TEL 2-1222 [4].
Por otro lado el aislamiento del amplificador de entrada
se implementó con el optoacoplador lineal IL300.
En la figura 2 se presenta una de las pantallas del software de visualización.
Una vez adquirida la señal, existe la posibilidad de almacenarlas en un archivo. Este archivo se procesa usando la
transformada ondita (Wavelets), para detectar parámetros de
la señal de ECG eventos como por ejemplo arritmias. Este
punto se desarrollará con mayor amplitud en párrafos siguientes.
Fig. 2 Pantalla del software de visualización
C. Transmisión de la señal
El equipo puede enviar la señal a través del modem Motorola G20 [5]. Más precisamente se transmiten los datos
por TCP/IP con un módulo GPRS conectado al hardware
mencionado. Por otro lado, con una computadora personal
con IP pública se establece una comunicación por sockets
con el dispositivo a través de Internet. Las señales son visualizadas a través de un software desarrollado a tal fin.
B. Software de visualización de la señal adquirida
En esta etapa del proyecto se desarrolló un programa en
Visual Basic que permite visualizar e imprimir la señal
enviada desde el equipo a través del puerto serie. La señal
enviada a la PC a través del puerto serie puede ser visualizada a través de un programa local en la PC o en una página
WEB creada para tal fin http://www.frsn.utn.edu.ar/holter/.
CLAIB_2007.GADIB.doc
Fig. 3 Diagrama en bloques del módulo de transmisión
3
D. Software de análisis de la señal adquirida
El software de análisis se experimenta con Matlab y utilizando la transformada de Wavelets [6]. En la figura 4 se
pueden observar los parámetros detectados por el algoritmo
desarrollado.
Fig. 4 Parámetros detectados con el algoritmo desarrollado en Matlab
Para la detección de los intervalos RR se utilizó el esquema de multiresolución [7]que se define a partir de la
transformada Wavelet y que se implementa como banco de
filtros digitales [8]. Los filtros H(w) y G(w), se definen
como:
H ( w) = ∑ hk ⋅ e
− ikw
•
•
•
(1)
k∈Ζ
•
G ( w) = ∑ gk ⋅ e − ikw
(2)
k∈Ζ
Trabajando con estos dos filtros (1) (2), se tienen los diferentes esquemas para los distintos niveles de la multirresolución
En las bajas escalas se reflejarán los componentes de alta frecuencia, mientras que las componentes de baja frecuencia se verán en las escalas mayores. La mayor energía
del complejo QRS, el cual es de nuestro interés, se verá en
las escalas mayores (nivel 4).
Tabla 1 Frecuencias de corte de los filtros.
Escala
Frec. Inferior
Frec. Superior
S=21
S=22
S=23
S=24
S=25
0.25
0.072
0.032
0.016
0.008
0.5
0.234
0.108
0.054
0.026
CLAIB_2007.GADIB.doc
La forma de ondita resultante de aplicar los dos filtros
anteriores (3) es una “spline”, que es la derivada de una
onda gaussiana. Para cada nivel, analizando en el tiempo
aquellos filtros Qj(w) antitransformados, resultan la ondita
spline escalada en un orden s = 2j y j = 1..4.
Se utiliza la ondita spline, porque al ser la derivada de
una gaussiana en los cruces por cero de la transformada
Wavelet se tienen los máximos de la señal, que coincidirán
con los picos R [9]. Obviamente, al obtener los picos R, se
tienen los intervalos R-R, que es parte del trabajo. Para
tener los cruces por cero se calculan los módulos máximos
en cada nivel; entre los módulos máximos se tienen los
cruces por cero. Luego de haber realizado este software se
debe realizar la determinación de módulos máximos y la
eliminación de módulos máximos redundantes y aislados.
Para la detección de los parámetros mostrados en la figura 4 se obtuvo, también aplicando la Transformada Wavelets, la detección del QRS onset, QRS offset y la detección
de las ondas T y P [1] [3].
Los parámetros son guardados en archivos de texto, para
luego ser comparados con los valores de bases de datos
reconocidas a nivel mundial como:
Muestreando a
250Hz
62.5 ∼ 125 Hz
18 ∼ 58.5 Hz
8 ∼ 27 Hz
4 ∼ 13.5 Hz
2 ∼ 6.5 Hz
•
MIT DB: The Massachusetts Institute of Technology –
Beth Israel Hospital Arrhythmia Database
AHA DB: The American Heart Association ECG Database
ESC DB: The European Society of Cardiology ST-T
Database: Base de datos para evaluar sensibilidad ante
el ruido.
NST DB: The MIT-BIH Noise Stress Test Database:
Base de datos para evaluar calidad en el vector de parámetro de la señal, incluyendo las ondas T y P.
QT DB: The QT Database
III. RESULTADO
El algoritmo desarrollado se probó con señales de la base
de datos MIT/BIH obteniéndose resultado satisfactorios. En
la Tabla 2 se muestran dos de los mejores y peores resultados. La serie 201 presenta mayor error debido que la señal
no presenta un claro complejo QRS, lo que dificulta la precisión en la determinación del R
Tabla 2 Algunos resultados del algoritmo.
Tipo
100ch1
100ch2
101ch1
101ch2
201ch1
Total de pulsos
2273
2273
1865
1865
1963
Errores
0
0
1
0
17
% error
0
0
0.05
0
0.86
4
201ch2
1963
15
0.76
El prototipo construido fue sometido a pruebas con pacientes y con un simulador de señales de ECG. En ambos
casos, tanto la relación señal/ruido, la morfología de la señal
y su frecuencia correspondían con el valor esperado. También se ensayó la transmisión de la señal con resultados
óptimos, así como la página de Internet mencionada en el
desarrollo del trabajo. En la figura 5 se puede observar el
prototipo construido.
asegura un procesamiento confiable de la señal. Se concluye
que algoritmos con transformada Wavelets resultan satisfactorios en señales biológicas, donde es interesante poder
distinguir tiempo y frecuencia.
El equipo de adquisición digital con memoria de estado
sólido brinda, además, las ventajas de: evitar el uso del
papel térmico, impresión de estudios ECG en impresoras
estándares, almacenamiento del estudio en CD, posibilidad
de aplicación de nuevos algoritmos de análisis de la señal de
ECG, portabilidad del estudio, arquitectura abierta para
sumar módulos analógicos de adquisición de nuevas señales
de variables fisiológicas.
VI. AGRADECIMIENTOS
Todos los integrantes del Grupo de Análisis, Desarrollos
e Investigaciones Biomédicas desean expresar su especial
agradecimiento, a la persona del Ing. Neoren Pedro Franco,
que lamentablemente ya no se encuentra entre nosotros,
pero que siempre fue nuestro apoyo y pilar en los proyectos
que emprendimos.
Fig. 5 Módulo adquisidor y transmisión de la señal
VII. REFERENCIAS
IV. DISCUSION
La tecnología de atención de salud es un componente
esencial de todo sistema de servicios de salud. La complejidad y los costos de las nuevas tecnologías siguen aumentando, al mismo tiempo que aumentan los beneficios que
estas pueden proporcionar. Por lo tanto, es esencial poder
implementar soluciones adaptadas al medio para lograr la
utilización eficaz de recursos económicos limitados y el
empleo adecuado de dicha tecnología.
En nuestro caso en particular, se estudiaron detalladamente las capacidades y facilidades tecnológicas de la zona,
como así también el perfil del futuro usuario, antes de empezar con el desarrollo del sistema.
La principal motivación para desarrollar el presente
proyecto fue descongestionar la atención del Hospital de la
ciudad en el área cardiológica y además poder llevar la
atención sanitaria, más cerca del lugar de residencia de los
pacientes.
V. CONCLUSION
El método de detección de R-R por transformada Wavelets resulta de gran eficacia. El algoritmo revela ventajas
comparativas en señales ruidosas, etc. respecto a otros métodos. Un buen resultado de detección de intervalos R-R
CLAIB_2007.GADIB.doc
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2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
Cuiwei Li, Chongxun Zheng, Changfeng Tai (1995) “Detection of
ECG Characteristic Points Using Wavelet Transform”, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 42, 21-28.
C. Chui (1990), Introduction to Wavelets, Academic Press, USA.
J.S. Sahambi, S.N. Tandon, R.K.P. Bhatt (2000), “An Automated
Approach to Beat-by-Beat QT-Interval Analysis”, IEEE Engineering
in Medicine and Biology, 97-100.
Traco Power TEL 2-1222 at http://www.tracopower.com
Microchip Technology (2001), PIC16F87X Data Sheet, Microchip,
USA
Compact Flash Association (2002), CF+ and CompactFlash Specification Rev1.4, CFA Press, USA.
W. Suter (1998), Multirate and Wavelet Signal Processing, Academic
Press, USA.
G. Strang, T Nguyen (1996), Wavelets and Filter Banks, Cambridge
Press, USA.
S. Mallat (1991), “Zero crossing of a Wavelet Transform”, IEEE
Trans. Inform. Theory, 37, 1019-1033.
Autor: Mauricio Caggioli
Instituto: Universidad Tecnológica Nacional
Calle:
Garibaldi 609
Ciudad: San Nicolás
País:
Argentina
E-mail: mcaggioli@frsn.utn.edu.ar