ECGEstudio: Herramienta para el diagnóstico de enfermedades cardiovasculares / ECGEstudio: Tool for the diagnosis of cardiovascular diseases

RESUMEN

El objetivo del siguiente trabajo es exponer el diseño y las principales características de un sistema desarrollado para el análisis del ECG de reposo. Este está compuesto por un módulo que adquiere el ECG y lo transmite vía USB, una computadora personal y una aplicación desarrollada sobre la tecnología .NET. Se realizan estudios de tendencia, no encontrados en los electrocardiógrafos tradicionales, para analizar la evolución de la Hipertrofia Ventricular, la tendencia a la Muerte Súbita y la recuperación posterior a un infarto cardiaco. Para el diseño del sistema, se siguió una estructura por capas con niveles de abstracción que faciliten su mantenimiento y actualización. Microsoft Visual Studio 2010 fue el entorno de desarrollo y SQL Server Compact el gestor de base de datos. El sistema fue evaluado con señales simuladas y provenientes de voluntarios con frecuencias cardíacas entre 30 y 240 latidos por minutos, obteniéndose una sensibilidad superior al 99 por ciento en la detección de complejos QRS(AU)

ABSTRACT

The aim of this paper is to discuss the main features of a system developed for the resting ECG analysis. The proposed system is composed of an electronic ECG module for signal acquisition and transmission via USB, a personal computer and a Windows application developed on .NET technology. Trend studies, based on several ECGs from a patient, are made to analyze the evolution of ventricular hypertrophy, the propensity to sudden death and the recovering degree after suffering a heart attack; this kind of study is not available in traditional electrocardiographs. The proposed was designed as a layered structure with levels of abstraction to facilitate their continued maintenance and updating. Microsoft Visual Studio 2010 was selected as the development environment and SQL Server Compact as the database manager. The system was tested with simulated ECGs and signals from volunteers with heart rates between 30 and 240 beats per minute, giving sensitivity in QRS complex detection over 99 percen(AU)