Procesamiento de señales biomédicas en electrocardiogramas y electroencefalogramas

Resumen

Este documento tiene por objetivo presentar la
importancia del procesamiento de señales en la medicina,
desde una introducción de lo que son las
Bioseñales, hasta su empleo en el proceso para obtener
resultados útiles que se usan principalmente en el campo
de la medicina, estos proceso se ven reflejados en artefactos
para monitorear los signos vitales o dar un diagnostico de la
salud de un paciente, este documento se extenderá en el
procesamiento de señales en los electroencefalogramas
(EEG) y electrocardiogramas (ECG) debido a su importancia en los
últimos anos en diagnósticos e investigaciones
.

Introducción

La definición de "Señal Biomédica"
incluye todas la señales usadas en el diagnostico o
investigación medica que se originan de alguna manera en
el cuerpo, este campo ha sido impulsado principalmente en las
últimas dos décadas gracias al desarrollo en el
procesamiento de señales.

Cuando el propósito de la señal es el
procesamiento, no es muy relevante cual es la fuente de la
señal o qué tipo de señal biomédica
es, lo que es primordial es el tipo de la señal, sin
embargo se hará una breve reseña al los tipos de
señales Biomédicas.

Continuando con el desarrollo de este documento se
hará un modelado genérico del procesamiento
partiendo de una señal biomédica.

Señales
Biomédicas

Dependiendo del tipo de origen que tenga la
bioseñal se puede emplear la siguiente
clasificación.

• Señales de Bioimpedancia: La
  impedancia eléctrica de los tejidos contiene
  información importante sobre la composición,
  volumen y distribución sanguínea,
  información sobre el sistema nervioso y mas, las
  mediciones de bioimpedancia se realizan generalmente con dos
  tipos de electrodos, unos que inyectan corrientes
  eléctricas en el tejido y otros electrodos que se
  ubican sobre el tejido a estudiar y miden la caída de
  tensión generada por la corriente y la impedancia del
  tejido.

• Señales Bioacusticas: Fenómenos
  acústicos producidos por funciones normales del
  cuerpo, desde el fluir de la sangre, el latir del
  corazón, incluso movimiento de los músculos
  generan sonidos que ayudan al diagnostico medico de una
  situación en particular, la señal bioacustica
  se puede adquirir desde la superficie utilizando
  transductores acústicos.

• Señales Biomagneticas: Varios
  órganos como el cerebro, el corazón y los
  pulmones, producen campos magnéticos en extremo
  débiles, la medición de estos campos brinda
  información que ningún otra bioseñal
  provee.

• Señales Biomecánicas: incluyen
  señales generadas por procesos mecánicos del
  cuerpo como locomoción, y desplazamiento, flujo
  presión, estas señales por ser de
  carácter mecánico no se propagan tan
  fácilmente por el cuerpo, en consecuencia la
  medición se hace sobre el sitio donde se origina y
  requiere una gran variedad de transductores.

• Señales Bioquímicas:
  Generalmente son el resultado de mediciones químicas
  de tejidos vivos o muestras analizadas en
  laboratorio.

• Señales Bioopticas: Son resultado de
  reacciones ópticas que ocurren naturalmente o son
  inducidas para su medición, como ejemplo se puede
  obtener información importante de un feto a partir de
  la fluorescencia del liquido amniótico.

• Señales Bioelectricas: Las
  señales bioelectricas son propias de sistemas
  biológicos, su fuente es el potencial transmembrana
  que ante ciertas condiciones genera una diferencia de
  potencial, que si se lo mide a nivel de células
  aisladas con micro electrodos puede ser en si la señal
  biomédica.

si se usa electrodos de superficie el campo
eléctrico que acumulan las células constituye la
señal bioelectrica, Este grupo de señales
probablemente sean las más importantes por el hecho que
todo sistema biológico posee células excitables,
además que las señales eléctricas se
propagan con facilidad por el cuerpo y no es necesario un
método invasivo para obtener la señal.

A pesar de que en el procesamiento no interesa el origen
de la bioseñal, esta clasificación es importante al
momento de elegir un sensor biomédico que dependiendo de
la señal, entre otros pueden ser:

• Micrófonos

• Acelerómetros

• Indicador de estiramiento de metal
  Liquido

• Sensores de presión miniatura

• Sensores electromagnéticos de
  flujo

• Termómetros.

En conjunto todos estos sensores tienen por objetivo
cambiar la señal recibida en una señal
eléctrica.

4.
Obtención y Digitalización de las
Bioseñales.

Las bioseñales suelen ser muy pequeñas,
contienen ruido innecesario y pueden estar enmascaradas por otras
bioseñales de diferentes fenómenos
biológicos. Con el objetivo de extraer la
información de una bioseñal para que se pueda usar
en un sistema en particular, comúnmente son utilizados
sofisticados equipos y técnicas de adquisición de
datos, es de suma importancia que la bioseñal original se
preserve a lo largo del procedimiento de obtención de
datos.

El procedimiento a seguir generalmente es el
siguiente:

• El primer paso es detectar la presencia de las
  bioseñales en una célula o a través de
  la piel con la ayuda de un sensor.

El sensor convierte la medición física en
una salida eléctrica, generando así un puente de
información entre el sistema biológico y el
instrumento de registro electrónico. Es importante elegir
el sensor adecuado para que este no afecte las
características de la bioseñal.

• Una vez detectada la bioseñal con la ayuda
  del sensor, generalmente es amplificada y filtrada, ya que
  las biosenales suelen ser de muy bajo potencial, por el orden
  de los micro voltios (uV), la amplificación permite
  ajustar la señal a las especificaciones del hardware
  que se use, y el proceso de filtrado elimina el ruido propio
  de la bioseñal y/o el generado durante el proceso de
  censado y amplificación.

• La bioseñal amplificada y filtrada es una
  señal continua que ingresa a un convertidos A/D
  (Análogo Digital) que cambia esta señal
  analógica continua en una señal digital
  discreta.

La señal discreta contiene una secuencia de
números que puede ser fácilmente almacenada y
procesada en un ordenador.

En este proceso podemos apreciar que el desarrollo de
esta tecnología se enfoca en la obtención de
bioseñales confiables y mejoramiento de la capacidad de
procesos de los ordenadores.

Figura 2.1 [1] Esquema
genérico del proceso de una señal
biológica

En la figura se ve el proceso desde la generación
de la bioseñal en el cuerpo del paciente, la
información es entregada en forma de señales
eléctricas por parte del transductor (diversos sensores),
ésta señal analógica antes de pasar a la
tarjeta de conversión A/D debe ser llevada a la forma
apropiada, esto significa cambiar la señal
analógica al nivel de voltaje requerido, eliminar las
señales indeseables y limitar el espectro de interferencia
del sensor. La señal de salida digital se almacena o
procesa.

Todo el procedimiento anterior lo realiza un circuito
electrónico, se lo puede representar como la siguiente
figura.

Figura 2.2 esquema simplificado del
proceso de una bioseñal

El operador H representa el proceso que se
propuso anteriormente, teniendo solo una bioseñal de
entrada y un código digital a la salida.

Electrocardiograma (ECG)

Aplicando el procesamiento de bioseñales a un
campo en específico, como el cardiovascular tenemos los
electrocardiogramas, que son un registro de la actividad
eléctrica del corazón medida entre dos puntos de la
superficie corporal, con este registro es posible detectar
anomalías en el corazón.

Aunque el corazón se encuentra controlado por el
Sistema Nervioso Autónomo, este late sin estímulo
alguno porque está conformado por una red de fibras
miocárdicas especializadas y auto excitables, los
electrocardiógrafos se enfocan en recoger estas
señales bioeléctricas y amplificarlas a
través de unos transductores conectados en el pecho o
extremidades del paciente, para luego procesar esta actividad
eléctrica y plasmada en un electrocardiograma
(ECG).

5.1 Transductores

Anteriormente se dijo que los transductores son los que
captan y amplifican las señales bioeléctricas, para
los ECG se usan amplificadores operacionales, los transductores
proporcionan la proyección del vector cardiaco en la
dirección que se mueva.

Figura 3.1 Transductor para
ECG

Esquema de un transductor que usa un amplificador
operacional que se encarga de recibir las señales del
paciente y amplificarlas para que se puedan procesar por un
hardware y entregar una señal entendible para el
operador.

5.2 Señal ECG

Para explicar la señal resultante de la actividad
del corazón podemos observar un ciclo de latido
completo:

Figura 3.2 Etapas de un ciclo de latido y
sus señales

En la figura es evidente apreciar cómo se genera
la señal según avanza el ciclo del latido desde el
punto (a) en el que los músculos están en reposo
hasta que retoman el reposo en (i).

Figura 3.3 [9] Señal ECG
Normal

En la figura se ve que en la señal se consideran
varias etapas para tener un mejor control de estos
parámetros, los valores normales de estos intervalos se
presentan en la siguiente tabla:

Tabla 3.1 Rangos Normales
Parámetros ECG

5.3 Ruido Electrocardiográfico.

Al estar tratando con señales de ingreso de 1
[mV] o tal vez menos, el ruido se vuelve un factor considerable,
su origen puede ser múltiple, puede tener origen en los
equipos que se usen, o pueden ser generados
fisiológicamente, como la actividad muscular en la etapa
de los complejos QRS.

Como sea el caso cada tipo de ruido debe ser combatido
con un algoritmo en especifico, esto se hace para procurar
mantener intacta las propiedades de la señal
bioeléctrica.

La eliminación del es un problema que se debe
eliminar en el procesamiento de las señales, tomemos una
señal ECG de muestra con un ruido producido por la por la
red eléctrica de 50hz

Figura 3.4.1 Señal ECG con
ruido

Mediante el análisis de la transformada de
Fourier se puede analizar en el dominio de las
frecuencias.

Figura 3.4.2 Transformada de Fourier de
ECG

En la figura se observa la presencia de ruido tiene su
componente principal de 50 hz, y su armónico de 100hz, si
aplicamos un filtro rechasa banda de 50hz y 100 hz ya sea por
DSPs o por software en un ordenador obtendremos la siguiente
señal.

Figura 3.4.3 Filtrado de ruido de 50hz y
100hz

En la parte superior de la figura un filtrado parcial
del ruido de 50hz, en la señal inferior se emplea un
filtro de las señales de 5ahz y 100hz, es obvia la
diferencia entre la señal sin filtrado y la filtrada, este
proceso permite una mayor fidelidad en los datos
obtenidos.

5.4 Algoritmo
Electrocardiográfico

A continuación se presenta un algoritmo de los
procesos que sigue un electrocardiógrafo para obtener el
ECG

Figura 3.4 algoritmo de proceso de
señal de ECG

Este algoritmo muestra con más detalle el
procesamiento de la señal en el electrocardiógrafo,
para una implementación solo quedaría transferir el
algoritmo a un diagrama de bloques y hacerlo tan sencillo o
complicado como el diseñador lo quiera.

Electroencefalograma (EEG)

De una manera similar al electrocardiograma, el
electroencefalograma consiste en registrar los potenciales
bioelectricos generados por la actividad neuronal del cerebro,
esta amplitud es aun más baja que las señales del
corazón, por el orden de los 150 [uV] para un adulto
normal en vigilia.

El EEG se usa para diagnosticar enfermedades cerebrales
tales como epilepsia, Alzheimer, tumores, trastornos de
sueño, etc.

También se emplea para determinar las reacciones
que ocurren en el cerebro ante distintos
estímulos.

La recolección de señales las realizan
transductores que captan y amplifican las señales
bioeléctricas, estos transductores son similares a los
usados para ECG, la disposición de los electrodos de los
transductores varía dependiendo de qué señal
se pretende captar.

Figura 4.1 Electrodos dispuestos a nivel
de la piel

Las mediciones a nivel del cerebro arrojan como
resultado 4 tipos de ondas cerebrales relacionadas con el estado
de vigilia de una persona.

Figura 4.2 Ondas cerebrales

Debido a que la obtención del EEG es similar al
ECG procederemos al análisis de ruido y al algoritmo de
procesamiento.

• Análisis de Ruido.

Como es de suponer la red de alimentación
también introduce un ruido en estas señales, que
tienen un tratamiento similar en el procesamiento de la
señal, un nuevo ruido que se considera en estas
señales son los ruidos de parpadeo, que se caracterizan
por ser un valor inversamente proporcional a la frecuencia de la
señal, por este hecho se le llama "ruido 1/f", las causas
del ruido de parpadeo no se comprenden bien, sin embargo siempre
están presentes en circuitos electrónicos y su
presencia se hace significativa para frecuencias menores de de
100Hz, la solución para limitar este ruido es usando
resistencias de filamento enrollado o resistencias de
película metálica, en lugar de las de habituales de
composición de carbón.

• Algoritmo Electroencefalograma

De igual manera que para el ECG se presenta el algoritmo
del procesamiento de EEG, que se lo puede implementar a un
diagrama de bloques.

Figura 4.3 Algoritmo de procesamiento de
señal EEG

Apéndice
1

7.1 Conversión A/D

El convertido A/D transforma una señal x (t) de
ingreso, en una secuencia digital x (n)

La conversión se lleva a cabo en dos etapas, una
primera de muestreo que toma una muestra ceda T segundos, y la
cuantizacion aproxima cada muestra a un valor discreto asignado,
la salida se obtiene en codificación binaria con B bits de
precisión.

Figura A.1 Conversor
Analógico/Digital

7.2 Ruido mioelectrico

Este es otro tipo de ruido producido en el sistema
biológico, puede provocar confusión en la
interpretación de datos para el procesamiento, para
eliminar este ruido se implementan otros algoritmos que compensen
estos ruidos, aunque en otros campos utilizan estas
señales para realizar procesos útiles, tal es el
caso de las prótesis mioelectricas.

Conclusiones

El electrocardiograma (ECG) es por
excelencia la forma, no invasiva y sencilla, de obtener
información de la excitación del
corazón.

Figura 5.1. Espectros de las
diferentes componentes cardiacas.

Desde el punto de vista del procesado de
señales, hay que tener en cuenta el ancho de banda de la
señal electrocardiográfica, que se muestra en la
figura 5.1.

Las mediciones de las ondas cerebrales a
mas de diagnosticar enfermedades, revela indicios de como
funciona el cerebro humano, al revelar las cuatro tipos de
señales cerebrales, claro que es obvio que para encontrar
el espectro de cada señal hace falta un proceso muy
complejo, así nos podemos dar en cuenta que en el
análisis no solo en el campo de la biomedicina sino en
cualquier ámbito, el nivel de información obtenida
la marca el procesamiento e interpretación de las
señal medida.

Referencias

[1]http://quegrande.org/apuntes/EI/OPT/IB/teoria/09-10/analisis_de_senales_biomedicas.pdf(Consultada
en 5 noviembre 2010)

[2]http://atc.ugr.es/~aprieto/TIC_socio_sanitario/A11_4_06_Monitorizacion_biomedica.pdf
(Consultada en 5 noviembre 2010)

[3]http://www.hab2001.sld.cu/arrepdf/00217.pdf
(Consultada en 5 noviembre 2010)

[4]http://www.upc.edu.pe/html/0/0/carreras/ing-electronica/proyectos/TelemedicinaInalambrica.pdf

(Consultada en 5 noviembre 2010)

[5]http://www.angelfire.com/un/biomedicafime/CLASE_4.pdf
(Consultada en 5 noviembre 2010)

[6]http://ceres.ugr.es/~amp/docencia/pds3/PDS_Tema1.pdf
(consultada en 5 noviembre 2010)

[7]http://www.ibercajalav.net/img/SenalesBiomedicas1.pdf
(consultada en 5 noviembre 2010)

[8]
http://www.ibercajalav.net/img/SenalesBiomedicas2.pdf (consultada
en 6 noviembre 2010)

[9]
http://www.ibercajalav.net/img/SenalesBiomedicas3.pdf (consultada
en 6 noviembre 2010)

[10]http://minerva.uca.es/publicaciones/asp/docs/tesis/DSanchezMorillo.pdf
(consultada en 5noviembre 2010)

[11] www.gii.upv.es (consultada en 5 noviembre
2010)

Autor:

Paul Santiago Saldaña
Caldas

Universidad Politécnica
Salesiana

Ingeniería
Electrónica

Electrónica Analógica
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