Enfoque basado en la transformada Wavelet para el análisis de la señal ECG

La electrocardiografía es una de las herramientas más importantes utilizadas para el diagnóstico de enfermedades cardiacas. El corazón es un órgano vital del cuerpo que forma una bomba para hacer circular la sangre por los vasos sanguíneos del cuerpo. La señal del electrocardiograma (ECG) de una persona simboliza la actividad eléctrica del corazón registrada mediante la colocación de electrodos en la superficie de su cuerpo. La señal de ECG también proporciona información esencial sobre el correcto funcionamiento del corazón y la frecuencia y regularidad de los latidos. Existen ciertas irregularidades en la señal de ECG debidas a una actividad anormal del corazón que se denominan arritmias. Por lo tanto, es imprescindible analizar correctamente la señal de ECG. Sin embargo, es muy difícil analizar la señal de ECG por su naturaleza no estacionaria. Se ha investigado mucho sobre el análisis y la detección de señales de ECG. No obstante, el análisis por transformada wavelet ha demostrado ser mejor que otros métodos, ya que descompone una señal en una versión desplazada y escalada de la wavelet original y consume menos tiempo de cálculo. En este estudio, se han analizado varias muestras de señales de ECG con diferentes edades y sexos, y se han detectado distintas enfermedades cardiacas mediante la transformada Wavelet.