Resumen de la tesis que presenta Sealtiel Humberto Gallardo Martínez como requisito parcial para la obtención
del grado de Maestro en Ciencias en Electrónica y Telecomunicaciones con orientación en Instrumentación y Control
Detección temprana de arritmias usando biomarcadores dinámicos
Resumen aprobado por:
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Dr. Jonatán Peña Ramírez
Codirector de tesis
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M. en C. Ricardo Francisco Núñez Pérez
Codirector de tesis
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Resumen en español
La fibrilación auricular paroxística (FAP) es una condición cardiaca cuyo estudio es de gran interés debido
La fibrilación auricular paroxística (FAP) es una condición cardiaca cuyo estudio es de gran interés debido
a su elevada prevalencia y a la dificultad que representa su análisis, producto de la naturaleza esporádica
de sus episodios. Aunque la mayoría de los esfuerzos actuales se centran en mejorar los métodos de
detección y clasificación de la fibrilación auricular, la detección temprana continúa siendo un campo poco
explorado. En este trabajo se aborda el estudio de la FAP desde un enfoque basado en el procesamiento de
señales de electrocardiograma (ECG), con el objetivo de desarrollar una metodología capaz de anticipar la
ocurrencia de episodios arrítmicos mediante la construcción de un par de biomarcadores complementarios:
uno estático, que se basa en parámetros calculados con umbrales fijos, y otro dinámico, inspirado en
el comportamiento de sistemas no lineales en el que la transición entre estados de ritmo normal y
arrítmico se modela usando la teoría de bifurcaciones. Ambos biomarcadores se validaron con señales
ECG extraídas de dos bases de datos públicas: MIT-AFIB y SHDB-AF. Los resultados muestran que
el sistema propuesto logró detectar de manera temprana el 55.89 % y el 77.91 % respectivamente, de
los episodios de FAP, con un tiempo promedio de anticipación de 128.4 s y 172.30 s, respectivamente.
Además, se observó que el modelo presenta sensibilidad ante variaciones generales del ritmo cardiaco, lo
que sugiere su potencial aplicación para la detección de otras irregularidades cardiacas. Finalmente, se
desarrolló un arreglo experimental de bajo costo empleando microcontroladores y una tarjeta Raspberry
Pi, con el propósito de validar la viabilidad del modelo en un entorno portátil. En conjunto, los resultados
demuestran que la estrategia propuesta constituye una herramienta de monitoreo preventivo promisoria
para el diagnóstico temprano de arritmias, la cual puede ser de utilidad en el desarrollo de dispositivos
biomédicos.
Palabras clave: arritmia, electrocardiograma, biomarcador, pre-detección, filtrado
Resumen en inglés
Paroxysmal Atrial Fibrillation (PAF) is a cardiac condition, which study is of significant interest due
to its high prevalence and the challenges behind its analysis, stemming from the sporadic nature of
its episodes. Although most efforts focus on improving detection and classification methods for atrial
fibrillation, the field of early detection remains largely unexplored. This work addresses the study of PAF
via a signal processing framework, with the aim of developing a methodology capable of anticipating
the occurrence of arrhythmic episodes. In particular a pair of complementary biomarkers are designed:
a static one based on parameters calculated using fixed thresholds, and a dynamic one inspired by
the behavior of nonlinear systems that model the transition between normal rhythm and arrhythmic
states using bifurcation theory. Both biomarkers are validated using ECG signals extracted from two
public databases: MIT-AFIB and SHDB-AF. The results show that the proposed system successfully
pre-detects 55.89 % and 77.91 % of PAF episodes, with average anticipation times of 128.4 s and 172.30
s, respectively. Additionally, the model demonstrated sensitivity to general variations in heart rhythm,
suggesting its potential application for detecting other cardiac anomalies. Finally, a low-cost experimental
setup is developed using microcontrollers and a Raspberry Pi board to validate the performance of the
proposed strategy in a portable environment. Overall, the results demonstrate that the proposed model
constitutes a promising tool for early diagnosis of arrhythmias, which may be useful in the development
of biomedical devices.
Palabras clave: arrhythmia, electrocardiogram, biomarker, pre-detection, filtering