Evaluación del desempeño de filtros digitales para el procesamiento de señales ECG Fetales

Abstract

El corazón del feto genera señales eléctricas que poseen informaciones importantes sobre su estado de salud; la extracción del electrocardiograma-(ECG) fetal es un proceso complejo, debido a ruidos, tanto internos como externos, que contaminan la señal. Como consecuencia de este problema se identifica la importancia del estudio del filtrado de estas bioseñales que posibilitan separar la parte útil de la señal de las interferencias o ruidos externos que son captados por los sensores. En base a la literatura consultada se observó que existen diversos tipos de filtros que pueden ser empleados en el procesamiento de señales, cuanto mayor es la relación señal-ruido, y menor es la distorsión armónica total; mejor es el desempeño del filtro. El objetivo de este trabajo fue evaluar el desempeño de filtros digitales más utilizados para el procesamiento de señales ECG Fetales, a través del desarrollo de un programa computacional que utilice como datos de entrada bioseñales de PhysioNet. El método abordado, empleó algoritmos de filtrado que realizan la separación de las señales de ECG fetales, del ruido causado por la interferencia eléctrica y por los latidos cardíacos maternos; para lo cual se utilizaron los cinco filtros digitales más empleados en la actualidad: filtro de Butterworth, filtro Notch, algoritmo de Pan-Tompkins, algoritmo LMS y algoritmo RLS, y sus combinaciones, a modo de determinar cuál es el más eficiente. Luego, se calcularon los factores de desempeño, tales como Relación Señal-Ruido, velocidad de cómputo, Relación Señal-Ruido y distorsión, Distorsión Armónica Total y Nivel de error cuadrático medio. Los resultados de la evaluación de desempeño realizado muestran al filtro Notch como el mejor para la eliminación de la interferencia eléctrica, y al algoritmo RLS como el mejor para la eliminación del latido cardíaco materno.