"Red Neuronal de "backpropagation" como Detector de formas características del complejo QRS "
El presente trabajo propone el diseño de un sistema que permite la detección e identificación del complejo QRS de una señal de un electrocardiograma (ECG), empleando una red neuronal artificial de "backpropagation" (BP). Se utilizó una red de BP como detector de formas características propias del complejo QRS, la cual podría emplearse igualmente para detectar y clasificar arritmias y enfermedades cardiovasculares. La red de BP es entrenada con patrones característicos del complejo QRS y de ruido presentes en el ECG, los cuales son memorizados. La red de BP diseñada consta de 17 nodos distribuidos en tres capas de la siguiente forma: siete en la capa de entrada más uno de ajuste, siete en la capa intermedia más uno de ajuste y uno en la capa de salida. Una vez que la red está debidamente entrenada, se usa como detector de formas características del complejo QRS. El sistema completo de detección está formado por tres etapas: la etapa de entrada donde la señal ECG es filtrada linealmente, la etapa de detección del complejo QRS por medio de la red de BP y la etapa salida que muestra la posición temporal y espacial del complejo detectado. Para probar la capacidad de detección del sistema, se utilizaron algunos registros de la base de datos del MIT/BIH, donde se verificó el alto nivel de detección de la red de BP en registros buenos, separando claramente el complejo QRS de otras ondas rápidas y del ruido no lineal presente en la señal.