Analysis of a deep learning algorithm to detect R peaks in ECG signals

Abstract

[EN] Biomedical signals are a result of cells’ electrical activity, and the changes in their voltage. Electrocardiogram (ECG) signals are a specific type of biosignals, and they represent the main diagnostic tool for cardiac conditions. The majority of these pathologies are revealed by either short-term or long-term alterations in the ECG morphology. Diagnoses based on visual inspection of these signals are potentially imprecise, since they contain information and particularities imperceptible to the human eye. Machine learning algorithms are a practical tool to extract relevant features and eliminate individual subjectivity in ECG analysis. Therefore, a deep-learning algorithm has been adapted to automatically detect R-peaks in ECG signals, and it has been tested on different databases. It is expected that this approach will increase the effectiveness and capacity of cardiologists to detect divergences in normal cardiac activity of their patients.

[ES] Las señales biomédicas son resultado de la actividad eléctrica de la membrana celular, y de los cambios en su voltaje. Los electrocardiogramas (ECGs) son un tipo concreto de bioseñales, y constituyen el método principal para diagnosticar enfermedades cardíacas, ya que la mayoría de estas patologías se manifiestan como alteraciones tanto a corto como a largo plazo en la morfología del electrocardiograma. Sin embargo, el diagnóstico basado únicamente en la inspección visual de estas señales es potencialmente impreciso, pues contienen información y particularidades indefectibles para el ojo humano. Los algoritmos de inteligencia artificial son una herramienta de gran utilidad para extraer características relevantes y eliminar la subjetividad en el análisis de electrocardiogramas. Por ello, un algoritmo de deep learning ha sido adaptado para detectar los picos R en señales de ECG de manera automática, y ha sido probado en diferentes bases de datos. Se espera que ese código logre aumentar la efectividad y capacidad de los profesionales médicos a la hora de detectar alteraciones en la actividad cardíaca de los pacientes.