nnnnnota técnica Cod. 8973 | Tecnología de la instrumentación | 3311.10 Instrumentos médicos 584 | Dyna | Noviembre - Diciembre 2018 | Vol. 93 nº6 Efectuar un pre-diagnóstico clínico de alguna patología cardiaca en una institu- ción pública en México, toma tiempo de espera; por lo que el sistema planteado pretende disminuir el tiempo de diagnós- tico, y tiene como objetivo resolver esta deficiencia, ya que al tener un algoritmo matemático puede ser programado e im- plementado en cualquier plataforma con un sistema operativo, reduciendo el costo del equipo, ya que solo los electrodos son requeridos. Además, puede ser implemen- tado en equipos móviles, lo cual incre- mentaría su portabilidad. La principal contribución de este tra- bajo es analizar y caracterizar las señales eléctricas del corazón [1], con técnicas y herramientas como las redes neuronales, sin la necesidad de un modelo matemáti- co único para cada individuo y sin el uso de un electrocardiógrafo. El análisis de los resultados, nos per- mite considerar al modelo como una posible herramienta de apoyo en el pre- diagnóstico clínico de algunas patolo- gías cardiacas. La investigación permitirá realizar el diagnóstico adecuado de tres patologías como: taquicardia ventricular, fibrilación ventricular y fibrilación auricu- lar, y también para detectar una señal de un corazón sano. El sistema hibrido neuro–difuso per- mitirá caracterizar y modelar el compor- tamiento del corazón, debido a que son sensibles a las fluctuaciones de las señales analizadas. En un diagnóstico médico donde se implementa un sistema experto, el uso de un Perceptrón Multicapa (PMC) es muy común, debido a la naturaleza no lineal del cuerpo humano, además para el aná- lisis de cada individuo se requiere un mo- delo matemático distinto [2]. El principal resultado de este algorit- mo es la propuesta y diseño de un modelo matemático de una red neuronal, capaz de caracterizar la señal eléctrica prove- niente de los diez electrodos conectados a un paciente, obteniendo tres valores de salida característicos para cada onda en una señal de EKG: onda P, complejo QRS y Onda T. Se obtiene el comparador difuso para la interpretación de los valores de la red neuronal y el diagnóstico. Para el diseño de la etapa de pre-diag- nóstico se utiliza un controlador difuso Mamdani [1][3], con tres entradas (Onda P, Complejo QRS y Onda T), que son las salidas de la red neuronal PMC, y cuatro salidas (Taquicardia ventricular, fibrilación ventricular, fibrilación auricular y corazón sano) que son el pre-diagnóstico de tres patologías cardiacas y un corazón sano. Para el diseño de las reglas se utili- zan las características de cada patolo- gía cardiaca. Las características de cada complejo u onda son: ausente, estrecho, normal y grueso, de esta manera se pro- pone implementar cuatro funciones de pertenencia, una por cada característica para cada entrada, y cuatro funciones de pertenencia para una sola salida, que es el pre-diagnóstico, una por cada patología analizada y otra por la señal sana. Para el diseño del conjunto de reglas se consideran las características anterio- res como se muestra en la figura 1. El análisis de los resultados permitió el desarrollo de un sistema que puede ser de utilidad para el médico en el diagnóstico y clasificación de cualquier enfermedad cardíaca. En el curso de esta investigación, ex- pertos de diferentes áreas han combinado su conocimiento y visión multidisciplina- ria bajo un enfoque sistémico que permi- tió otra forma de análisis, interpretación y solución para el estudio de sistemas com- plejos, como el modelo propuesto cuyo objetivo es ayudar en el diagnóstico clíni- co de cualquier patología cardíaca. REFERENCIAS [1] Einthoven, W. The different forms of the Human Electrocardiogram and their signification.Lancet 1, 1912. [2] Bishop, C. Neural Networks for Patter Recognition, Oxford University Press,1995. [3] Ascolano, Inteligencia artificial: modelos, técnicas y áreas de aplicación. Editorial Paraninfo, 2003. Diseño de un sistema híbrido neurodifuso para efectuar pre-diagnósticos de patologías cardiacas nnnn Miguel Patiño-Ortiz 1 , Alexander S. Balankin 1 , Daniel A. Vergara Zamora 1 , Julián Patiño-Ortiz 1 , Luz Yazmín Villagrán-Villegas 2 y Miguel A. Martínez-Cruz 1 1 Instituto Politécnico Nacional (México) 2 Universidad Veracruzana (México) DOI: http://dx.doi.org/10.6036/8973 Design of a hybrid neuro-fuzzy system for pre-diagnosis of cardiac pathologies Fig. 1: Funciones de pertenencia: (a) Función de pertenencia para la onda P, (b) Función de pertenencia para el complejo QRS, (c) Función de pertenencia para la onda T y (d) Funciones de pertenencia para la salida, pre-diagnóstico