Resumen de A comparison of robust Kalman filtering methods for artifact correction in heart rate variability analysis

Carlos David Zuluaga Ríos, Mauricio A. Álvarez López, Álvaro A. Orozco-Gutierrez

• español

  La variabilidad de la frecuencia cardiaca (HRV) ha recibido una atención considerable por mucho años, ya que esta proporciona un valor cuantitativo para examinar el ritmo sinusal modulado para el sistema nervioso autónomo (SNA). El SNA juega un papel importante en campos clínicos y fisiológicos. El análisis de la HRV se puede realizar calculando varias medidas tanto en el domino del tiempo como en la frecuencia. Sin embargo, el cálculo de estas medidas se puede ver afectado por la presencia de artefactos o latidos ectópicos en registros de electrocardiogramas (ECG). Esto es particularmente cierto para registros ECG desde un monitor Holter. El objetivo de este trabajo fue estudiar el rendimiento de varios filtros de Kalman robustos para la corrección de artefactos. Para nuestros experimentos, se usaron dos bases de datos reales: el primer conjunto de datos incluye 10 series de tiempo de intervalos RR a partir de un generador de series de tiempo de intervalos RR realista. La segunda base de datos contiene 10 conjuntos de series de intervalos RR de cinco pacientes sanos y cinco pacientes que sufren una insuficiencia cardiaca congestiva. Se calculó la desviación estándar de los intervalos RR a partir de las señales filtradas. Los resultados se compararon con un reconocido software de procesamiento, mostrando comportamientos y valores similares. Adicionalmente, los métodos propuestos ofrecen resultados satisfactorios en comparación con el filtro de Kalman estándar.

• English

  Heart rate variability (HRV) has received considerable attention for many years, since it provides a quantitative marker for examining the sinus rhythm modulated by the autonomic nervous system (ANS). The ANS plays an important role in clinical and physiological fields. HRV analysis can be performed by computing several time and frequency domain measurements. However, the computation of such measurements can be affected by the presence of artifacts or ectopic beats in the electrocardiogram (ECG) recording. This is particularly true for ECG recordings from Holter monitors. The aim of this work was to study the performance of several robust Kalman filters for artifact correction in Inter-beat (RR) interval time series. For our experiments, two data sets were used: the first data set included 10 RR interval time series from a realistic RR interval time series generator. The second database contains 10 sets of RR interval series from five healthy patients and five patients suffering from congestive heart failure. The standard deviation of the RR interval was computed over the filtered signals. Results were compared with a state of the art processing software, showing similar values and behavior. In addition, the proposed methods offer satisfactory results in contrast to standard Kalman filtering.