Capítulo 8. Resultados Obtenidos y discusión
8.2. Determinación de los coeficientes de la función discriminante
8.2.2. Resultados de la prueba del clasificador en un algoritmo de medición
La prueba del clasificador en un algoritmo de medición se realizó después de comprobada su precisión. En esta se procesaron las 255 señales simuladas, captadas con este fin. En primer lugar se obtuvieron los valores de presión diastólica y sistólica del conjunto de señales sin contaminar, con el algoritmo que incluye al clasificador, ver Tabla A.III.1. Luego se calcularon los valores de presiones al conjunto de señales contaminadas, con ese mismo algoritmo, ver Tabla A.III.2 y finalmente, con un algoritmo sin el clasificador (Tabla A.III.3), con tratamiento para los artefactos basados en análisis de los puntos índices de la envolvente.
La representación de los resultados obtenidos se realizó, utilizando para cada uno de los cálculos, un histograma con las frecuencias de las diferencias de las
mediciones obtenidas y las esperadas, agrupados por tipos. En la siguiente tabla se describen los tipos en los que se agruparon las mediciones.
Tabla 8.3. Descripción de los tipos.
Tipo Descripción
1 Diferencias menores o iguales a 5 mmHg 2 Diferencias de 6 a 10 mmHg.
3 Diferencias entre 10 y 15 mmHg. 4 Diferencias mayores que 15.
También se utilizó un sencillo procedimiento gráfico, para evaluar la concordancia entre dos sistemas de medida este es el propuesto por Bland y Altman, Figura 8.1. Dicho procedimiento consiste en representar gráficamente las diferencias entre dos mediciones frente a su media. En el eje X se representan la media de las mediciones de presión arterial simulada y la obtenida por el algoritmo implementado y en el eje Y la diferencia de estas mediciones. La recta de color verde representa el valor promedio de estas diferencias (PD) y las rectas magentas representan el resultado de restarle y sumarle a ese promedio el doble de la desviación estándar (DS), o sea las rectas son: PD± 2DS.
Resultados de las mediciones, con el algoritmo que incluye al clasificador diseñado, en el conjunto de señales sin contaminar.
Figura 8.1. Histograma para las mediciones del algoritmo con el clasificador, en el conjunto de señales sin contaminar.
En estos histogramas puede observarse, que el 100 % de las diferencias en la diastólica están en el intervalo de diferencias menores de 5 mmHg y en la
diastólica el 98 %, solo 5 mediciones en la diastólica, están en el intervalo entre 6 y 10 mmHg.
Figura 8.2. Gráfico de Bland y Altman para las mediciones del algoritmo con el clasificador, en el conjunto de señales sin contaminar.
En la gráfica 8.2, se puede observar que la media de las diferencias de cada presión para la diastólica de -0.75 y para la sistólica -0.75 y la desviación estándar fueron 1.68 y 2.35, respectivamente, en ambos casos menor a 5 mmHg. Esto significa estadísticamente que en el 95 % de las mediciones, el error que se comete esta en el intervalo [-4.11; 2.61] mmHg, para la presión diastólica y en el intervalo [-5.45; 3.95] mmHg para la presión sistólica, lo que da una medida de la buena precisión de la medición con señales sin la presencia de artefactos.
Resultados de las mediciones, con el algoritmo que incluye al clasificador diseñado, en el conjunto de señales contaminadas.
Figura 8.3. Histograma para las mediciones del algoritmo con el clasificador, en el conjunto de señales contaminadas.
Con el conjunto de señales contaminadas disminuye las frecuencias del primer grupo como es observado en la Figura 8.3, el porciento de mediciones menores de 5 mmHg es del 96 % para la sistólica y 94% para la sistólica.
Figura 8.4. Gráfico de Bland y Altman para las mediciones del algoritmo con el clasificador, en el conjunto de señales contaminadas.
Y en el gráfico de Bland y Altman, se puede observar que la media de las diferencias de cada presión para la diastólica de -1.41 y para la sistólica y 0.11, la desviación estándar fueron 2.33 y 3.13, respectivamente, en ambos casos menor a 5 mmHg. Esto significa estadísticamente que en el 95 % de las mediciones, el error que se comete esta en el intervalo [-6.07; 3.25] mmHg, para la presión diastólica y en el intervalo [-6.15; 6.27] mmHg para la presión sistólica, lo que comprueba que el algoritmo mantiene una buena precisión de la medición en el conjunto de señales que incluyen artefactos.
Resultados de las mediciones, con el algoritmo que no contiene al clasificador para la detección de artefactos, en el conjunto de señales contaminadas.
Figura 8.5. Histograma para las mediciones del algoritmo sin el clasificador, en el conjunto de señales contaminadas.
Los histogramas de la figura 8.5 muestran que con este algoritmo, disminuyen un poco el por ciento de diferencias menores que 5 mmHg, respecto al algoritmo que incluye la detección de artefactos con el clasificador diseñado, siendo estos de un 89 % para la sistólica y 87% para la diastólica.
Figura 8.6. Gráfico de Bland y Altman para las mediciones del algoritmo sin el clasificador, en el conjunto de señales contaminadas.
Y en la gráfica se puede observar que la media de las diferencias de cada presión para la diastólica de -2.18 y para la sistólica 1.00 y la desviación estándar fueron 3.53 y 3.56, respectivamente, en ambos casos menor a 5 mmHg. Esto significa estadísticamente que en 95 % de las mediciones, el error que se comete esta en el intervalo [9.24; 4.88] mmHg, para la presión diastólica y [ -6.12; 8.12] mmHg para la presión sistólica, lo que da un intervalo más amplio que el algoritmo con el clasificador diseñado.
Con estos resultados es comprobado, para la prueba realizada, que el algoritmo que incluye el clasificador, mantiene mejor precisión de la medición ante la presencia de artefactos de movimiento.
Resultados de la eficiencia de la ejecución del algoritmo que incluye al clasificador en el firmware del Hipermax.
La diferencia de precisión de los cálculos de las señales en el Hipermax y en el software de alto nivel, como se mencionó anteriormente, no alcanzo 1 mmHg, esto es debido a que los tipos de datos simples y las operaciones sobre estos, fueron representados en ambos algoritmos, utilizando el mismo tipo básico de variables. La eficiencia del algoritmo se midió calculando el tiempo de procesado de cada muestra. El peor de los casos, es cuando el firmware tiene que procesar la muestra correspondiente al fin de un pulso, este tiempo promedio 10 ms. El caso mínimo, es para el procesado de las muestras que no corresponden a ninguno de los extremos de los pulsos, este tiempo fue de 0.007 ms y el caso promedio, tuvo un tiempo de procesado de 0.104 ms.
Este resultado muestra que la implementación del algoritmo de medición, incluyendo el clasificador de los patrones, puede ser ejecutado eficientemente en un dispositivo de medición automática. El microcontrolador utilizado en la prueba fue un MSP430 de 8 MHz de velocidad y 10 kB de memoria RAM.