Resumen:
El registro de señales bioeléctricas en el área de la medicina se ha convertido en el soporte esencial para el diagnóstico y tratamiento de diversos tipos de patologías, ya que a través de la lectura clínica de las señales emitidas por el cuerpo humano se puede detectar el buen o mal funcionamiento del mismo.
En particular en electrocardiografía se estudia la actividad eléctrica del corazón a través de las señales ECG, las cuales, como en cualquier tipo de señal biológica, en su fase de adquisición están sujetas a un gran número de interferencias asociadas de diversos orígenes, que deben ser correctamente eliminadas o filtradas para que la lectura e interpretación de las señales ECG sea apropiada por el personal experto y permita emitir juicios certeros.
La naturaleza aleatoria de las señales interferentes hace que su eliminación difícilmente pueda ser realizada mediante métodos de filtraje cuyos coeficientes o pesos sean estáticos o fijos, es por esta razón que se propone que dicha eliminación se realice mediante algoritmos adaptativos, ya que estos permiten implementar sistemas de adecuación que pueden adaptarse fácilmente a las condiciones cambiantes del entorno.
En el tratamiento de señales bioeléctricas el desempeño de los algoritmos se evalúa mediante su velocidad de convergencia y el mínimo error obtenido. Por esto y por la naturaleza de las señales se propone utilizar el algoritmo adaptativo llamado ARy, debido a que las características asociadas al desempeño de este son muy buenas en comparación a otros algoritmos adaptativos convencionales.
