REPOSITORIO ECG Y PPG (Sujetos).

La base de datos MIMIC es una fuente clave de datos anonimizados recopilados en unidades de cuidados intensivos, proporcionando tanto señales fisiológicas como datos de monitoreo continuo. Las señales de fotopletismografía (PPG) reflejan cambios en el volumen sanguíneo con el tiempo, mientras que las señales de electrocardiograma (ECG) registran la actividad eléctrica del corazón.
Este conjunto de datos incluye registros de 13 pacientes, extraídos de la base MIMIC, almacenados en archivos .mat. Cada archivo contiene señales biométricas como PPG y ECG, registradas a una frecuencia de muestreo de 125 Hz.

El repositorio contiene los siguientes archivos:

- Archivos XXXm.mat: Cada archivo corresponde a un paciente y contiene las señales PPG y ECG recogidas en un entorno clínico.
- Archivos de encabezado (hea.txt): Estos archivos proporcionan detalles sobre las señales y los canales donde se almacenan dentro de los archivos .mat.
- Código MATLAB (deteccion_cpv_tipo12.m): Este script en MATLAB permite leer los archivos .mat y visualizar fragmentos de las señales para su análisis. Se debe ajustar la línea de código correspondiente para seleccionar el paciente que se desea analizar. Además, el código identifica y cuenta los CPVs de tipo 1 y 2 en la señal PPG, aplicando un umbral y guardando los resultados en un archivo CSV llamado "pacientes_mimic_cpv".
- Código MATLAB (sujetos_almacenamiento.m): Este archivo carga datos de 46 pacientes a partir de dos fuentes: un archivo de Excel con información de los pacientes y una serie de archivos .mat que contienen las señales ECG y PPG de cada paciente.

Las señales presentes en los archivos .mat incluyen:
- PPG (Fotopletismografía)
- ECG (Electrocardiograma)

Referencia:
Goldberger, A. L., Amaral, L. A. N., Glass, L., Hausdorff, J. M., Ivanov, P. C., Mark, R. G., ... & Stanley, H. E. (2000). PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a new research resource for complex physiologic signals. Circulation, 101(23), e215-e220. https://doi.org/10.1161/01.CIR.101.23.e215