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El desarrollo de técnicas de extracción de las ondas fibrilatorias (ondas-f) del electrocardiograma (ECG) de superficie ha posibilitado su análisis para detectar y mejorar el tratamiento de la fibrilación auricular (FA). Sin embargo, estas técnicas tienen un rendimiento limitado por la presencia de artefactos y complejos QRST de morfología variable. Por ello, se propone una metodología para optimizar la selección de tramos de ondas-f libres de residuos de la cancelación ventricular. Primeramente, la detección de valores atípicos fuera del margen comprendido entre 2,5 veces los percentiles de 5 y 95% de la señal de ondas-f extraída del ECG preoperatorio al procedimiento de ablación por catéter (AC) de 148 pacientes de FA persistente permitió la detección de los artefactos registrados. Seguidamente, se caracterizaron los intervalos QRST cancelados para estimar la actividad ventricular remanente en las ondas-f mediante diferentes métricas. RuVR fue la más capacitada para tal fin (71,66% de exactitud), obtenida del producto del valor cuadrático medio de las ondas-f en el intervalo QRST por su valor máximo. No obstante, su combinación con otras métricas mediante un modelo de ensamblado de árboles de decisión mejoró la exactitud en la detección de residuos ventriculares hasta alcanzar casi un 82%. Finalmente, esta metodología demostró la relevancia de asegurar la calidad de los tramos de ondas-f extraídos del ECG de superficie, mejorando la capacidad discriminatoria de la frecuencia dominante de las ondas-f para predecir el resultado del procedimiento de AC.