Deteccão de complexos QRS em eletrocardiogramas baseada na decomposição em valores singulares em multirresolução

• Main Author: Oliveira, Bruno Rodrigues de [UNESP]
• Other Authors: Universidade Estadual Paulista (UNESP)
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Estadual Paulista (UNESP) 2016
• Subjects: Eletrocardiografia; Wavelets (Matematica); Algoritmos de computador; Electrocardiography
• Online Access: http://hdl.handle.net/11449/134101; http://www.athena.biblioteca.unesp.br/exlibris/bd/cathedra/14-01-2016/000857500.pdf

Made available in DSpace on 2016-02-05T18:29:43Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-10-08. Added 1 bitstream(s) on 2016-02-05T18:33:44Z : No. of bitstreams: 1 000857500.pdf: 4743253 bytes, checksum: da5d2724b71f588ae56be27cfaf9a5bd (MD5) === O Eletrocardiograma (ECG) e um exame de extrema importância para avaliar a saúde do coração de um individuo. A analise de seu traçado possibilita diagnosticar uma serie de doenças e anomalias. Para isso, sistemas computacionais precisam segmentar os sinais de ECG, cujo primeiro passo e a detecção dos complexos QRS (ondas Q, R e S). Mui- tos métodos tem sido propostos para tal finalidade. Os primeiros utilizavam técnicas de filtragem e diferenciação, mas recentemente alguns pesquisadores tem concebido metodologias baseadas na analise de multirresolução da transformada Wavelet. Seguindo caminho semelhante, neste trabalho e proposta uma metodologia baseada na decomposição em valores singulares em multirresolução (MRSVD), para solução do problema de detecção dos complexos QRS de um sinal de ECG, que pode ser dividida em quatro etapas essenciais: pré-processamento, inspeção, decisão e correção. Em quase todas elas ha implementações inovadoras: na primeira utiliza-se, de forma inédita, a MRSVD; na segunda etapa exploram-se características fisiológicas do músculo cardíaco para certificar-se de que um determinado segmento compreende ou não uma onda R autentica; na ultima, são corrigidas as detecções baseadas nas amplitudes das ondas R. A avaliação da qualidade de detecção, para os experimentos realizados, mostra que o algoritmo proposto atingiu taxa de previsibilidade de 99, 20%, taxa de sensibilidade de 99, 70% e erro de apenas 1,10%, contra 97, 10%, 99, 00% e 3, 70%, respectivamente, obtidas por outro método === The electrocardiogram (ECG) is a test of utmost importance to evaluate the heart health of a person. The analysis of its layout enables diagnose a number of diseases and abnor- malities. For computer systems that need to segment the ECG signal, the first step the detection of QRS complexes. The earliest methods used filtering techniques and differen- tiation. Recently some researchers have designed methodologies based the multiresolution analysis the wavelet transform. Following similar path, this work proposes a methodology based on singular value decomposition in multiresolution (MRSVD), to solve the prob- lem of detection of QRS complexes of an ECG signal, which can be divided in four key stages: preprocessing, inspection, decision and correction. In of all, there are innovative proposals: in the first, it is used, in an unprecedented manner, the MRSVD; the second stage explores the physiological characteristics of the heart muscle, to make sure that a particular segment comprises or not a genuine R wave and, the last, corrects detections based on the amplitudes of the R wave. The evaluation of quality of detection for the experiments shows that the proposed algorithm has reached a predictive and sensitivity rates of of 99.20% and 99.70%, respectively, and error of only 1.10%, in comparation to another method which obtained 97, 10%, 99, 00% and 3, 70%, respectively