| Summary: | nÃo hà === Sistemas automÃticos de auxÃlio ao diagnÃstico visam à extraÃÃo de mÃtricas especÃficas, podendo ser por algoritmos computacionais, de forma a subsidiar a anÃlise por parte do especialista de condiÃÃes orgÃnicas e fisiolÃgicas do paciente. No contexto da cardiologia, referidos sistemas sÃo particularmente importantes quando aplicados no processamento de sinais de longa duraÃÃo, como o eletrocardiograma (ECG) de 24 horas. As tÃcnicas para segmentaÃÃo e extraÃÃo automÃtica de parÃmetros do sinal ECG propostas nesta tese abrangem diversos campos de pesquisa. Inicialmente, o sistema realiza a detecÃÃo e a segmentaÃÃo do complexo QRS, relacionado à despolarizaÃÃo ventricular. Como metodologia, utiliza-se a combinaÃÃo das tÃcnicas do limiar adaptativo, das transformadas de Hilbert e Wavelet e do filtro derivativo com uma nova abordagem de reduÃÃo de prÃ-processamento e de seleÃÃo do fator de escala da Wavelet. Ao final desta etapa, obtÃm-se a sÃrie de intervalos RR, a sÃrie de duraÃÃes de cada complexo QRS e de suas amplitudes. No segundo momento, tem-se a detecÃÃo e a segmentaÃÃo da onda T, relacionada à repolarizaÃÃo ventricular. PropÃe-se um novo modelo matemÃtico do comportamento morfolÃgico da onda T baseado na funÃÃo Gaussiana, modificada por um procedimento matemÃtico de inserÃÃo de assimetria. Uma vez obtidos os parÃmetros de modelagem para uma dada morfologia predominante de onda T, a funÃÃo de correlaÃÃo cruzada à utilizada para a detecÃÃo do pico e uma tÃcnica baseada no cÃlculo da Ãrea de trapÃzios à utilizada para a localizaÃÃo do final da forma de onda. Dentre as mÃtricas derivadas das informaÃÃes extraÃdas, destaca-se a sÃrie de intervalos QT, segmento que vai do inÃcio de cada complexo QRS ao final de cada onda T. Finalizado o processo de segmentaÃÃo, dois estudos de caso sÃo realizados: subtraÃÃo da atividade ventricular em sinais eletrogramas atriais de pacientes com fibrilaÃÃo atrial (FA) e anÃlise de sÃries de variabilidade da frequÃncia cardÃaca (VFC) de um conjunto de pacientes idosos selecionados pelo AmbulatÃrio de Geriatria do Hospital UniversitÃrio WÃlter CantÃdio.
A partir de experimentos de validaÃÃo em bases de dados diversas com anotaÃÃes manuais dos batimentos, obtÃm-se as seguintes taxas de detecÃÃo e erros de delineamento para o complexo QRS: sensibilidade de 99,51%, preditividade positiva de 99,44%, erro mÃdio de inÃcio (QRS onset) de 2,85  9,90 ms e erro mÃdio de final (QRS offset) de 2,83  12,26 ms. Com relaÃÃo à detecÃÃo e segmentaÃÃo da onda T, obtÃm-se os seguintes resultados: sensibilidade de 99,48%, preditividade positiva de 99,53%, erro mÃdio de localizaÃÃo de pico de 0,51  8,06 ms e erro mÃdio de localizaÃÃo de final da forma de onda de 0,11  11,73 ms.
Quanto ao primeiro estudo de caso de uso dos pontos fiduciais detectados, a potÃncia mÃdia dos sinais eletrogramas atriais, apÃs a subtraÃÃo da atividade ventricular, à significativamente reduzida para frequÃncias acima de 10 Hz, predominantemente associadas ao complexo QRS, bem como para frequÃncias na faixa de 3 a 5 Hz, relacionadas à atividade elÃtrica de repolarizaÃÃo ventricular. Para o segundo estudo, a anÃlise do comportamento de mÃtricas no domÃnio da frequÃncia associadas à atividade do sistema nervoso simpÃtico permite o reconhecimento de tendÃncias prÃprias e caracterÃsticas, no que tange a aspectos de funcionamento/disautonomia do sistema nervoso autonÃmico, de cada classe prÃ-determinada de idosos segundo os conceitos de fenÃtipo de fragilidade: idosos frÃgeis, prÃ-frÃgeis e robustos.
Os resultados obtidos sugerem que o conjunto de metodologias desenvolvidas para a segmentaÃÃo do sinal ECG apresenta altas taxas de precisÃo, repetibilidade e robustez a uma ampla gama de morfologias, podendo ser aplicado em diversos contextos de auxÃlio ao diagnÃstico. Dadas as mÃtricas e sÃries temporais que podem ser extraÃdas, os referidos mÃtodos tambÃm podem dar suporte a processos de investigaÃÃo clÃnica e desenvolvimento de marcadores/indicadores de eventos cardiovasculares adversos.
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