SISCTG-um sistema inteligente para classificação de sinais cardiotocográficos para auxílio ao diagnóstico médico

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Marques, João Alexandre Lôbo
Data de Publicação: 2007
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
Texto Completo: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/16139
Resumo: The accurate analysis of the fetal heart rate (FHR) and its correlation with uterine contractions (UC) allows the diagnostic and the anticipation of many problems related to fetal distress and the preservation of his life. This dissertation presents the results of an hibrid system based on a set of deterministic rules and fuzzy inference system developed to analyze FHR and UC signals collected by cardiotocography (CTG) exams. The studied variables are basal FHR, short and long term FHR variability, transitory accelerations and decelerations, these lasts classified by their type and number of ocurrencies. The system output is a first level diagnostics based on those input variables. The SISCTG system is developed using the Matlab version 7 script language. Tests and modeling issues used the Matlab Fuzzy Toolbox. The project also supports a multi-institutional agreement between Brazil and Germany, among the DETI - Departamento de Engenharia de Teleinform´atica of the UFC – Universidade Federal do Cear´a, the MEAC - Maternidade-Escola Assis Chateaubriand), the TUM - Technische Universität München, the Bundeswehr Universität München and the Trium Analysis Online GmbH. The SISCTG results are very promising, correctly classifying all normal exams. This is the expected behavior, once CTG exams are classified as of low specificity, with the most interest focused in finding pathologies aspects, but not precisely identifying them. These results allow the projection of improvements to the proposed system, inserting new input variables, for example. The system validation methodology was based on the knowledge of Brazilian and German obstetricians.
id UFC-7_5fd96134e6df80c4bb85d9d67510a13e
oai_identifier_str oai:repositorio.ufc.br:riufc/16139
network_acronym_str UFC-7
network_name_str Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
repository_id_str
spelling SISCTG-um sistema inteligente para classificação de sinais cardiotocográficos para auxílio ao diagnóstico médicoSISCTG-an intelligent systems for classification of cardiotocography signals for help diagnosis doctorTeleinformáticaProcessamento de sinaisBioengenhariaRedes neurais (Computação)WaveletsCardiotocografiaThe accurate analysis of the fetal heart rate (FHR) and its correlation with uterine contractions (UC) allows the diagnostic and the anticipation of many problems related to fetal distress and the preservation of his life. This dissertation presents the results of an hibrid system based on a set of deterministic rules and fuzzy inference system developed to analyze FHR and UC signals collected by cardiotocography (CTG) exams. The studied variables are basal FHR, short and long term FHR variability, transitory accelerations and decelerations, these lasts classified by their type and number of ocurrencies. The system output is a first level diagnostics based on those input variables. The SISCTG system is developed using the Matlab version 7 script language. Tests and modeling issues used the Matlab Fuzzy Toolbox. The project also supports a multi-institutional agreement between Brazil and Germany, among the DETI - Departamento de Engenharia de Teleinform´atica of the UFC – Universidade Federal do Cear´a, the MEAC - Maternidade-Escola Assis Chateaubriand), the TUM - Technische Universität München, the Bundeswehr Universität München and the Trium Analysis Online GmbH. The SISCTG results are very promising, correctly classifying all normal exams. This is the expected behavior, once CTG exams are classified as of low specificity, with the most interest focused in finding pathologies aspects, but not precisely identifying them. These results allow the projection of improvements to the proposed system, inserting new input variables, for example. The system validation methodology was based on the knowledge of Brazilian and German obstetricians.A análise acurada da freqüência cardíaca fetal (FCF ou FHR - Fetal Heart Rate) correlacionada com as contrações uterinas maternas (UC - Uterine Contractions) permite gerar diagnósticos e a conseqüente antecipação de problemas diversos relativos ao bem estar fetal e a preservação de sua vida. O presente trabalho apresenta os resultados de um sistema hibrido baseado em regras determinísticas e em um módulo de inferência nebuloso (fuzzy) para análise de sinais de FCF e UC coletados através de exames denominados cardiotocografias (CTG). As variáveis analisadas são o valor basal da FCF, sua variabilidade de curto e de longo prazo, acelerações transitórias e desacelerações, sendo estas classificadas por seu tipo e pelo número de ocorrências. A saída do sistema é o diagnóstico em primeiro nível, baseado nas informações das variáveis de entrada definidas. O sistema SISCTG é desenvolvido na linguagem de scripts do programa Matlab versão 7. Modelagens e testes são realizados utilizando-se o Fuzzy Toolbox do programa Matlab. O projeto também conta com uma parceria multi-institucional entre o Brasil e a Alemanha, envolvendo a Universidade Federal do Ceará (UFC), através do Departamento de Engenharia de Teleinformática (DETI) e da Maternidade-Escola Assis Chateaubriand (MEAC), a Technische Universität München (TUM), a Bundeswehr Universität München e a empresa Trium Analysis Online GmbH. Os resultados obtidos pelo SISCTG são bastante promissores, classificando todos os exames normais corretamente. Este é o comportamento esperado, uma vez que CTGs são exames de baixa especificidade, tendo como interesse maior encontrar indícios de patologias, sem a necessidade de identificá-las precisamente. Estes resultados permitem projetar o aperfeiçoamento deste sistema com a inserção, por exemplo, de novas variáveis de entrada. São realizados procedimentos de validação com múltiplos especialistas na área obstétrica tanto no Brasil quanto na Alemanha.Cortez, Paulo CésarMarques, João Alexandre Lôbo2016-04-06T18:56:42Z2016-04-06T18:56:42Z2007info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfMARQUES, J. A. B. SISCTG-um sistema inteligente para classificação de sinais cardiotocográficos para auxílio ao diagnóstico médico. 2007. 99 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2007.http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/16139porreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-08-13T16:19:55Zoai:repositorio.ufc.br:riufc/16139Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2021-08-13T16:19:55Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false
dc.title.none.fl_str_mv SISCTG-um sistema inteligente para classificação de sinais cardiotocográficos para auxílio ao diagnóstico médico
SISCTG-an intelligent systems for classification of cardiotocography signals for help diagnosis doctor
title SISCTG-um sistema inteligente para classificação de sinais cardiotocográficos para auxílio ao diagnóstico médico
spellingShingle SISCTG-um sistema inteligente para classificação de sinais cardiotocográficos para auxílio ao diagnóstico médico
Marques, João Alexandre Lôbo
Teleinformática
Processamento de sinais
Bioengenharia
Redes neurais (Computação)
Wavelets
Cardiotocografia
title_short SISCTG-um sistema inteligente para classificação de sinais cardiotocográficos para auxílio ao diagnóstico médico
title_full SISCTG-um sistema inteligente para classificação de sinais cardiotocográficos para auxílio ao diagnóstico médico
title_fullStr SISCTG-um sistema inteligente para classificação de sinais cardiotocográficos para auxílio ao diagnóstico médico
title_full_unstemmed SISCTG-um sistema inteligente para classificação de sinais cardiotocográficos para auxílio ao diagnóstico médico
title_sort SISCTG-um sistema inteligente para classificação de sinais cardiotocográficos para auxílio ao diagnóstico médico
author Marques, João Alexandre Lôbo
author_facet Marques, João Alexandre Lôbo
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Cortez, Paulo César
dc.contributor.author.fl_str_mv Marques, João Alexandre Lôbo
dc.subject.por.fl_str_mv Teleinformática
Processamento de sinais
Bioengenharia
Redes neurais (Computação)
Wavelets
Cardiotocografia
topic Teleinformática
Processamento de sinais
Bioengenharia
Redes neurais (Computação)
Wavelets
Cardiotocografia
description The accurate analysis of the fetal heart rate (FHR) and its correlation with uterine contractions (UC) allows the diagnostic and the anticipation of many problems related to fetal distress and the preservation of his life. This dissertation presents the results of an hibrid system based on a set of deterministic rules and fuzzy inference system developed to analyze FHR and UC signals collected by cardiotocography (CTG) exams. The studied variables are basal FHR, short and long term FHR variability, transitory accelerations and decelerations, these lasts classified by their type and number of ocurrencies. The system output is a first level diagnostics based on those input variables. The SISCTG system is developed using the Matlab version 7 script language. Tests and modeling issues used the Matlab Fuzzy Toolbox. The project also supports a multi-institutional agreement between Brazil and Germany, among the DETI - Departamento de Engenharia de Teleinform´atica of the UFC – Universidade Federal do Cear´a, the MEAC - Maternidade-Escola Assis Chateaubriand), the TUM - Technische Universität München, the Bundeswehr Universität München and the Trium Analysis Online GmbH. The SISCTG results are very promising, correctly classifying all normal exams. This is the expected behavior, once CTG exams are classified as of low specificity, with the most interest focused in finding pathologies aspects, but not precisely identifying them. These results allow the projection of improvements to the proposed system, inserting new input variables, for example. The system validation methodology was based on the knowledge of Brazilian and German obstetricians.
publishDate 2007
dc.date.none.fl_str_mv 2007
2016-04-06T18:56:42Z
2016-04-06T18:56:42Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv MARQUES, J. A. B. SISCTG-um sistema inteligente para classificação de sinais cardiotocográficos para auxílio ao diagnóstico médico. 2007. 99 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2007.
http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/16139
identifier_str_mv MARQUES, J. A. B. SISCTG-um sistema inteligente para classificação de sinais cardiotocográficos para auxílio ao diagnóstico médico. 2007. 99 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2007.
url http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/16139
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)
instacron:UFC
instname_str Universidade Federal do Ceará (UFC)
instacron_str UFC
institution UFC
reponame_str Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
collection Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)
repository.mail.fl_str_mv bu@ufc.br || repositorio@ufc.br
_version_ 1823806696388034560