Sistema computacional para o processamento, a análise e a classificação do sinal eletrocardiográfico de neonatos e adultos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Palodeto, Viviane
Data de Publicação: 2006
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: http://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/103143
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.
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spelling Sistema computacional para o processamento, a análise e a classificação do sinal eletrocardiográfico de neonatos e adultosEngenharia eletricaEngenharia biomedicaEletrocardiografiaCoracao -DiagnosticoDoençasSistemas de computaçãoDissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.O eletrocardiograma (ECG) é uma ferramenta utilizada para o diagnóstico de cardiopatias e outras doenças. Sua análise pode ser realizada automaticamente por sistemas computacionais. No entanto, algoritmos desenvolvidos para análise do ECG de pacientes adultos não podem ser aplicados em neonatos, devido às diferenças entre os padrões do ECG de um adulto e de um neonato. Este trabalho tem como objetivo apresentar técnicas, agrupadas em um sistema computacional (NeoCard), que possibilitem o processamento, a análise e a classificação do eletrocardiograma tanto de neonatos quanto adultos. Este sistema é dividido em três etapas. Na primeira, são removidos os principais ruídos que acometem o ECG. Em seguida, são detectados os intervalos, os segmentos e as ondas do sinal. Com base nas informações extraídas durante a detecção, o ECG é analisado e classificado segundo as arritmias de maior freqüência. Na etapa de pré-processamento, a eliminação da linha de base e ruído impulsivo é realizada por métodos não lineares de filtragem. Para a detecção das ondas, as wavelets são empregadas. Por fim, a análise utiliza um conjunto de regras para indicação de um diagnóstico, enquanto os batimentos são classificados por uma rede neural entre três categorias (batimento normal ou duas classes de arritmias). O desempenho alcançado com a detecção das ondas R atingiu uma sensibilidade de 99,94%. A classificação dos batimentos cardíacos alcançou os valores de 92,55% para sensibilidade e 99,71% para especificidade. Os resultados obtidos mostram a capacidade do sistema desenvolvido em processar, analisar e classificar o ECG de pacientes adultos e neonatos.Florianópolis, SCMarques, Jefferson Luiz BrumUniversidade Federal de Santa CatarinaPalodeto, Viviane2013-07-16T03:09:42Z2013-07-16T03:09:42Z20062006info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisxvi, 107 f.| il., graf., tabs.application/pdf228090http://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/103143porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2013-07-16T03:09:42Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/103143Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732013-07-16T03:09:42Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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