Detecção e classificação de arritmias em eletrocardiogramas usando transformadas wavelets, máquinas de vetores de suporte e rede Bayesiana
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie |
Texto Completo: | http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24331 |
Resumo: | The cardiopathies are currently, according the Ministério da Saúde, the second biggest cause of mortality among the Brazilians, behind only the brain vascular diseases. The motivation for the work here presented is the identification and classification of cardiopathies registered in Electrocardiogram exams, ECG, such as premature contractions, branches blocks, tachycardia and other rhythms disturbance. Due its easy application and low cost, the ECG is one of the resources more commonly used by researchers and health professionals in the assessment of cardiac conditions. The computational application developed in this study relies in the application of Wavelets Transforms for the digital signal processing of ECG, in extracting the morphologic characteristics, dynamics and spectral of the cycles of the signal and in the submission of these characteristics to two Support Vector Machines (SVM). The output of these two SVM's are combined as input to a Bayesian Network for the identification and classification of the cardiopathies. The characteristic of each cycle, morphologic and spectral, has it dimensionality reduced by Principal Component Analysis (PCA). The spectral characteristics are extracted by the extractions of the Wavelets Transforms coefficients of the signal, whilst the dynamics characteristics are defined by the interval between the global maxima of each cycle. For development, testings and validations of the application we utilize the MIT-BIH Arrhythmia database, made available by Massachusetts Institute of Technology (MIT). At the end of this work we demonstrate that the application is able to recognize and classify 8 types of heart beats in ECG records, with an medium accuracy above 95,0%. |
id |
UPM_dfe96eceabff56747d7baa58c1302fe9 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:dspace.mackenzie.br:10899/24331 |
network_acronym_str |
UPM |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie |
repository_id_str |
10277 |
spelling |
2016-03-15T19:37:40Z2020-05-28T18:08:32Z2012-05-112020-05-28T18:08:32Z2012-03-02http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24331The cardiopathies are currently, according the Ministério da Saúde, the second biggest cause of mortality among the Brazilians, behind only the brain vascular diseases. The motivation for the work here presented is the identification and classification of cardiopathies registered in Electrocardiogram exams, ECG, such as premature contractions, branches blocks, tachycardia and other rhythms disturbance. Due its easy application and low cost, the ECG is one of the resources more commonly used by researchers and health professionals in the assessment of cardiac conditions. The computational application developed in this study relies in the application of Wavelets Transforms for the digital signal processing of ECG, in extracting the morphologic characteristics, dynamics and spectral of the cycles of the signal and in the submission of these characteristics to two Support Vector Machines (SVM). The output of these two SVM's are combined as input to a Bayesian Network for the identification and classification of the cardiopathies. The characteristic of each cycle, morphologic and spectral, has it dimensionality reduced by Principal Component Analysis (PCA). The spectral characteristics are extracted by the extractions of the Wavelets Transforms coefficients of the signal, whilst the dynamics characteristics are defined by the interval between the global maxima of each cycle. For development, testings and validations of the application we utilize the MIT-BIH Arrhythmia database, made available by Massachusetts Institute of Technology (MIT). At the end of this work we demonstrate that the application is able to recognize and classify 8 types of heart beats in ECG records, with an medium accuracy above 95,0%.As cardiopatias são atualmente, segundo o Ministério da Saúde, a segunda maior causa de mortalidade entre brasileiros, ficando atrás apenas das doenças cerebrovasculares. A motivação do trabalho aqui apresentado é a identificação e classificação de cardiopatias registradas em exames de Eletrocardiograma, o ECG, tais como contrações prematuras, bloqueio de ramos, taquicardias e outros distúrbios de ritmo. Devido a sua fácil aplicação e baixo custo, o ECG é um dos recursos mais largamente utilizados por pesquisadores e profissionais da saúde na avaliação da saúde do coração. A aplicação computacional desenvolvida neste estudo concentra-se no uso de Transformadas Wavelets para o processamento digital dos sinais de ECG, na extração das características morfológicas, dinâmicas e espectrais de ciclos do sinal e na submissão dessas características a duas Máquinas de Vetores de Suporte (SVM). Os resultados das SVM's são combinadas em uma Rede Bayesiana para a identificação e classificação das cardiopatias. As características morfológicas de cada ciclo do sinal são extraídas através de Análise de Componentes Principais (PCA), as características espectrais são extraídas através da decomposição do sinal em coeficientes de Transformadas Wavelets enquanto as características dinâmicas são definidas pelos intervalos entre o máximo global de cada ciclo. Para desenvolvimento, testes e validação da aplicação foi utilizado o Banco de Arritmias MIT-BIH, disponibilizado pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT). Neste trabalho demonstramos que a aplicação desenvolvida é capaz de reconhecer e classificar 8 tipos de batimentos cardíacos em registros de ECG, com uma acurácia média total de classificação superior a 95,0%.application/pdfporUniversidade Presbiteriana MackenzieEngenharia ElétricaUPMBREngenharia ElétricaECG (Eletrocardiograma)complexo QRSwaveletsSVM (Support Vector Machines)rede BayesianaECG (electrocardiogram)QRS complexwaveletsSVM (Support Vector Machines)Bayesian networksCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA::BIOENGENHARIA::PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOLOGICOSDetecção e classificação de arritmias em eletrocardiogramas usando transformadas wavelets, máquinas de vetores de suporte e rede Bayesianainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisMarengoni, Mauríciohttp://lattes.cnpq.br/1974791787566027Lopes, Paulo BatistaThomaz, Carlos Eduardohttp://lattes.cnpq.br/1787052168477889http://lattes.cnpq.br/5072743658674576Rodrigues, Luiz Carlos Ferreirahttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/3824/Luiz%20Carlos%20Ferreira%20Rodrigues.pdf.jpghttp://tede.mackenzie.br/jspui/bitstream/tede/1417/1/Luiz%20Carlos%20Ferreira%20Rodrigues.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzieinstname:Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE)instacron:MACKENZIE10899/243312020-05-28 15:08:32.144Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede.mackenzie.br/jspui/PRI |
dc.title.por.fl_str_mv |
Detecção e classificação de arritmias em eletrocardiogramas usando transformadas wavelets, máquinas de vetores de suporte e rede Bayesiana |
title |
Detecção e classificação de arritmias em eletrocardiogramas usando transformadas wavelets, máquinas de vetores de suporte e rede Bayesiana |
spellingShingle |
Detecção e classificação de arritmias em eletrocardiogramas usando transformadas wavelets, máquinas de vetores de suporte e rede Bayesiana Rodrigues, Luiz Carlos Ferreira ECG (Eletrocardiograma) complexo QRS wavelets SVM (Support Vector Machines) rede Bayesiana ECG (electrocardiogram) QRS complex wavelets SVM (Support Vector Machines) Bayesian networks CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA::BIOENGENHARIA::PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOLOGICOS |
title_short |
Detecção e classificação de arritmias em eletrocardiogramas usando transformadas wavelets, máquinas de vetores de suporte e rede Bayesiana |
title_full |
Detecção e classificação de arritmias em eletrocardiogramas usando transformadas wavelets, máquinas de vetores de suporte e rede Bayesiana |
title_fullStr |
Detecção e classificação de arritmias em eletrocardiogramas usando transformadas wavelets, máquinas de vetores de suporte e rede Bayesiana |
title_full_unstemmed |
Detecção e classificação de arritmias em eletrocardiogramas usando transformadas wavelets, máquinas de vetores de suporte e rede Bayesiana |
title_sort |
Detecção e classificação de arritmias em eletrocardiogramas usando transformadas wavelets, máquinas de vetores de suporte e rede Bayesiana |
author |
Rodrigues, Luiz Carlos Ferreira |
author_facet |
Rodrigues, Luiz Carlos Ferreira |
author_role |
author |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Marengoni, Maurício |
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/1974791787566027 |
dc.contributor.referee1.fl_str_mv |
Lopes, Paulo Batista |
dc.contributor.referee2.fl_str_mv |
Thomaz, Carlos Eduardo |
dc.contributor.referee2Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/1787052168477889 |
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/5072743658674576 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Rodrigues, Luiz Carlos Ferreira |
contributor_str_mv |
Marengoni, Maurício Lopes, Paulo Batista Thomaz, Carlos Eduardo |
dc.subject.por.fl_str_mv |
ECG (Eletrocardiograma) complexo QRS wavelets SVM (Support Vector Machines) rede Bayesiana |
topic |
ECG (Eletrocardiograma) complexo QRS wavelets SVM (Support Vector Machines) rede Bayesiana ECG (electrocardiogram) QRS complex wavelets SVM (Support Vector Machines) Bayesian networks CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA::BIOENGENHARIA::PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOLOGICOS |
dc.subject.eng.fl_str_mv |
ECG (electrocardiogram) QRS complex wavelets SVM (Support Vector Machines) Bayesian networks |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA::BIOENGENHARIA::PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOLOGICOS |
description |
The cardiopathies are currently, according the Ministério da Saúde, the second biggest cause of mortality among the Brazilians, behind only the brain vascular diseases. The motivation for the work here presented is the identification and classification of cardiopathies registered in Electrocardiogram exams, ECG, such as premature contractions, branches blocks, tachycardia and other rhythms disturbance. Due its easy application and low cost, the ECG is one of the resources more commonly used by researchers and health professionals in the assessment of cardiac conditions. The computational application developed in this study relies in the application of Wavelets Transforms for the digital signal processing of ECG, in extracting the morphologic characteristics, dynamics and spectral of the cycles of the signal and in the submission of these characteristics to two Support Vector Machines (SVM). The output of these two SVM's are combined as input to a Bayesian Network for the identification and classification of the cardiopathies. The characteristic of each cycle, morphologic and spectral, has it dimensionality reduced by Principal Component Analysis (PCA). The spectral characteristics are extracted by the extractions of the Wavelets Transforms coefficients of the signal, whilst the dynamics characteristics are defined by the interval between the global maxima of each cycle. For development, testings and validations of the application we utilize the MIT-BIH Arrhythmia database, made available by Massachusetts Institute of Technology (MIT). At the end of this work we demonstrate that the application is able to recognize and classify 8 types of heart beats in ECG records, with an medium accuracy above 95,0%. |
publishDate |
2012 |
dc.date.available.fl_str_mv |
2012-05-11 2020-05-28T18:08:32Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2012-03-02 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2016-03-15T19:37:40Z 2020-05-28T18:08:32Z |
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 |
http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24331 |
url |
http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24331 |
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.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Presbiteriana Mackenzie |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Engenharia Elétrica |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UPM |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
BR |
dc.publisher.department.fl_str_mv |
Engenharia Elétrica |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Presbiteriana Mackenzie |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie instname:Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE) instacron:MACKENZIE |
instname_str |
Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE) |
instacron_str |
MACKENZIE |
institution |
MACKENZIE |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie |
repository.name.fl_str_mv |
|
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1757177243682996224 |