Extração e avaliação de atributos do eletrocardiograma para classificação de batimentos cardíacos.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 1999 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-01102024-105442/ |
Resumo: | Arritmias cardíacas podem comprometer seriamente o quadro clínico de pacientes submetidos a cuidados críticos. Por esse motivo, a análise automática de arritmias é um recurso importante em um monitor cardíaco. Uma das etapas do processamento deum analisador automático de arritmias é a classificação de batimentos, na qual procura-se detectar alterações no eletrocardiorama (ECG) extraindo-se dele certas características ou atributos a fim de identificar alterações no padrão dosbatimentos cardíacos. Uma metodologia para avaliar a capacidade de atributos extraídos dos complexos QRS discriminarem batimentos de classes diferentes foi desenvolvida. Essa metodologia constituiu-se da elaboração de uma base de dados de ECG edo desenvolvimento de procedimentos e ferramentas de software para extração e análise dos atributos. Três métodos de extração de atributos foram implementados e avaliados: extração de atributos diretamente no domínio do tempo, decomposição doscomplexos QRS em bases geradas por Análise de Componentes Principais (ACP) e decomposição dos complexos QRS em bases simplificadas. A capacidade discriminatória dos atributos extraídos por estes métodos foi avaliada. A análise dos resultadosmostrou que os classificadores que usaram os atributos extraídos pela decomposição nas bases geradas por ACP apresentaram os menores erros de classificação. |
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Extração e avaliação de atributos do eletrocardiograma para classificação de batimentos cardíacos.Untitled in englishBioengenhariaBioengineeringPattern recognitionReconhecimento de padrõesArritmias cardíacas podem comprometer seriamente o quadro clínico de pacientes submetidos a cuidados críticos. Por esse motivo, a análise automática de arritmias é um recurso importante em um monitor cardíaco. Uma das etapas do processamento deum analisador automático de arritmias é a classificação de batimentos, na qual procura-se detectar alterações no eletrocardiorama (ECG) extraindo-se dele certas características ou atributos a fim de identificar alterações no padrão dosbatimentos cardíacos. Uma metodologia para avaliar a capacidade de atributos extraídos dos complexos QRS discriminarem batimentos de classes diferentes foi desenvolvida. Essa metodologia constituiu-se da elaboração de uma base de dados de ECG edo desenvolvimento de procedimentos e ferramentas de software para extração e análise dos atributos. Três métodos de extração de atributos foram implementados e avaliados: extração de atributos diretamente no domínio do tempo, decomposição doscomplexos QRS em bases geradas por Análise de Componentes Principais (ACP) e decomposição dos complexos QRS em bases simplificadas. A capacidade discriminatória dos atributos extraídos por estes métodos foi avaliada. A análise dos resultadosmostrou que os classificadores que usaram os atributos extraídos pela decomposição nas bases geradas por ACP apresentaram os menores erros de classificação.Cardiac arrhythmias may seriously undermine the clinical conditions of patients under critical care. Therefore automatic arrhythmia analysis is an important feature in a cardiac monitor. One of the processing steps of an automatic arrhythmia analyzer is beat classification, in which one tries to detect changes in the electrocardiogram (ECG) signal, extracting features from it in order to detect changes in cardiac beat pattern. A methodology to evaluate the capability of features extracted from QRS complex to discriminate different classes of beats has been developed. It involved building an ECG database, determining procedures and developing software tools for feature extraction and analysis. Three feature extraction methods have been implemented and evaluated: direct time domain feature extraction, QRS decomposition in bases generated by Principal Component Analysis (PCA) and QRS decomposition in simplified bases. Result analysis has shown that classifiers which used features extracted through decomposition in bases generated by PCA exhibited the smallest classification errors.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPMoraes, Jose Carlos Teixeira de BarrosCosta, Elder Vieira1999-12-15info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-01102024-105442/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-10-01T14:00:02Zoai:teses.usp.br:tde-01102024-105442Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-10-01T14:00:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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