Utilização das transformadas wavelets na detecção de características em um sinal de ECG

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1 Utilização das transformadas wavelets na detecção de características em um sinal de ECG Orientador: Prof. Dr. Aldo Artur Belardi Departamento: Engenharia Elétrica Candidato: Gabriel Diego Porfirio N FEI: Início: Abril/20 Provável conclusão: Abril/20

2 1. INTRODUÇÃO O exame de eletrocardiograma (ECG) monitora as atividades elétricas associadas ao coração humano, sendo uma poderosa ferramenta no diagnóstico de doenças e disfunções no comportamento de nosso sistema cardíaco. Os aparelhos de ECG registram as variações do potencial elétrico do coração através de eletrodos conectados entre dois pontos distintos do corpo humano. Estas atividades elétricas ocorrem a cada instante do ciclo cardíaco (contração e relaxamento do músculo), sendo assim, possível determinar a freqüência cardíaca. Atualmente, o processamento de sinais de ECG é baseado em um complexo algoritmo, que está submetido a certas imprecisões devido a ruídos no sinal e variações morfológicas, acarretando dificuldades na detecção visual dos profissionais habilitados. Este estudo visa auxiliar a Bioengenharia na detecção de características presentes no sinal de eletrocardiograma, bem como fazer um estudo probabilístico de possíveis problemas relacionados ao coração humano. As transformadas wavelets discretas são muito utilizadas para análise de sinais digitais e compressão de dados, e representam a decomposição de uma função no domínio do tempo em um conjunto de coeficientes que descrevem as suas componentes de freqüência em determinados instantes de tempo. Com o auxílio das transformadas wavelets, iremos realçar diferentes sinais de ECG, filtrando suas imperfeições e caracterizando certos detalhes que serão utilizados para uma melhor prescrição de disfunções cardíacas.

3 2. PROPOSTA A transformada discreta de wavelet consiste em identificar os parâmetros c k e d j,k, da equação: onde (t) e (t) são as funções conhecidas respectivamente como wavelet pai e wavelet mãe. Das funções (t) e (t) podemos calcular as seqüências: Estas duas seqüências são a base da transformada discreta de wavelet. A seguir, um exemplo de um sinal de ECG processado utilizando-se o método da transformada de wavelets: Fig. 1 Sinal de ECG comum Fig. 2 Transformada de wavelets com coeficiente de escala 5

4 3. TEXTOS PARA ESTUDO HANSELMAN, Duane C; LITTLEFIELD, Bruce. MATLAB 6: Curso Completo. São Paulo: Prentice-Hall, c Este livro mostra como usar todos os recursos do Matlab 6 e apresenta todas as características do programa e demonstra, por meio de exemplos como escrever um programa eficiente no Matlab. WEEKS, Michael. Digital Signal Processing Using MATLAB and Wavelets. Inifinity Science Press, 2007 Mostra as aplicações de processamento de sinais digitais com o auxílio da Série das Wavelets. MARTINEZ, J. P.; OLMOS, S.; LAGUNA, P. Evaluation of a wavelet based ECG waveform detector on the QT database, in Proc. IEEE Comput. Cardiol., v. 27, p , 2000 Demonstra como obter os coeficientes para realização da transformada das wavelets em sinais de ECG, além disso, discute os resultados obtidos, mostrando a eficácia do método. MADEIRO, J. P. V.; CORTEZ, P. C.; SOBRINHO, C. R. M. R.; MARINHO, M. J. Algoritmo para Análise de Variabilidade da Freqüência Cardíaca no Domínio Temporal: Métodos Estatísticos e Geométricos. X Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, Florianópolis 2006 Mostra o algoritmo para cálculo dos coeficientes das transformadas das wavelets no domínio do tempo e comprova com o auxílio de profissionais a contribuição desta técnica para a Medicina. 4. PROJETO DE PESQUISA 4.1. Objetivos Analisar diversos sinais de ECG, com o auxílio do Excel e Matlab, para detectar, através da variação dos coeficientes das wavelets, quais características estão presentes em corações sadios e quais apresentam algum tipo de disfunção, visando auxiliar profissionais médicos e a sociedade. Para tal, iremos utilizar sinais de ECG da base de dados de arritmias do MIT-BIH, e se necessário, de exames com a ajuda de profissionais da área de Medicina.

5 4.2. Materiais e Métodos Recursos humanos e materiais Recursos Materiais Disponíveis na Instituição: Software Matlab Toolbox Wavelets; Microsoft Excel. Recursos Disponíveis na Internet: Os sinais utilizados são provenientes da base de dados de arritmias do MIT-BIH (Massachusetts Institute of Technology - Beth Israel Hospital) Métodos Conversão dos coeficientes para o Excel; Estudo sobre as Transformadas de Wavelets; Desenvolvimento da lógica de programação; Implementação do algoritmo no Matlab; Cálculo dos coeficientes; Recuperação dos coeficientes em função dos resultados com as Wavelets. 5. CRONOGRAMA Atividade 04/ 05/ 06/ 07/ 08/ 09/ / / 12/ 01/ 02/ 03/ 04/ Conversão dos coeficientes para o Excel Estudo sobre as transformadas de wavelets Desenvolvimento da lógica de programação Implementação do Software Relatório parcial Recuperação de coeficientes/wavelets Teste e avaliação dos resultados Elaboração de artigo Geração de relatório final

6 6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS [1] HANSELMAN, Duane C; LITTLEFIELD, Bruce. MATLAB 6: Curso Completo. São Paulo: Prentice-Hall, c2003. [2] WEEKS, Michael. Digital Signal Processing Using MATLAB and Wavelets. Infinity Science Press, [3] MARTINEZ, J. P.; OLMOS, S.; LAGUNA, P. Evaluation of a wavelet based ECG waveform detector on the QT database, in Proc. IEEE Comput. Cardiol., v. 27, p , [4] LI, C.; ZHENG, C.; TAI, C. Detection of ECG characteristics points using wavelet transforms. IEEE Trans. Biomed. Eng., v. 42, n. 1, p , Jan [5] CASTRO, B.; KOGAN, D.; GEVA, A. B. ECG Feature Extraction Using Optimal Mother Wavelet, IEEE, [6] MADEIRO, J. P. V.; CORTEZ, P. C.; OLIVEIRA, F. I.; Siqueira, R. S.. A new approach to QRS segmentation based on wavelet bases and adaptive threshold technique, Medical Engineering and Physics 29: [7] MADEIRO, J. P. V.; CORTEZ, P. C.; SOBRINHO, C. R. M. R.; MARINHO, M. J. Algoritmo para Análise de Variabilidade da Freqüência Cardíaca no Domínio Temporal: Métodos Estatísticos e Geométricos. X Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, Florianópolis [8] BAHOURA, M.; HASSANI, M.; HUBIN, M.; DSP Implementation of wavelet transform for real time ECG waveforms detection and heart rate analysis, Computer Methods and Programs in Biomedicine. v. 52, p , Aug [9] HAMILTON, P. S.; TOMPKINS, W. J.; Quantitative Investigation of QRS Detection Rules Using the MIT/BIH Arrythmia Database, IEEE Trans. Biomed. Eng., v. BME-33, n.12, p , Dez.1986.

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