Simulador de Extração de Parâmetros em Eletrocardiograma (ECG)

1. Simulador de Extração de Parâmetros em Eletrocardiograma (ECG) Autores: F.I. Oliveira* , J.P.V. Madeiro* e P.C. Cortez* *UFC - Universidade Federal do Ceará DETI - Departamento de Engenharia de Teleinformática

2. Introdução O Monitoramento do eletrocardiograma (ECG) e a análise de doenças cardíacas; Forma das ondas, duração e relação uma com as outras: onda P, complexo QRS e onda T; Parâmetros para se identificar a presença de alguma patologia cardíaca.

3. Objetivo do Simulador Investigação do comportamento de diversas bases de wavelets na extração automática de parâmetros em eletrocardiograma; Referência na escolha da wavelet-mãe usada no método baseado na combinação das transformadas de Hilbert – Wavelet.

4. Base de Wavelet Função , tal que a família de funções (1) onde j e k são inteiros arbitrários, seja uma base ortogonal para L²{R}. As bases implementadas no simulador foram: - Chapéu Mexicano, Haar, Daubechies e DOGs (Derivação de Gaussiana).

5. Base de Wavelet - Exemplos Figura 2 – Oitava Derivada da Gaussiana (DOG8). Figura 1 – Chapéu Mexicano Figura 3 – Função Haar

6. Transformada de Hilbert A transformada de Hilbert reescrita pela sua transformada de Fourier é dada pela seguinte expressão: (2) A função jsgn() é definida como: (3)

7. Material e Metodologia Simulador desenvolvido usando a ferramenta GUI (Graphical User Interface) do MATLAB 6.5; Bancos de dados normais e com arritmias do (MIT-BIH) usados para desenvolver e analisar o simulador; Registros amostrados em 360 Hz ou 128 Hz com 11 bits de resolução e ganho de sinal de 200 adu/mV (unidade analógica para digital por miliVolt); Exames de 30 minutos e 5 minutos de duração.

8. Resultados I Processamento em tempo real simulado considerando características dos traçados eletrocardiográficos (e.g. velocidade da agulha do aparelho seja 25 mm/s ou 50 mm/s); Figura 4 mostra a simulação para o registro normal 16773. Velocidade do papel de registro do ECG: 50 mm/s; canal 1; wavelet-mãe: chapéu mexicano; escala: 1; tempo: 10 segundos.

9. Figura 4

10. Resultados II Figura 5 mostra simulação para o registro patológico 104. Velocidade do papel de registro do ECG: 50 mm/s; canal: 2; wavelet-mãe: quarta derivada da gaussiana; escala: 1; tempo: 6 segundos.

11. Figura 5

12. Resultados III Figura 6 mostra a simulação para o registro patológico 103. Velocidade do papel de registro do ECG: 50 mm/s; canal: 1; wavelet-mãe: daubechies 2 (db2); escala: 6; tempo: 10 segundos.

13. Figura 6

14. Number of Records Total Beats Total of Failed QRS Detection 48 68256 57 Performance I Performance de detecção do complexo QRS usando o MIT-BIH Arrhythmias Database.

15. Method DER(%) Ref. Detector proposto 0.15 Transformada de Hilbert 0.35 [4] Filtragem adaptativa (Rede Neural) 0.54 [10] Transformada de Wavelet 1.09 [8] Filtragem adaptativa Linear 2.41 [9] Bancos de Filtros 3.22 [10] Performance II Performance de comparação com outros robustos detectores usando o registro 105 contendo 2572 complexos QRS.

16. Conclusão • Simulador demonstrou-se como importante ferramenta na investigação das diversas bases de wavelets no processo de filtragem e extração automática de parâmetros em eletrocardiograma; • Papel fundamental na escolha da wavelet-mãe, usada no método de detecção do complexo QRS baseado na combinação das transformadas de Hilbert e Wavelet; • Verificação da robustez do método proposto.

17. Grupo de Trabalho • Prof. Dr. Paulo César Cortez (DETI – UFC) E-mail: cortez@deti.ufc.br • Francisco Ivan Oliveira – mestrando UFC E-mail: ivan@deti.ufc.br • João Paulo do Vale Madeiro – PET – Elétrica E-mail: joaopaulo@deti.ufc.br