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Title in Portuguese: Sistema automático para análise de variabilidade da freqüencia cardíaca
Title: Automatic system for analysis of heart rate variability
Author: Madeiro, João Paulo do Vale
Advisor(s): Cortez, Paulo César
Co-advisor(s): Castro, Helano de Sousa
Barreto, Guilherme de Alencar
Keywords: Teleinformática
Eletrocardiograma
Wavelet, transformada
Hilbert, transformada de
Issue Date: Oct-2007
Citation: MADEIRO, J. P. V. Sistema automático para análise de variabilidade da freqüencia cardíaca. 2007. 113 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2007.
Abstract in Portuguese: Esta dissertação descreve um sistema de analise da variabilidade da frequêcia cardíaca através de métricas no domínio do tempo, da freqüência e por método não-linear a partir do processo de segmentação do complexo QRS do sinal eletrocardiograma. O trabalho é motivado pela influência dos algoritmos de segmentação de batimentos e de seleção dos ciclos cardíacos válidos para análise da variabilidade, esenvolvidos para este fim, na determinação das métricas de interesse. Após a determinação dos intervalos entre os complexos QRS (RR), são excluídos os ciclos cardíacos com batimentos ectópicos, resultantes de arritmia ou de falhas de detecção (falso-positivo ou falso-negativo). Em seguida, sobre a série temporal de intervalos entre batimentos normais NN são calculadas as métricas de variabilidade da freqüência cardíaca disponíveis na literatura: no domínio do tempo (métodos estatísticos e geométricos), no domínio da freqüência (componentes VLF - Very Low Frequency, LF - Low Frequency e HF - High Frequency) e por método não-linear (mapa de Poincaré). Os resultados de deteccão e segmentacão do QRS são validados através de testes experimentais sobre exames das bases Arrhythmia Database e QT database do MIT-BIH, em que as marcações manuais dos picos e das bordas dos batimentos são comparadas com as detecções automáticas. Os resultados obtidos quanto as métricas de variabilidade são validados através da seleção manual de batimentos e, por conseguinte, dos intervalos entre os mesmos, a partir de exames selecionados da base Arrhythmia Database por cardiologistas do Hospital Universitário Walter Cantidio (HUWC), e do cálculo das referidas métricas, comparando-se com aquelas geradas automaticamente pelo método proposto. O sistema, que apresenta taxas médias de99,35% de preditividade positiva e 99,02% de sensibilidade, para detecção do QRS, e médias de erros entre a análise automática e a análise manual das métricas de variabilidade variando entre 0,05% e 5,24%, pode ser embutido em diversas plataformas, viabilizando sua producão em escala comercial.
Abstract: This dissertation describes a system for analysis of heart rate variability through metrics on time and frequency domain and by non-linear methodology, which is initiated by the process of segmentation of the QRS complex of the electrocardiogram signal. The motivation for this work is the analysis of the influence from the algorithms of beat segmentation and selection of valid cardiac cycles for the variability analysis, which were developed in the research process, over the computation of the metrics. After determining the intervals between QRS complexes (RR), the cardiac cycles with ectopic beats, resultant of arrhythmic events or detection fails (false-positive or false negative) are excluded. Then, the available metrics of heart rate variability found on literature are computed over the time series of intervals between normal beats (NN): on time domain (statistical and geometrical methods), on frequency domain (VLF - Very Low Frequency, LF - Low Frequency and HF – High Frequency) and by non-linear methodology (Poincaré plot). The QRS detection and segmentation results are validated through simulation tests over exams from Arrhythmia Database and QT database of the MIT-BIH database. The manual annotations of the QRS fiducial points and QRS onset and offset are compared with the automatic detections. The results related to heart rate variability metrics are validated through the manual selection of beats, and consequently of the intervals between them, pertaining to exams selected from Arrhythmia Database and the computation of the referred metrics over them, comparing with those ones automatically generated by the proposed method. The system, which provides averages of positive predictivity as 99.35% and sensitivity as 99.02%, and averages of deviations between automatic and manual analysis of heart rate variability metrics varying from 0.05% to 5.24%, can be carried into several platforms, making possible its production in commercial scale.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/16069
Appears in Collections:DETE - Dissertações defendidas na UFC

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