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Título: Avaliação de redes neurais no reconhecimento de complexo QRS em sinais de eletrocardiografia
Autor(es): Danielewicz, Georgea
Ferreira, Geovane Vinicius
Orientador(es): Sovierzoski, Miguel Antonio
Palavras-chave: Sistemas de computação - Desenvolvimento
Eletrocardiografia
Redes neurais (Computação)
Computer systems - Development
Electrocardiography
Neural networks (Computer science)
Data do documento: 7-Out-2013
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Referência: DANIELEWICZ, Georgea; FERREIRA, Geovane Vinicius. Avaliação de redes neurais no reconhecimento de complexo QRS em sinais de eletrocardiografia. 2013. 71 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2013.
Resumo: Os exames eletrocardiográficos são considerados uma ferramenta bastante importante no diagnóstico de problemas cardíacos. Para avaliar adequadamente a situação de um coração, é necessário detectar corretamente o complexo QRS durante a análise do sinal de Eletrocardiografia (ECG), muitas vezes com artefatos. Este fato dificulta a rotina dos profissionais que analisam este tipo de exame. Em virtude disto, são necessárias ferramentas que busquem otimizar esta leitura e busca pelo padrão QRS. O objetivo deste projeto e desenvolver um sistema computacional para reconhecimento do complexo QRS em sinais de ECG. A metodologia adotada foi composta pelas etapas de projeto, desenvolvimento e testes. As etapas de desenvolvimento e testes utilizaram uma base de dados de exames de ECG de domínio público. A etapa de testes foi realizada pela própria equipe, por meio de um módulo do sistema específico para este fim. O sistema desenvolvido é composto por cinco módulos: visualização, marcação de eventos, extração de características, reconhecimento de padrões e avaliação dos resultados. O modulo de extração de características aplica a função de correlação entre o padrão escolhido e o sinal de ECG, produzindo um novo sinal que funciona como entrada para o módulo de reconhecimento de padrões. Os eventos detectados por este módulo de reconhecimento são exibidos graficamente na tela. Por fim, o módulo de avaliação compara os resultados obtidos e os esperados, e os classifica como verdadeiro positivo, verdadeiro negativo, falso positivo ou falso negativo. Com base nesta avaliação, foram realizadas as análises de sensibilidade e especificidade, permitindo a representação da Curva ROC do sistema classificador. Os resultados do projeto consistem, portanto, no próprio sistema e sua aplicação prática.
Abstract: Electrocardiographic recordings are considered to be a highly important tool in the diagnosis of cardiac disease. So as to make a proper evaluation of the heart condition, one must accurately detect the QRS-complex during the analysis of the electrocardiographic (ECG) signal, often corrupted by noise. Such fact hinders the routines of the professionals who analyze this type of medical recording. In consequence, tools that improve the QRS-complex detection are required. The aim of this project is the development of a computing system for QRS-complex identification in ECG signals. The methodology employed in this project comprises the stages of project, development and tests. The development and tests stages have used an ECG database available in the public domain. The tests stage was performed by the team responsible for this project by using a tool built in the system for this specific purpose. The system is composed of the following modules: ECG signal visualizing, event marking, characteristic extraction, pattern classification and results evaluation. The characteristic extraction module correlates a pattern and the ECG signal, producing a new signal, which works as input for the pattern classification module. The events detected by this pattern classification module are graphically exhibited on the computer screen. Finally, the evaluation module compares the results obtained from the system with the annotations from the database, and classify them as true positive, false positive, true negative or false negative. Based on this evaluation, both sensibility and specificity analysis were calculated, which allows the plot of a ROC graph. The achievements of this project, therefore, consist of the system itself and its practical usage.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2203
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