Percorrer por autor "Costa, Renan Tadeu Vieira"
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- Extração de parâmetros do sinal ECG para diagnóstico de patologiasPublication . Costa, Renan Tadeu Vieira; Teixeira, João Paulo; Winkert, Thaís; Manhães, Aline GesualdiO eletrocardiograma (ECG) é um exame médico que registra os fenômenos elétricos resultantes da atividade cardíaca e uma das principais ferramentas diagnósticas da prática clínica cardiológica. Esses registros, em sua maioria, apresentam ruídos que incluem componentes de baixa e alta frequência que interferem na identificação e classificação dos parâmetros presentes no sinal. Neste trabalho, o objetivo principal é a extração das características presentes no ECG de forma eficiente, através da elaboração de algoritmo no software MATLAB. Com a utilização de técnicas de pré-processamento, foram feitas análises de diferentes filtros digitais e técnicas de suavização, como cancelamento da componente DC e remoção da linha de base, com finalidade da redução das interferências geradas na captação do sinal. Com o sinal suavizado, foram implementados no projeto ferramentas para o reconhecimento de eventos do ECG. O sinal foi elevado ao quadrado e derivado, para evidenciar o pico mais visível, o pico R. Com a localização desse pico, foi aplicado um limiar adaptativo, baseado no algoritmo de Pan-Tompkins, para resultados não tão lineares. Os outros picos, P-Q-S-T, foram encontrados a partir da procura de máximos e mínimos em regiões padrões do sinal. O algoritmo desenvolvido obteve uma taxa de acerto de 98.09% na identificação do complexo QRS e de 96,29% das demais ondas. O presente trabalho implementou técnicas baseadas em redes neurais, com a utilização de uma rede do tipo feedforward e o algorotimo backpropagation para classificar os sinais e seus respectivos parâmetros gerados. O melhor resultado, dentre os testados, foi com a utilização da função de treinamento do gradiente descendente com momento, com taxa de acerto de 66,67% na identificação de patologias.
- QRS peaks, P and T waves identification in ECGPublication . Costa, Renan Tadeu Vieira; Winkert, Thaís; Manhães, Aline; Teixeira, João PauloThe cardiovascular electrocardiogram signal presents noises that include low and high frequency components that interfere in the automatic identification and classification of the QRS peaks, P and T wave. Pre-processing techniques based on moving average and detrend function was used to smooth the ECG signal and remove local tendencies. Noise filtering methods based on FIR digital filters were implemented with the purpose of reducing interferences of the baseline and high frequency noise. For the localization of the R peak, an adaptive threshold, based on the Pan-Tompkins algorithm was applied. The other peaks, P-Q-S-T, were found from the search for highs and lows in a pre-determined zones. Pop-up windows were implemented to improve the accuracy of the semi-automatic localization. The developed algorithm obtained an accuracy of 98.09% in the QRS complex identification and 96.29% for the whole peaks under the MIT-BIH Arrhythmia Database.