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dc.contributor.advisorBock, Eduardo Guy Perpétuo
dc.contributor.authorPaulo, Miriam Ferraz
dc.date.accessioned2017-10-02T17:54:05Z
dc.date.available2017-10-02T17:54:05Z
dc.date.issued13/04/2016
dc.description.abstractA Fibrilação Atrial (FA) é uma das doenças cardíacas mais comuns e atinge entre 1,5% a 2% da população geral. Ela ocorre quando há o surgimento de múltiplas frentes de onda vagando nos átrios com padrões de propagação diferentes, isto afeta os ventrículos, o batimento cardíaco torna-se irregular e, normalmente mais rápido. Assim, no lugar da onda P do eletrocardiograma (ECG), que representa a despolarização dos átrios, apresenta-se uma linha de base flutuante. Apesar dos sintomas como, palpitações, cansaço repentino, tontura, desconforto para respirar, o paciente consegue conviver com a doença. Mas, com o passar dos anos, isso pode acarretar complicações, como o tromboembolismo sistêmico, podendo causar um acidente vascular cerebral ou trombose. O diagnóstico da fibrilação atrial requer confirmação pelo registro de ECG. Como a atividade atrial ocorre de maneira independente da atividade ventricular um dos caminhos para analisar e caracterizar a fibrilação atrial é cancelar a atividade ventricular, com a finalidade de observar somente a atividade atrial, através da supressão do complexo QRS e da onda T. Como a onda P representa a contração dos átrios, ao observá-la é possível detectar a FA e quando for existente analisar seu comportamento. Este trabalho apresenta uma ferramenta que realiza a supressão da atividade ventricular a partir de sinais de ECG com FA. Obtendo somente o sinal atrial fibrilatório, com a intenção de auxiliar o médico a extrair informações clínicas úteis dessa doença que é tão complexa de ser interpretada. O trabalho apresenta uma ferramenta computacional que executa a supressão da atividade ventricular de sinais ECG contendo fibrilação atrial, utilizando o método de ABS (Average Beat Subtraction – Subtração da Média dos Batimentos). Para avaliar o desempenho do algoritmo foram usados sinais de ECG com fibrilação atrial simulada a partir de sinais de pacientes saudáveis do banco de dados de sinais fisiológicos Physionet (MIT-BIH Normal Sinus Rhythm) e sinais de pacientes com FA (MIT-BIH Arrhythmia Database e AF Termination Challenge Database). Os sinais atriais fibrilatórios foram avaliados com a análise de Fourier e o pico espectral dominante que segundo a literatura deve estar dentro da faixa de 4 a 9 Hz. O desenvolvimento do projeto foi feito no ambiente MATLAB R2012b, The MathWorks, Inc., Natick, Massachusetts, United States. Os resultados foram satisfatórios e no futuro o algoritmo poderá ser utilizado em pacientes do Instituto Dante Pazzanese de Cardiologia fornecendo ECG real para validação do algoritmo.pt_BR
dc.description.abstract2Atrial fibrillation (AF) is the most common heart disease entity and reaches 1.5% to 2% of the general population. It occurs when there is the emergence of multiple wavefront in the atria wandering with different spreading patterns, it affects the ventricles, the heart beat becomes irregular and usually faster. Thus, in place of the P wave of the electrocardiogram (ECG), representing the depolarization of the atria, presents a floating baseline. Although symptoms as palpitations, sudden tiredness, dizziness, breathing discomfort, the patient can live with the disease. But over the years, this can lead to complications such as systemic thromboembolism and can cause a stroke or thrombosis accident. The diagnosis of atrial fibrillation requires confirmation by ECG record. As atrial activity occurs independently of ventricular activity so one of the ways to analyze and characterize atrial fibrillation is to cancel the ventricular activity, in order to observe only the atrial activity by removing the QRS complex and the T wave as P wave is the contraction of the atria, to observe it is possible to detect AF and when existing analyze their behavior. This paper presents a tool that performs the suppression of ventricular activity from ECG signals with AF. Getting only fibrillatory atrial signal, with the intention of assisting the doctor to extract useful clinical information of this disease that is so complex to interpret. The work presents a computational tool that performs suppression of ventricular activity of ECG signals with atrial fibrillation using the ABS method (Average Beat Subtraction). To evaluate the performance of the algorithm used were simulated ECG signals with AF signal from healthy patients physiological signals database Physionet (MIT-BIH Normal Sinus Rhythm) and signs of patients with AF (MIT-BIH Arrhythmia Database and AF Termination Challenge Database). The fibrillatory atrial signals were evaluated with Fourier analysis and the dominant spectral peak that according to the literature should be within the range 4-9 Hz. The project development was done in R2012b MATLAB, The MathWorks, Inc., Natick, Massachusetts, United States. The results were satisfactory and in the future the algorithm can used in patients Institute Dante Pazzanese of Cardiology providing real ECG algorithm for validation.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.bibliographicCitationPAULO, Miriam Ferraz de. Ferramenta computacional de supressão do sinal de atividade ventricular em eletrocardiograma. Orientador: Eduardo Guy Perpétuo Bock Coorientador: Prof. Dr. Dalmo Antônio Ribeiro Moreira. 2016. 74 f. il. (Mestrado Profissional em Automação e Controle de Processos) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, IFSP, 2016. Versão eletrônica.
dc.identifier.urihttp://repo.ifsp.edu.br/123456789/39
dc.identifier2.lattes3527587050180447
dc.publisherIFSP
dc.publisher.campiSÃO PAULO
dc.publisher.programMestrado Profissional em Automação e Controle de Processos
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
dc.subjectPré-processamento do sinal ECG. cancelamento QRST. Supressão da atividade ventricular.pt_BR
dc.subject.keywordspré-processamento do sinal ECG
dc.subject.keywordscancelamento QRST
dc.subject.keywordssupressão da atividade ventricular
dc.title.alternativeComputational tool for suppressing ventricular activity signal in electrocardiogram
dc.typeTeses e Dissertações
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