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CLASSIFICAÇÃO DE ARRITMIAS CARDÍACAS ATRAVÉS DE DESCRITORES DE ELETROCARDIOGRAMA UTILIZANDO REDES COMPETITIVAS Cicília Raquel Maia Leite –

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1 CLASSIFICAÇÃO DE ARRITMIAS CARDÍACAS ATRAVÉS DE DESCRITORES DE ELETROCARDIOGRAMA UTILIZANDO REDES COMPETITIVAS Cicília Raquel Maia Leite –

2 2 EQUIPE/LABORATÓRIOS Cicília R. M. Leite Daniel L. Martins Gláucia R. M. A. Sizilio Keylly E. A. dos Santos Bruno G. De Araújo Ricardo A. de M. Valentim Adrião D. D. Neto Jorge D. de Melo Ana M. G. Guerreiro

3 TÓPICOS ABORDADOS Introdução Objetivo Eletrocardiograma Rede competitiva Experimentos e resultados Considerações finais

4 4 INTRODUÇÃO Cada centavo gasto com a prevenção, torna possível a economia de quatro centavos. OMS 2009 Informações em tempo hábil de um paciente internado em UTI podem evitar que a equipe médica cometa erros irreversíveis.

5 5 INTRODUÇÃO Exigência do mercado: –Identificação de oportunidades; –Buscar por soluções em menor tempo; –Menor gasto na aquisição de equipamentos, desenvolvimento de sistemas e otimização de processos.

6 Dificuldades inerentes ao monitoramento: –Torna bastante complexo o controle e gerenciamento dos dados que subsidiam informações no apoio à tomada de decisão, principalmente na área médica. Ação no momento preciso; Acesso ao que seja relevante; Prevenção/Previsão. 6 INTRODUÇÃO

7 Classificar trechos de um ECG (Eletrocardiograma) utilizando Redes Neurais Competitivas com o objetivo de identificar arritmia cardíaca. 7 OBJETIVO

8 problema complexo: –tratar com vidas e com múltiplas variáveis; –melhorar as condições de controle, gerenciamento e monitoramento; –melhorar a qualidade do atendimento; –otimizar o fluxo de processos. novas tecnologias: –aplicar de técnicas de sistemas inteligentes (neural, mineração de dados, fuzzy, etc.); –utilização de novos equipamentos - computação móvel. 8 CENÁRIO - SOLUÇÃO

9 Paciente internado em UTI: acompanhamento contínuo dos seus sinais vitais. Aparelhos ligados ao paciente captam as informações dos sinais vitais. Processamento digital de sinais – aplicado na filtragem do sinal capturado, visando eliminar ruídos. Comunicação - Médico - receber informações, permitindo intervenção em tempo hábil. 9 CENÁRIO - SOLUÇÃO

10 10 ELETROCARDIOGRAMA É o teste mais frequentemente utilizado na cardiologia para medir a atividade do coração. É um gráfico variante no tempo que apresenta as tensões produzidas pelo miocárdio durante o ciclo cardíaco. Cada batimento cardíaco é exibido como uma série de ondas elétricas caracterizada por picos e vales.

11 Rede Neural com treinamento não supervisionado a qual extrai informação somente dos padrões de entrada sem a necessidade de uma resposta desejada. Suas saídas competem entre si para melhor representar a entrada da rede. Bastante utilizada em clusterização. 11 REDE COMPETITIVA Modelo de uma Rede Competitiva

12 Base de dados Arrythmia (MIT/BIH Arrythmia Database), que é uma base de dados utilizada para o desenvolvimento e avaliação de arritmias. Java – utilizado para fazer a extração dos trechos de ECG. Matlab – usado para fazer o experimento com a rede competitiva Os sinais de ECG foram separados em trechos, formando 2 conjuntos de dados: amostras com Contração Ventricular Prematura e amostras com batimento normal. No pré-processamento foram extraídos os descritores (P, Q, R, S, U) de cada amostra. 12 EXPERIMENTO E RESULTADOS

13 A análise do sinal é realizada através de quatro etapas: Etapas do Processamento Digital do Sinal 13 EXPERIMENTO E RESULTADOS

14 14 EXPERIMENTO E RESULTADOS Tela do software desenvolvido para auxiliar no pré-processamento

15 15 EXPERIMENTO E RESULTADOS Com a realização dos resultados, foi possível obter a matriz de confusão abaixo. PVCNormal PVC Normal Matriz de confusão dos resultados

16 Os objetivos do trabalho foram atingidos. Dificuldades: –acesso a um profissional da área médica especialista em ECG; –definição dos descritores, incluindo a margem de normalidade de cada um; –detectar e acessar uma base de dados com dados reais. 16 CONSIDERAÇÕES FINAIS

17 Trabalhos futuros podem ser desenvolvidos a partir deste como, por exemplo: –realizar todas as classificação das patologias; –o processamento do sinal do ECG utilizando uma maior quantidade de pontos; –a implementação de um BD para armazenar informações sobre os pacientes e os sinais processados; –a avaliação de um conjunto mais amplo de descritores; –a avaliação de questões de desempenho. 17 CONSIDERAÇÕES FINAIS

18 18 AGRADECIMENTOS Ao Capes e CNPq pelo apoio financeiro. Ao Laboratório de Sistemas Inteligentes (LABSIS) da UFRN. Ao Laboratório de Automação Hospitalar e Bioengenharia (LAHB) da UFRN.

19 19 Perguntas ?


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