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Alarme de Acidente Cardiovascular Feito por: Mariana Avelar Nº 50778 Sérgio Silva Nº 50861 Trabalho Final de Curso – Nº 63 Licenciatura em Engenharia Electrotécnica.

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1 Alarme de Acidente Cardiovascular Feito por: Mariana Avelar Nº Sérgio Silva Nº Trabalho Final de Curso – Nº 63 Licenciatura em Engenharia Electrotécnica e de Computadores Julho de 2006 Orientador: Professor João Sanches

2 Sumário Introdução; Electrocardiograma; Aquisição de Sinal; Segmentação; Anomalias; Análise de Resultados; Conclusão; Agradecimentos.

3 Introdução O alarme de ACV é composto por três partes: Placa de Aquisição – implementação em hardware e comunicação com o PC; Segmentação do sinal – detecção do QRS e das ondas P e T; Detecção de anomalias – análise de critérios médicos e criação de algoritmos.

4 Electrocardiograma O electrocardiograma (ECG) é o método mais simples e importante no diagnóstico de doenças cardiovasculares. Este regista a actividade eléctrica do coração: activação, despolarização e repolarização das células.

5 Derivações O ECG de rotina compõe-se de 12 derivações (6 dos membros e 6 precordiais). O Triângulo de Einthoven define o número mínimo de pontos de aquisição, para se poder traçar um ECG. No entanto, ao observar-se a actividade eléctrica de diferentes derivações obtém-se mais informação sobre esta.

6 Derivações dos Membros DI, DII, DIII, aVR, aVL e aVF.

7 Derivações Precordiais V 1, V 2, V 3, V 4, V 5 e V 6.

8 Interface Gráfica

9 Aquisição do Sinal Possíveis origens do electrocardiograma (ECG): Placa de aquisição – ECG proveniente de um ser humano e analisado em tempo real. Ficheiro – ideal para testar o programa pois possibilita um conhecimento prévio das características do ECG. Após a aquisição, pode ser aplicado ao ECG um filtro digital de forma a diminuir o ruído. Filtro opcional e escolhido pelo utilizador.

10 Placa de Aquisição (1) Circuito de aquisição: Diferença entre os sinais dos dois pulsos (esquerdo menos o direito) tendo como referência o sinal da perna esquerda - DI. Processamento do sinal: Filtragem passa-banda – [0.23 ; 338] Hz – retirar componente continua e filtrar o ruído; Três andares de amplificação sendo o segundo variável – K < 1000; Último andar permite o ajuste do offset.

11 Placa de Aquisição (2) Digitalização e comunicação com o PC: Sinal entre [0; 5] V digitalizado com 8 bits por amostra; Frequência de amostragem 200 Hz.

12 Segmentação de ECG Este procedimento consiste em extrair as características relevantes do sinal, sendo fundamental: Boa precisão; Mínimo de detecções falsas ou incorrectas.

13 Algoritmo MOBD (1) Optou-se pelo algoritmo MOBD (multiplicação das diferenças regressivas): melhor relação entre performance, sensibilidade ao ruído, complexidade de implementação e atraso. Baseia-se no produto das diferenças entre pontos consecutivos de forma a encontrar zonas de elevado declive – complexo QRS.

14 Algoritmo MOBD (2) A transformada MOBD cria um sinal com picos nas zonas de elevado declive.

15 Detecção do QRS Os passos fundamentais do algoritmo são: Aplica-se o MOBD; Verifica-se se o período refractário terminou; Detecta-se o início do complexo caso o MOBD passe o limiar LowThres; Inicia-se a procura de picos; Detecta-se o fim do complexo caso o MOBD seja menor que LowThres e se já se encontraram três picos, tendo um deles passado HighThres; Anula-se o complexo quando ocorre um time out.

16 Detecção das ondas T e P (1) Detecção efectuada com recurso a janelas de procura criadas após o complexo QRS. Para minimizar o efeito do ruído o sinal passa por um filtro de média móvel. Análise efectuada através do valor dos declives do ECG. Além das características normais determina-se também a polarização da onda.

17 Detecção das ondas T e P (2) Análise dos declives: Início da onda é detectado quando o módulo do declive passa o limiar de detecção; Quando existem dois declives consecutivos com sinal diferente detecta-se um possível pico; O pico é confirmado caso a mudança no sinal do declive permaneça nas iterações seguintes; Fim quando o módulo do declive é inferior ao limiar.

18 Detecção da onda P O algoritmo de detecção da onda P não termina quando se encontra uma onda válida, o que se deve a: Existir a possibilidade de haver várias ondas P entre complexos QRS; Esta poder ser confundida com ruído, devido à pequena amplitude da onda. No final do algoritmo é guardado o número de ondas P.

19 Anomalias (1) Ritmo cardíaco entre 60 e 100 bpm; Intervalo QRS e P entre 0.06 e 0.1 seg; Intervalo QT inferior a 0.44 seg; Intervalo PR com duração entre 0.12 e 0.2 seg. Análise do ECG efectuada por segmentos, onde se determina se é um ritmo normal:

20 Anomalias (2) Extrassístole Auricular – ritmo cardíaco baixo com duração da onda P fora do normal; Extrassístole Ventricular – ausência da onda P, complexo QRS e onda T fora do normal; Fibrilação Auricular – ritmo inconstante, ausência da onda P e duração de QRS fora do normal; Existem anomalias baseadas em arritmias irregulares:

21 Anomalias (3) Bradicardia sinusal – ritmo inferior a 60 bpm; Taquicardia Sinusal – ritmo superior a 100bpm; Arritmia Sinusal – ritmo inferior a 60 bpm e intervalo entre ondas P não constante. E em arritmias regulares: Síndroma Wolff-Parkinson-White – ritmo superior a 100 bpm, QRS largo e intervalo PR inferior a 0.12seg;

22 Anomalias (4) Taquicardia Atrial – ritmo superior a 100 bpm, intervalo entre as ondas P fora da média e duração da onda P fora do normal; Bloqueio Atrioventricular (AV) 1ºgrau – intervalo PR superior a 0.22seg; Bloqueio AV 2ºgrau – Mobitz I – intervalo PR a aumentar e intervalo entre QRS superior à média; Bloqueio AV 2ºgrau – Mobitz II – ritmo e duração do QRS inconstantes;

23 Anomalias (5) Bloqueio AV 3ºgrau – ritmo inferior a 60 bpm, existência de várias ondas P num segmento e intervalo PR inconstante; Bloqueio Sinoatrial – intervalo entre QRS superior a duas vezes a média; Bloqueio de Ramo – duração do QRS igual ou superior a 0.12seg; Crescimento Auricular – onda P larga e alta; Hipertrofia Ventricular – onda T invertida e QRS largo.

24 Análise de Resultados Aquisição do sinal: Ruído presente. Segmentação do ECG: Precisão da segmentação; Percentagem de detecções correctas. Detecção de anomalias: Alguns exemplos.

25 Ruído na Aquisição do Sinal Maior influência em zonas constantes; Distorção no pico das ondas; Amplitude da onda P pouco superior ao ruído; Filtro digital minimiza o ruído.

26 Precisão da Segmentação Algoritmo robusto à polaridade das ondas; Segmentação feita com elevada precisão; Fim das ondas corresponde ao ponto mais complicado de detectar.

27 Detecções correctas Elevada eficiência na segmentação; Maioria das ondas mal detectadas são devido a limites imprecisos; Eficiência varia com o traçado do sinal. OrigemNome P [%]QRS [%]T [%] BemMalNãoBemMalNãoBemMalNão PASem filtro PACom filtro BDCom filtro Total (sinais filtrados)

28 Arritmia Supraventricular Retirado da base de dados.

29 Fibriliação Auricular Características durante um intervalo de tempo: A – QRS não normalB – Ritmo inconstante C – Ausência da onda P

30 Conclusão Aquisição de um sinal de ECG com pouco ruído e limitado a 5 V; Elevado número de segmentações correctas e com boa precisão; Possíveis anomalias correctamente detectadas; Possibilidade de melhorias na aquisição do sinal e na segmentação de forma a melhorar a detecção de anomalias.

31 Agradecimentos Ao Professor João Sanches pela orientação e disponibilidade demonstrada durante o projecto; Aos nossos familiares e amigos pelo constante apoio dado ao longo dos anos; Ao projecto de pesquisa de sinais fisiológicos complexos Physionet.


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