A apresentação está carregando. Por favor, espere

A apresentação está carregando. Por favor, espere

Detecção Automática do Complexo QRS e Reconhecimento de Contração Ventricular Prematura (CVP) em ECG Autores: João Paulo do Vale Madeiro Paulo César Cortez.

Apresentações semelhantes


Apresentação em tema: "Detecção Automática do Complexo QRS e Reconhecimento de Contração Ventricular Prematura (CVP) em ECG Autores: João Paulo do Vale Madeiro Paulo César Cortez."— Transcrição da apresentação:

1 Detecção Automática do Complexo QRS e Reconhecimento de Contração Ventricular Prematura (CVP) em ECG Autores: João Paulo do Vale Madeiro Paulo César Cortez Francisco Ivan de Oliveira Robson da Silva Siqueira UFC - Universidade Federal do Ceará DETI - Departamento de Engenharia de Teleinformática

2 As Arritmias Cardíacas –Constituem um dos tipos mais perturbadores de disfunção cardíaca; –Resultam do ritmo cardíaco anormal; –Ritmicidade anormal do marca-passo; –Deslocamento do marca-passo do nodo sinusal para outras áreas do coração; –Vias anormais para transmissão do impulso elétrico.

3 Contração Ventricular Prematura Foco situado em região ventricular dispara impulso precocemente assumindo função de marca-passo; Próximo impulso que se segue, originado no nodo sinusal, ocorre após pausa compensadora.

4 Contração Ventricular Prematura No ECG, as características da CVP são: –Complexo QRS prolongado e com alta amplitude; –Onda T, com potencial elétrico de polaridade oposta à do complexo QRS; –Pausa compensadora entre a contração prematura e a contração seguinte.

5 O Sinal Eletrocardiograma 1a Fase: Diástole; 2a Fase: Sístole Auricular; 3a Fase: Sístole Ventricular.

6 Algoritmo Proposto Combinação das técnicas do limiar adaptativo e da transformada Wavelet; Não há pré-processamento; Detector R-R (localização dos picos R e determinação do Ritmo Cardíaco) e detector Q-S (localização dos picos Q e S e determinação da energia do QRS). ECG(n) Detector R-R Detector Q-S

7 Transformada Wavelet Decomposição de um sinal como um conjunto de funções base, através de parâmetros de dilatação e translação Wavelet-Mãe: Chapéu de Mexicano: (1) (2)

8 O Detector - RR ECG(n)Varredura e comparação Testa pico Filtragem de Intervalo Armazena pico R Validação de Pico Atualização do parâmetro limiar Th(k)

9 A técnica do limiar adaptativo Re[k] – Amplitude estimada do batimento k ; R[k-1] – Amplitude real do batimento k-1; X, Y - Baseados em discrepâncias R[k-2] R[k-1]; Th[k] - Parâmetro limiar para detecção do batimento k; a - Fator de Amplitude; (3) (4)

10 Validação de Pico e Falha de Limiar I[k] – Último intervalo; Detecção Falso-Positivo – Detecção Falso-Negativo - Indicação de Detecção Correta -

11 Detecção Falso-Positiva Um intervalo em torno do pico em teste é selecionado e a transformada Wavelet é aplicada de modo a validar o pico em análise.

12 Detecção Falso-Negativa O algoritmo aplica a transformada de Wavelet sobre o intervalo onde nenhum pico foi detectado. Um limiar temporário é calculado. R[k-1] > 1.25*R[k-2]R[k-1] < 1.25*R[k-2] I[k] > 2*I[k-1] =0.50 th[k]= *R[k-2] =0.30 th[k]= *R[k-1] I[k] < 2*I[k-1] =0.70 th[k]= *R[k-2] =0.50 th[k]= *R[k-1]

13 Detecção Falso-Negativa Ilustração do processo de correção da detecção falso- negativa.

14 O Detector QS Estágio de estimação: Teste de um range de resoluções ou escalas da transformada Wavelet (detecção de pontos críticos). a = 6 a = 7 a = 9

15 O Detector QS W[n] – Wavelet-filha correspondente a uma dada escala; QRS k [n] – Intervalo QRS segmentado, pela detecção dos pontos críticos; Cada resolução terá um parâmetro característico e como indicador de eficiência; A resolução que obtiver um menor valor médio de e, ao longo do treinamento, é selecionada para uso; Este valor mínimo é armazenado como referência.

16 O Detector QS Ao longo do processamento, o parâmetro e continua sendo monitorado; Se para uma dada detecção, o valor de e exceder o erro mínimo de referência, obtido no treinamento, procede-se a mudança de escala. Abaixo, ilustração do processo de segmentação do QRS

17 Reconhecimento da Contração Ventricular Prematura São testadas 3 condições para o reconhecimento. Pausa Compensatória: –I[k] > (1+X)I[k-1]; Energia do QRS central: –E QRS C > E QRS D e E QRS C > E QRS E ; Relação de sinal entre Pico T e complexo QRS: –ECG[T(i)]*ECG[R(i)] < 0. A verificação das 3 condições acima implica no reconhecimento do batimento central como uma CVP.

18 Análise dos Resultados Experimentos de testes com a base de dados Arrhythmia Database do MIT-BIH; Detecção do Complexo QRS: –Se(%) = 99.06%, +P(%) = 99.7%, DER = 1.27% Se - Sensitividade +P - Preditividade Positiva DER - Taxa de Erro de Detecção TP – Detecções corretas; FN – Falso Negativos; FP – Falso Positivos; N QRS – Total de complexos QRS em um exame.

19 Análise dos Resultados Reconhecimento de CVPs (taxa de detecção de 63.7%): ExameTotal CVPCVPs detectadas

20 Conclusão Eficiência na detecção de complexos QRS, inclusive em exames com forte contaminação de ruído, como 105, e com expressiva variação da morfologia do complexo QRS, como o 106. Taxa de detecção de CVPs de 63.7%. Levando em consideração que o método não utiliza pré-procesamento, mas apenas as informações obtidas pelo detector do QRS, que são os intervalos R-R e os limites de cada complexo QRS, consideram-se que estes resultados são satisfatórios. Mais simulações serão realizadas e novos resultados serão documentados para o método proposto.

21 Grupo de Trabalho Prof. Dr. Paulo César Cortez (DETI – UFC) João Paulo do Vale Madeiro – PET – Elétrica Francisco Ivan Oliveira – mestrando UFC Robson Siqueira – mestrando UFC / Instituto Atlântico


Carregar ppt "Detecção Automática do Complexo QRS e Reconhecimento de Contração Ventricular Prematura (CVP) em ECG Autores: João Paulo do Vale Madeiro Paulo César Cortez."

Apresentações semelhantes


Anúncios Google