Cicília Raquel Maia Leite – ciciliamaia@gmail.com CLASSIFICAÇÃO DE ARRITMIAS CARDÍACAS ATRAVÉS DE DESCRITORES DE ELETROCARDIOGRAMA UTILIZANDO REDES COMPETITIVAS Cicília Raquel Maia Leite – ciciliamaia@gmail.com

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

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

INTRODUÇÃO “Cada centavo gasto com a prevenção, torna possível a economia de quatro centavos”. OMS 2009 O quanto antes o médico obter a informação de que está acontecendo uma arritmia cardíaca, mais rápido poderá ser realizada a intervenção. “Informações em tempo hábil de um paciente internado em UTI podem evitar que a equipe médica cometa erros irreversíveis”.

INTRODUÇÃO Exigência do mercado: Identificação de oportunidades; O quanto antes o médico obter a informação de que está acontecendo uma arritmia cardíaca, mais rápido poderá ser realizada a intervenção. 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.

INTRODUÇÃO 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. O quanto antes o médico obter a informação de que está acontecendo uma arritmia cardíaca, mais rápido poderá ser realizada a intervenção.

objetivo Classificar trechos de um ECG (Eletrocardiograma) utilizando Redes Neurais Competitivas com o objetivo de identificar arritmia cardíaca. O batimento ectópico ventricular (extrasístole ou contração ventricular prematura) é o batimento cardíaco extra produzido pela ativação elétrica dos ventrículos antes de um batimento cardíaco normal. A ocorrência de contrações ventriculares prematuras é comum e não significam perigo nos indivíduos que não apresentam uma cardiopatia. No entanto, quando elas ocorrem freqüentemente em indivíduos com insuficiência cardíaca ou estenose aórtica ou naqueles que já sofreram um infarto do miocárdio, elas podem representar o início de arritmias mais perigosas (p. ex., fibrilação ventricular) e pode provocar morte súbita

CENÁRIO - SOLUÇÃO 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. O quanto antes o médico obter a informação de que está acontecendo uma arritmia cardíaca, mais rápido poderá ser realizada a intervenção.

CENÁRIO - SOLUÇÃO 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. O quanto antes o médico obter a informação de que está acontecendo uma arritmia cardíaca, mais rápido poderá ser realizada a intervenção.

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.

Rede competitiva 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. Modelo de uma Rede Competitiva

Experimento e resultados 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. A base de dados do MIT além do sinal cardíaco, possui informações sobre onde está localizada cada anomalia nesses sinais. Utilizando um pré-processamento, extrai-se os descritores que caracterizam o batimento cardíaco

Experimento e resultados A análise do sinal é realizada através de quatro etapas: Etapas do Processamento Digital do Sinal A etapa de aquisição compreende a obtenção dos dados do MIT, convertendo o formato utilizado para dados do matlab. O pré-processamento é a visualização do sinal vital em um software desenvolvido por nós, este software auxiliou na extração dos trechos do ECG e na extração dos descritores (características) A analise do sinal compreende a etapa de classificação utilizando redes neurais competitivas

Experimento e resultados Esta é a tela do software desenvolvido para separar os trechos do ECG que apresentavam anomalias. O “recorte” do ECG foi realizado com base nas informações passadas pelos elaboradores da Base de dados do MIT, junto com o sinal existe uma lista de anomalias encontradas e em qual momento essa anomalia ocorre. O programa “recorta” esse trecho do ECG, extrai os descritores e salva em formato de arquivo matlab (.mat) O programa foi desenvolvido em Java. Tela do software desenvolvido para auxiliar no pré-processamento

Experimento e resultados Com a realização dos resultados, foi possível obter a matriz de confusão abaixo. Os dados obtidos no software java foram carregados no matlab e submetidos a uma rede neural competitiva com o objetivo de identificar os 2 grupos existentes (PVC e batimento Normal). Após os experimentos obteve-se a matriz de confusão que está no slide. PVC Normal 0.78 0.22 0.16 0.84 Matriz de confusão dos resultados

CONSIDERAÇÕES FINAIS 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.

CONSIDERAÇÕES FINAIS 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.

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.

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