Mostrar registro simples

dc.contributor.advisorBalbinot, Alexandrept_BR
dc.contributor.authorEly, Fábio Colombopt_BR
dc.date.accessioned2011-10-19T01:18:19Zpt_BR
dc.date.issued2010pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/33070pt_BR
dc.description.abstractO grupo de doenças formado pelas doenças cardiovasculares está entre os principais causadores de mortes, no mundo atual. Embora a melhor maneira de evitá-las seja a adoção de comportamentos que dificultem seu desenvolvimento – tais como a prática de esportes, a alimentação saudável, e o não-excesso no consumo de ´álcool ou tabaco –, a medicina, em constante evolução, permite o tratamento de algumas destas doenças, caso venham a se desenvolver. Para tanto, é necessária uma etapa prévia de detecção de anormalidades capazes de indicar certa propensão a que elas se desenvolvam, ou que elas já tenham se desenvolvido, no sistema cardiovascular de um indivíduo. O eletrocardiograma ´e, ainda hoje, um dos exames mais utilizados para tal fim, principalmente por ser não-invasivo, de baixo custo, e por fornecer informações suficientes para a detecção de grande número de doenças. Sua análise precisa, no entanto, pode demandar grande investimento de tempo, dependendo da duração do eletrocardiograma a ser analisado. O presente trabalho propõe um algoritmo, baseado em Transformadas Wavelet, que possibilite a análise automatizada de sinais de eletrocardiograma. Sua implementação é feita em ambiente MATLAB, e seu desempenho ´e, por fim, avaliado através da execução do software correspondente, utilizando-se como dados de entrada os eletrocardiogramas da base de dados MIT-BIH de arritmias. Como resultado, a detecção de complexos QRS através do método apresentado mostrou ser precisa para a maior parte dos registros da base de dados MITBIH de arritmias, com taxas de acerto de 100% para um grande número de registros.pt_BR
dc.description.abstractCardiovascular diseases are, nowadays, among the main causes of death in the world. Even though they can be prevented by adopting behaviours which may hamper their development – such as sports practice, healthy nourishment, and non-excessive alcohol and tobacco consumption –, medicine, at its constantly evolving state, offers treatments to some of these diseases, if they come to develop. In order to enable these treatments, it is first necessary to detect any abnormality which may indicate that the patient is going to develop a cardiovascular disease, or that he or she has already developed one. The electrocardiogram is, up to our days, one of the most common exams used in this purpose, mainly because of its non-invasive nature, its low cost, and because it provides enough information to detect a number of cardiovascular diseases. However, its accurate analysis may be excessively time-consuming, depending on the length of the electrocardiogram signal. Therefore, a proposition of a Wavelet Transform-based algorithm to automatically analyse an electrocardiogram signal is presented in this work. Its implementation is made in a MATLAB environment, and its performance is finally evaluated by running the corresponding software using signals from MIT-BIH Arrhythmia Database as input data. As a result, QRS detection proved to be accurate for most of the records in MIT-BIH Arrhytmia Database, with 100% correct detection rate for a great number of records.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectEngenharia elétricapt_BR
dc.subjectElectrocardiographyen
dc.subjectSignal analysisen
dc.subjectWavelet transformsen
dc.subjectMultiresolution decompositionen
dc.subjectStationary wavelet transformen
dc.titleAnálise de sinais de eletrocardiograma através de algoritmo baseado em transformadas Waveletpt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.identifier.nrb000788110pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2010pt_BR
dc.degree.graduationEngenharia Elétricapt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


Thumbnail
   

Este item está licenciado na Creative Commons License

Mostrar registro simples