SISTEMA INTELIGENTE PARA O PRÉ-PROCESSAMENTO DE SINAIS DE ELETROCARDIOGRAMAS EM PLATAFORMAS DE COMPUTAÇÃO PERVASIVA
Documento
Informações da Tese
Título
SISTEMA INTELIGENTE PARA O PRÉ-PROCESSAMENTO DE SINAIS DE ELETROCARDIOGRAMAS EM PLATAFORMAS DE COMPUTAÇÃO PERVASIVA
Autor
Fernando Hideo Fukuda
Resumo
Este trabalho apresenta as pesquisas e o desenvolvimento de um sistema inteligente de tempo real para processamento de sinais de eletrocardiogramas em plataformas de computação pervasiva. Além disso, apresenta o desenvolvimento de técnicas de configuração dinâmica em tempo real para as diferentes morfologias encontradas nos sinais de ECG de diferentes indivíduos e do mesmo indivíduo. Este trabalho apresenta os desenvolvimentos de um algoritmo inédito e mais eficiente e de dois sistemas: um Sistema Especialista e um Sistema Híbrido baseado em Sistema Especialista e Neuro-Fuzzy. Os sinais de ECG do MIT-BIH Arrhythmia Database são utilizados nos testes dos sistemas. O desempenho do sistema especialista, com sensibilidade (Se) de 99,41% e valor preditivo positivo (+P) de 99,41%, é similar ao dos outros trabalhos e produtos comerciais no estado da arte. Este trabalho é uma contribuição à humanidade, considerando-se que a Organização Mundial da Saúde estima que as mortes por doenças cardiovasculares, crescerão mundialmente para 23,4 milhões em 2030, e prevê que a doença cardíaca continuará sendo a principal causa de mortes no mundo.
Abstract
This work presents the research and the development of a real time intelligent system for processing ECG signals on pervasive computing platforms. In addition, it presents the development of real time dynamic configuration techniques for the different morphologies found in ECG signals of different subjects and even of the same subject. This work presents the development of a new algorithm, more efficient, and two other systems: an Expert System and a Hybrid System based on Expert System and Neuro-Fuzzy. The ECG signals of MIT-BIH Arrhythmia Database are used for the tests. The performance of the algorithm, sensitivity (Se) of 99.41% and positive predictive (+P) of 99.41%, is similar to other state of the art works and commercial products. This work is a contribution to the humanity considering that World Health Organization estimates deaths from cardiovascular diseases will rise to 23.4 million in 2030 and predicts that heart disease will continue to be the primary cause of deaths in the world.
Ano
2008
Orientadores
Nelson Francisco Favilla Ebecken