Detecção de Complexos QRS do ECG pela Decomposição em Valores Singulares em Multirresolução

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ENAMA - Encontro Nacional de An´ alise Matem´ atica e Aplica¸ c˜ oes UNIOESTE - Universidade Estadual do Oeste do Paran´ a IX ENAMA - Novembro 2015 143–144

˜ DE COMPLEXOS QRS DO ECG PELA DECOMPOSIC ˜ EM VALORES DETECC ¸ AO ¸ AO ˜ SINGULARES EM MULTIRRESOLUC ¸ AO BRUNO R. DE OLIVEIRA1,† , 1

´ VIEIRA FILHO1,‡ JOZUE

&

MARCO A. Q. DUARTE2,§

Universidade Estadual Paulista-”J´ ulio de Mesquita Filho-Campus de Ilha Solteira, UNESP, SP, Brasil, 2 †

Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul, UEMS, MS, Brasil.

[email protected], ‡ [email protected], § [email protected]

Resumo Neste trabalho prop˜ oe-se a utiliza¸ca ˜o da Decomposi¸ca ˜o em Valores Singulares em Multirresolu¸ca ˜o, numa etapa de pr´e-processamento, para detec¸ca ˜o dos complexos QRS de sinais de ECG. A eficiˆencia do m´etodo proposto ´e comprovada pelos resultados obtidos para a base de dados ”Challenge 2011-Training Set A” que apresentam taxas de previsibilidade de 99,20%, de sensibilidade de 99,70% e de erro em apenas 1,10%, superiores ` aquelas obtidas por um m´etodo cl´ assico da ´ area.

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Introdu¸ c˜ ao

A an´ alise do Eletrocardiograma (ECG) ainda ´e um m´etodo muito utilizado pelos especialistas devido ao seu baixo custo e a sua eficiˆencia para determinar a sa´ ude do cora¸c˜ao e do paciente [1]. O ECG ´e um sinal unidimensional que representa a varia¸c˜ ao da atividade el´etrica do cora¸c˜ao em fun¸c˜ao do tempo. Suas principais ondas caracter´ısticas s˜ ao: onda P e onda T, que registram a despolariza¸c˜ao atrial e ventricular, respectivamente. Complexo QRS, formado pelas ondas Q, R e S, que representa a despolariza¸c˜ao ventricular [2]. O monitoramento do cora¸c˜ ao pode ser realizado por longos per´ıodos de tempo. Os sinais gerados s˜ao demasiado extensos para an´alise manual, por isso, sistemas computacionais s˜ao utilizados. Para tal tarefa ´e necess´ ario segmentar os sinais de ECG obtendo suas ondas caracter´ısticas, sendo que uma das primeiras etapas ´e a detec¸c˜ao dos complexos QRS [3]. 2

Resultados Principais

Para a detec¸ca˜o dos complexos QRS foi proposta uma metodologia que utiliza a Decomposi¸c˜ao em Valores Singulares em Multirresolu¸c˜ ao (MRSVD), para obten¸c˜ ao de um sinal onde as ondas de baixas frequˆencias, n˜ao pertencentes aos complexos QRS, est˜ao atenuadas. Seja φ0 = [φ0 (1), · · · , φ0 (n)] um sinal qualquer com n amostras. Pela MRSVD (m´etodo proposto por [1]), para l = 1, · · · , L n´ıveis de resolu¸c˜ao, tem-se:   φl−1 (1) · · · φl−1 (2nl − 1) Xl = (1) φl−1 (2nl ) φl−1 (2) · · · Xl XTl = Ul Γl UTl ˆ l = U T Xl X l ˆ φl = Xl (1, ·) ˆ l (2, ·) ψl = X

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onde nl = n/2l ; Γl e Ul matrizes de valores e vetores singulares, respectivamente, resultado da decomposi¸c˜ ao da T ˆ ˆ matriz de dispers˜ ao Xl Xl e X(m, ·) a m-´esima linha de Xl . Ap´ os decompor um sinal de ECG pela MRSVD, obt´em-se um sinal cujas amplitudes dos complexos QRS est˜ao amplificadas, devido a`s caracter´ıstica de filtro passa-alta dos coeficientes da segunda coluna da matriz filtro Ul , que

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144 produz as componentes de detalhe ψl . Primeiro obtˆem-se um sinal resultante da soma dos valores absolutos das componentes de detalhes sobreamostradas, do segundo ao terceiro n´ıvel de resolu¸c˜ao: ψsum = |(↑ 2)ψ2 | + |(↑ 3)ψ3 |. Para encontrar o in´ıcio/fim dos complexos QRS verifica-se quando a amplitude do sinal ´e superior/inferior ao limiar thr = 0, 3max(ψsum ). Para evitar falsas detec¸c˜oes, utiliza-se de informa¸c˜oes da fisiologia do cora¸c˜ao que implicam em restri¸c˜oes aos pontos de in´ıcio/fim dos complexos QRS. Se F s ´e a taxa de amostragem do sinal de ECG, ti e tf as localiza¸c˜ oes iniciais e finais, respectivamente, de um complexo QRS, ent˜ ao a rela¸c˜ao entre essas vari´ aveis, considerando que a largura de um complexo QRS m´ axima ´e de at´e 0,12 segundos [1], ´e: |ti − tf | ≤ 0, 12F s. Outra restri¸c˜ao, que inibe a detec¸c˜ao prematura de complexos QRS, causada por ru´ıdo, por exemplo, ´e utilizar-se do fato que h´ a uma distˆ ancia m´ınima entre os picos das ondas R, porque quanto menor for essa distˆancia maior ser´a a 60 F s. Quando uma quantidade insuficiente de frequˆencia card´ıaca. Essa distˆ ancia ´e dada pela rela¸c˜ao: RRmin = 208 e a dura¸c˜ao em segundos do sinal complexos QRS ´e detectada, sendo que o m´ınimo ´e dado por Rmin = τ 35 60 e τ ´ analisado, ´e verificado se o segundo maior ponto de m´aximo das ondas R ´e menor que 30% da maior amplitude. Quando for, ent˜ ao o complexo QRS com a maior amplitude ´e desconsiderado e um novo limiar calculado para o sinal resultante. O algoritmo ´e ent˜ ao reiniciado utilizando esse novo limiar. Os sinais da base de dados ”Challenge 2011-Training Set A”(PhysioNet) [6], utilizada para experimentos neste trabalho, foram obtidos por pessoal com experiˆencia variada na a´rea e por meio de dispositivos m´oveis, o que resultou em alguns sinais com bastante distor¸c˜ao. Ao todo foram analisados 10 registros, num total de 120 sinais de ECG, todos obtidos utilizando as deriva¸co˜es I, II, III, aVF, aVL, aVR, V1, V2, V3, V4, V5 e V6. Obteve-se taxas de previsibilidade de 99,20%, de sensibilidade de 99,70% e de erro em apenas 1,10%, contra 97,10%, 99,00% e 3,70%, respectivamente, obtidas pelo m´etodo proposto por [4]. Referˆ encias [1] braunwald, e. and zipes, d. p. and libby, p. - Tratado de Medicina Cardiovascular, Roca, S˜ ao Paulo, 2003. [2] goldberger, a. l. and amaral, l. a. n. and glass, l. and hausdorff, j. m. and ivanov, p. ch. and mark, r. r. and mietus, j. e. and moody, g. b. and peng, c. k. and stanley, h. e. - PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a New Research Resource for Complex Physiologic Signals. Circulation Electronic Pages http://circ.ahajournals.org/cgi/content/full/101/23/e215, doi: 10.1161/01.CIR.101.23.e215. [3] guyton, a. c. and hall, j. e. - Tratado de Fisiologia M´edica, Elsevier, Rio de Janeiro, 11a ed., 2011. [4] kakarala, and r. ogunbona, p. o. - Signal Analysis Using a Multiresolution Form of the Singular Value Decomposition. IEEE Transactions on Image Processing, 10, 724-735, 2001. [5] lepage, R. and boucher, j. and blanc, j. - ECG Segmentation and P-wave Feature Extraction: Application to Patients Prone To Atrial Fibrillation. 23rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, 2001. [6] pan, j. and tompkins, w. j. - A Real-time QRS detection algorithm. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 3, 230-236, 1985.

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