Processamento e análise de sinais de eletrocardiograma em tempo real

• Processo: 12/07071-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2012
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2013
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: Regina Célia Coelho
• Beneficiário: Fernanda Lembo Vedovello
• Instituição Sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
• Assunto(s): Redes neurais (computação) Processamento de sinais Eletrocardiografia
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de Sinais de ECG | Descoberta dos intervalos RR | Filtragem de Sinais de ECG | Redes Neurais para análise de sinais de ECG | Processamento de Sinais

Resumo

O sinal eletrocardiográfico possibilita a análise dos batimentos cardíacos de maneira não invasiva, sendo possível diagnosticar doenças cardíacas, incluindo as arritmias. O registro gráfico do sinal eletrocardiográfico, conhecido também como Eletrocardiograma (ECG), exibe ondas características designadas pelas letras P, Q, R, S e T, entre outras. A onda R, caracterizada por ser um pico agudo neste sinal, está relacionada à contração ventricular que promove a circulação do sangue pelo corpo. Neste projeto propõe-se, a partir da detecção dos picos da onda R do ECG, a classificação dos batimentos em batimento normal, bradicardia e taquiarritmia. Utilizaremos para isto o modelo de rede neural artificial MLP (Multi-Layer Perceptron) com o algoritmo de Backpropagation. Esta rede neural artificial será treinada e testada com sinais de ECG provenientes do banco de dados do MIT-BIH. O principal diferencial deste projeto consiste na implementação de uma rede neural artificial que possa, em tempo real, detectar os picos da onda R e classificar os batimentos.(AU)