Alarme de Acidente Cardiovascular - ppt video online carregar
PublicouMurilo Janota Alterado mais de 4 anos atrás
Apresentação em tema: "Alarme de Acidente Cardiovascular"— Transcrição da apresentação:
1 Alarme de Acidente Cardiovascular
Trabalho Final de Curso – Nº 63 Licenciatura em Engenharia Electrotécnica e de Computadores Julho de 2006 Orientador: Professor João Sanches Feito por: Mariana Avelar Nº 50778 Sérgio Silva Nº 50861
2 Sumário Introdução; Electrocardiograma; Aquisição de Sinal;
Segmentação; Anomalias; Análise de Resultados; Conclusão; Agradecimentos.
3 Introdução O alarme de ACV é composto por três partes:
Placa de Aquisição – implementação em hardware e comunicação com o PC; Segmentação do sinal – detecção do QRS e das ondas P e T; Detecção de anomalias – análise de critérios médicos e criação de algoritmos.
4 Electrocardiograma O electrocardiograma (ECG) é o método mais simples e importante no diagnóstico de doenças cardiovasculares. Este regista a actividade eléctrica do coração: activação, despolarização e repolarização das células.
5 Derivações O ECG de rotina compõe-se de 12 derivações (6 dos membros e 6 precordiais). O Triângulo de Einthoven define o número mínimo de pontos de aquisição, para se poder traçar um ECG. No entanto, ao observar-se a actividade eléctrica de diferentes derivações obtém-se mais informação sobre esta.
DI, DII, DIII, aVR, aVL e aVF.
V1, V2, V3, V4, V5 e V6.
8 Interface Gráfica
9 Aquisição do Sinal Possíveis origens do electrocardiograma (ECG):
Placa de aquisição – ECG proveniente de um ser humano e analisado em tempo real. Ficheiro – ideal para testar o programa pois possibilita um conhecimento prévio das características do ECG. Após a aquisição, pode ser aplicado ao ECG um filtro digital de forma a diminuir o ruído. Filtro opcional e escolhido pelo utilizador.
10 Placa de Aquisição (1) Circuito de aquisição: Processamento do sinal:
Diferença entre os sinais dos dois pulsos (esquerdo menos o direito) tendo como referência o sinal da perna esquerda - DI. Processamento do sinal: Filtragem passa-banda – [0.23 ; 338] Hz – retirar componente continua e filtrar o ruído; Três andares de amplificação sendo o segundo variável – K < 1000; Último andar permite o ajuste do offset.
11 Placa de Aquisição (2) Digitalização e comunicação com o PC:
Sinal entre [0; 5] V digitalizado com 8 bits por amostra; Frequência de amostragem 200 Hz.
12 Segmentação de ECG Este procedimento consiste em extrair as características relevantes do sinal, sendo fundamental: Boa precisão; Mínimo de detecções falsas ou incorrectas.
13 Algoritmo MOBD (1) Optou-se pelo algoritmo MOBD (multiplicação das diferenças regressivas): melhor relação entre performance, sensibilidade ao ruído, complexidade de implementação e atraso. Baseia-se no produto das diferenças entre pontos consecutivos de forma a encontrar zonas de elevado declive – complexo QRS.
14 Algoritmo MOBD (2) A transformada MOBD cria um sinal com picos nas zonas de elevado declive.
15 Detecção do QRS Os passos fundamentais do algoritmo são:
Aplica-se o MOBD; Verifica-se se o período refractário terminou; Detecta-se o início do complexo caso o MOBD passe o limiar LowThres; Inicia-se a procura de picos; Detecta-se o fim do complexo caso o MOBD seja menor que LowThres e se já se encontraram três picos, tendo um deles passado HighThres; Anula-se o complexo quando ocorre um time out.
16 Detecção das ondas T e P (1)
Detecção efectuada com recurso a janelas de procura criadas após o complexo QRS. Para minimizar o efeito do ruído o sinal passa por um filtro de média móvel. Análise efectuada através do valor dos declives do ECG. Além das características normais determina-se também a polarização da onda.
17 Detecção das ondas T e P (2)
Análise dos declives: Início da onda é detectado quando o módulo do declive passa o limiar de detecção; Quando existem dois declives consecutivos com sinal diferente detecta-se um possível pico; O pico é confirmado caso a mudança no sinal do declive permaneça nas iterações seguintes; Fim quando o módulo do declive é inferior ao limiar.
18 Detecção da onda P O algoritmo de detecção da onda P não termina quando se encontra uma onda válida, o que se deve a: Existir a possibilidade de haver várias ondas P entre complexos QRS; Esta poder ser confundida com ruído, devido à pequena amplitude da onda. No final do algoritmo é guardado o número de ondas P.
19 Anomalias (1) Análise do ECG efectuada por segmentos, onde se determina se é um ritmo normal: Ritmo cardíaco entre 60 e 100 bpm; Intervalo QRS e P entre 0.06 e 0.1 seg; Intervalo QT inferior a 0.44 seg; Intervalo PR com duração entre 0.12 e 0.2 seg.
20 Anomalias (2) Existem anomalias baseadas em arritmias irregulares:
Extrassístole Auricular – ritmo cardíaco baixo com duração da onda P fora do normal; Extrassístole Ventricular – ausência da onda P, complexo QRS e onda T fora do normal; Fibrilação Auricular – ritmo inconstante, ausência da onda P e duração de QRS fora do normal;
21 Anomalias (3) E em arritmias regulares:
Bradicardia sinusal – ritmo inferior a 60 bpm; Taquicardia Sinusal – ritmo superior a 100bpm; Arritmia Sinusal – ritmo inferior a 60 bpm e intervalo entre ondas P não constante. E em arritmias regulares: Síndroma Wolff-Parkinson-White – ritmo superior a 100 bpm, QRS largo e intervalo PR inferior a 0.12seg;
22 Anomalias (4) Taquicardia Atrial – ritmo superior a 100 bpm, intervalo entre as ondas P fora da média e duração da onda P fora do normal; Bloqueio Atrioventricular (AV) 1ºgrau – intervalo PR superior a 0.22seg; Bloqueio AV 2ºgrau – Mobitz I – intervalo PR a aumentar e intervalo entre QRS superior à média; Bloqueio AV 2ºgrau – Mobitz II – ritmo e duração do QRS inconstantes;
23 Anomalias (5) Bloqueio AV 3ºgrau – ritmo inferior a 60 bpm, existência de várias ondas P num segmento e intervalo PR inconstante; Bloqueio Sinoatrial – intervalo entre QRS superior a duas vezes a média; Bloqueio de Ramo – duração do QRS igual ou superior a 0.12seg; Crescimento Auricular – onda P larga e alta; Hipertrofia Ventricular – onda T invertida e QRS largo.
24 Análise de Resultados Aquisição do sinal: Segmentação do ECG:
Ruído presente. Segmentação do ECG: Precisão da segmentação; Percentagem de detecções correctas. Detecção de anomalias: Alguns exemplos.
25 Ruído na Aquisição do Sinal
Maior influência em zonas constantes; Distorção no pico das ondas; Amplitude da onda P pouco superior ao ruído; Filtro digital minimiza o ruído.
26 Precisão da Segmentação
Algoritmo robusto à polaridade das ondas; Segmentação feita com elevada precisão; Fim das ondas corresponde ao ponto mais complicado de detectar.
27 Total (sinais filtrados)
Detecções correctas Elevada eficiência na segmentação; Maioria das ondas mal detectadas são devido a limites imprecisos; Eficiência varia com o traçado do sinal. Origem Nome P [%] QRS [%] T [%] Bem Mal Não PA Sem filtro 44.4 22.2 33.3 96.7 3.3 0.0 93.3 6.7 Com filtro 95.0 5.0 100.0 98.4 1.6 BD 77.5 14.4 8.1 99.2 0.8 88.0 12.0 Total (sinais filtrados) 82.6 11.0 6.4 99.3 0.7 92.5 7.5
28 Arritmia Supraventricular
Retirado da base de dados.
29 Fibriliação Auricular
Características durante um intervalo de tempo: C – Ausência da onda P B – Ritmo inconstante A – QRS não normal
30 Conclusão Aquisição de um sinal de ECG com pouco ruído e limitado a 5 V; Elevado número de segmentações correctas e com boa precisão; Possíveis anomalias correctamente detectadas; Possibilidade de melhorias na aquisição do sinal e na segmentação de forma a melhorar a detecção de anomalias.
31 Agradecimentos Ao Professor João Sanches pela orientação e disponibilidade demonstrada durante o projecto; Aos nossos familiares e amigos pelo constante apoio dado ao longo dos anos; Ao projecto de pesquisa de sinais fisiológicos complexos Physionet.