Detecção Automática do Complexo QRS e
Reconhecimento de Contração Ventricular
Prematura (CVP) em ECG
Autores: João Paulo do Vale Madeiro
Paulo César Cortez
Francisco Ivan de Oliveira
Robson da Silva Siqueira
UFC - Universidade Federal do Ceará
DETI - Departamento de Engenharia de Teleinformática
As Arritmias Cardíacas
– Constituem um dos tipos mais perturbadores de
disfunção cardíaca;
– Resultam do ritmo cardíaco anormal;
– Ritmicidade anormal do marca-passo;
– Deslocamento do marca-passo do nodo sinusal para
outras áreas do coração;
– Vias anormais para transmissão do impulso elétrico.
Contração Ventricular Prematura
• Foco situado em região ventricular dispara
impulso
precocemente assumindo função de
marca-passo;
• Próximo impulso que se segue, originado no nodo
sinusal, ocorre após pausa compensadora.
Contração Ventricular Prematura
• No ECG, as características da CVP são:
– Complexo QRS prolongado e com alta amplitude;
– Onda T, com potencial elétrico de polaridade oposta à
do complexo QRS;
– Pausa compensadora entre a contração prematura e a
contração seguinte.
O Sinal Eletrocardiograma
1a Fase: Diástole;
2a Fase: Sístole Auricular;
3a Fase: Sístole Ventricular.
Algoritmo Proposto
• Combinação das técnicas do limiar adaptativo e da
transformada Wavelet;
• Não há pré-processamento;
• Detector R-R (localização dos picos R e determinação do
Ritmo Cardíaco) e detector Q-S (localização dos picos Q e
S e determinação da energia do QRS).
ECG(n)
Detector
R-R
Detector
Q-S
Transformada Wavelet
• Decomposição de um sinal como um conjunto de
funções base, através de parâmetros de dilatação e
translação

1
t b 
Wa x(b) 
x(t )
dt

a 
 a 
(1)
a  Escala
b  Translação
• Wavelet-Mãe: “Chapéu de Mexicano”:
1
(t ) 
(1  t 2 )e
2
t 2
2
(2)
O Detector - RR
ECG(n)
Varredura e
comparação
Testa
pico
Filtragem
de Intervalo
Armazena
pico R
Validação
de Pico
Th(k)
Atualização do
parâmetro
limiar
A técnica do limiar adaptativo
 X *Re[k ]  Y * R[k  1] 
th[k ]  
 *
X Y


•
•
•
•
•
(3)
Re[k] – Amplitude estimada do batimento k ;
R[k-1] – Amplitude real do batimento k-1;
X, Y - Baseados em discrepâncias R[k-2] R[k-1];
Th[k] - Parâmetro limiar para detecção do batimento k;
a - Fator de Amplitude;
th[k  1]
(4)
Re[ k ] 
.

Validação de Pico e Falha de Limiar
I [k ]  m( R  R)

,
 ( R  R)
•I[k] – Último intervalo;
•Detecção Falso-Positivo –   1
•Detecção Falso-Negativo -   2
•Indicação de Detecção Correta - 1    2
Detecção Falso-Positiva
• Um intervalo em torno do pico em teste é selecionado
e a transformada Wavelet é aplicada de modo a
validar o pico em análise.
Detecção Falso-Negativa
• O algoritmo aplica a transformada de Wavelet sobre o
intervalo onde nenhum pico foi detectado. Um limiar
temporário é calculado.
R[k-1] > 1.25*R[k-2]
R[k-1] < 1.25*R[k-2]
I[k] > 2*I[k-1]
=0.50
th[k]= *R[k-2]
=0.30
th[k]= *R[k-1]
I[k] < 2*I[k-1]
=0.70
th[k]= *R[k-2]
=0.50
th[k]= *R[k-1]
Detecção Falso-Negativa
• Ilustração do processo de correção da detecção falsonegativa.
O Detector QS
• Estágio de estimação: Teste de um range de
resoluções ou escalas da transformada Wavelet
(detecção de pontos críticos).
a=6
a=7
a=9
O Detector QS
e
2
(
W
[
n
]

QRS
[
n
])

k
2
(
W
[
n
])

• W[n] – Wavelet-filha correspondente a uma dada escala;
• QRSk[n] – Intervalo QRS segmentado, pela detecção dos
pontos críticos;
• Cada resolução terá um parâmetro característico e como
indicador de eficiência;
• A resolução que obtiver um menor valor médio de e, ao
longo do treinamento, é selecionada para uso;
• Este valor mínimo é armazenado como referência.
O Detector QS
• Ao longo do processamento, o parâmetro e continua sendo
monitorado;
• Se para uma dada detecção, o valor de e exceder o erro
mínimo de referência, obtido no treinamento, procede-se a
mudança de escala.
• Abaixo, ilustração do processo de segmentação do QRS
Reconhecimento da Contração
Ventricular Prematura
São testadas 3 condições para o reconhecimento.
• Pausa Compensatória:
– I[k] > (1+X)I[k-1];
• Energia do QRS central:
– EQRSC > EQRSD e EQRSC > EQRSE;
• Relação de sinal entre Pico T e complexo QRS:
– ECG[T(i)]*ECG[R(i)] < 0.
A verificação das 3 condições acima implica no
reconhecimento do batimento central como uma CVP.
Análise dos Resultados
• Experimentos de testes com a base de dados
Arrhythmia Database do MIT-BIH;
• Detecção do Complexo QRS:
– Se(%) = 99.06%, +P(%) = 99.7%, DER = 1.27%
TP
Se(%) 
%,
TP  FN
TP
 P(%) 
%,
TP  FP
FP  FN
DER 
N QRS
Se - Sensitividade
+P - Preditividade Positiva
DER - Taxa de Erro de Detecção
TP – Detecções corretas;
FN – Falso Negativos;
FP – Falso Positivos;
NQRS – Total de complexos QRS em um exame.
Análise dos Resultados
• Reconhecimento de CVP’s (taxa de detecção de
63.7%):
Exame
Total CVP
CVP’s
detectadas
100
1
1
102
4
3
104
2
0
106
520
222
116
109
38
118
96
43
119
444
442
Conclusão
• Eficiência na detecção de complexos QRS, inclusive em
exames com forte contaminação de ruído, como 105, e com
expressiva variação da morfologia do complexo QRS, como o
106.
• Taxa de detecção de CVP’s de 63.7%. Levando em
consideração que o método não utiliza pré-procesamento, mas
apenas as informações obtidas pelo detector do QRS, que são
os intervalos R-R e os limites de cada complexo QRS,
consideram-se que estes resultados são satisfatórios.
• Mais simulações serão realizadas e novos resultados serão
documentados para o método proposto.
Grupo de Trabalho
• Prof. Dr. Paulo César Cortez (DETI – UFC)
E-mail: [email protected]
• João Paulo do Vale Madeiro – PET – Elétrica
E-mail: [email protected]
• Francisco Ivan Oliveira – mestrando UFC
E-mail: [email protected]
• Robson Siqueira – mestrando UFC / Instituto Atlântico
E-mail: [email protected]