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
Sumário
Introdução;
Electrocardiograma;
Aquisição de Sinal;
Segmentação;
Anomalias;
Análise de Resultados;
Conclusão;
Agradecimentos.
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.
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.
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.
Derivações dos Membros
DI, DII, DIII, aVR, aVL e aVF.
Derivações Precordiais
V1, V2, V3, V4, V5 e V6.
Interface Gráfica
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.
Placa de Aquisição (1)
Circuito de aquisição:
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.
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.
Segmentação de ECG
Este procedimento consiste em extrair as
características relevantes do sinal, sendo
fundamental:
Boa precisão;
Mínimo
de
detecções falsas
ou incorrectas.
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.
Algoritmo MOBD (2)
A transformada MOBD cria um sinal com
picos nas zonas de elevado declive.
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.
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.
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.
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.
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.
Anomalias (2)
Existem anomalias
irregulares:
baseadas
em
arritmias
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;
Anomalias (3)
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;
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;
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.
Análise de Resultados
Aquisição do sinal:
Ruído presente.
Segmentação do ECG:
Precisão da segmentação;
Percentagem de detecções correctas.
Detecção de anomalias:
Alguns exemplos.
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.
Precisão da Segmentação
Algoritmo robusto à polaridade das ondas;
Segmentação feita com elevada precisão;
Fim das ondas corresponde ao ponto mais
complicado de detectar.
Detecções correctas
Elevada eficiência na segmentação;
Maioria das ondas mal detectadas são devido a
limites imprecisos;
Eficiência varia com o traçado do sinal.
P [%]
QRS [%]
T [%]
Origem
Nome
PA
Sem filtro
44.4
22.2
33.3
96.7
3.3
0.0
93.3
6.7
0.0
PA
Com filtro
95.0
5.0
0.0
100.0
0.0
0.0
98.4
1.6
0.0
BD
Com filtro
77.5
14.4
8.1
99.2
0.8
0.0
88.0
12.0
0.0
Total (sinais filtrados)
82.6
11.0
6.4
99.3
0.7
0.0
92.5
7.5
0.0
Bem
Mal
Não
Bem
Mal
Não
Bem
Mal
Não
Arritmia Supraventricular
Retirado da base de dados.
Fibriliação Auricular
Características durante um intervalo de tempo:
Ausência
onda P
BCA–––Ritmo
QRS inconstante
nãoda
normal
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.
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.