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metadata.dc.type: Dissertação
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Title: Utilização das transformadas Wavelets na extração de características e no reconhecimento de padrão em um sinal de ECG
Other Titles: The utilization of Wavelets transforms in the extraction of characteristics and patterns recognition in ECG signals
metadata.dc.creator: Manzan, William Alexandre
metadata.dc.contributor.advisor1: Barbar, Jamil Salem
metadata.dc.contributor.referee1: Pereira, Antônio Eduardo Costa
metadata.dc.contributor.referee2: Maia, Luiz Fernando Jacintho
metadata.dc.description.resumo: Atualmente, os profissionais médicos estão sendo auxiliados por sistemas de apoio de diagnósticos que incluem em suas bases de dados o conhecimento especialista, adquirido principalmente através da observação empírica das heurísticas aplicadas de seus diagnósticos, que traduzem, em parte, a aplicação da técnica utilizada. Nos sistemas de auxílio a diagnósticos, especificamente em eletrocardiogramas, os métodos de reconhecimento de padrão simulam as habilidades do médico cardiologista, quando, a partir de um conjunto de características extraídas do sinal, possibilitam a inferência de uma determinada condição do coração, indicada por meio de alguma cardiopatia. O sinal do eletrocardiograma constitui a mensuração da atividade elétrica associada com o coração e o seu processamento utiliza-se de algoritmos cuja elaboração apresenta algumas dificuldades: variação da morfologia de suas ondas, condições fisiológicas e a presença de ruídos. A utilização das transformadas wavelets, constituem uma eficiente ferramenta para a tarefa de análise do ECG, já que permitem, por meio de uma função wavelet mãe o realce das formas de onda que integram o registro do eletrocardiograma. Este trabalho propõe a utilização da transformada wavelet contínua, para detectar a ocorrência das ondas que compõe o sinal de um eletrocardiograma, especificamente o complexo QRS e as ondas P e T.
Abstract: Presently doctors and medical professionals are having the aid of support systems for diagnosis which include in their data base expertise knowledge, acquired mainly through empirical observation of heuristics applied to their diagnosis which translate partially, to the technical application used. In the systems which aid diagnosis, more specifically in electrocardiograms, the methods of pattern recognition simulate the skills of the cardiologist, when, from a set of characteristics extracted from the signal, it is possible to infer a determined heart condition, indicated by some cardiopathy. The electrocardiogram signal constitutes the measurement of the electrical activity associated with the heart and this process uses the algorithm which presents some difficulties: the variation of wave morphology, physiological conditions and the presence of noise. The utilization of wavelet transforms may represent a valuable tool for analyzing ECG, once they allow by means of the function mother wavelet, to enhance of the wave forms which integrate the electrocardiogram register. This research proposes the utilization of continuous wavelet transforms to detect the occurrence of waves which are part of an electrocardiogram, more specifically the QRS and waves P and T.
Keywords: Processamento de sinais
Wavelet
ECG
Reconhecimento de padrão
Signal processing
Pattern recognition
Redes de computação
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: BR
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
metadata.dc.publisher.initials: UFU
metadata.dc.publisher.department: Ciências Exatas e da Terra
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Citation: MANZAN, William Alexandre. The utilization of Wavelets transforms in the extraction of characteristics and patterns recognition in ECG signals. 2006. 105 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2006.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/12553
Issue Date: 25-Aug-2006
Appears in Collections:PPGCC - Mestrado em Ciência da Computação

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