Publicação
Aplicação de identificação de episódios de fibrilação atrial
| Resumo: | As Doenças Cardiovasculares (DCVs) causam cerca de 18 milhões de mortes por ano, segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS). Na Europa, mais de 10 milhões de pessoas são afetadas anualmente, com 3 milhões de óbitos registrados em 2021. No Brasil, são aproximadamente 400 mil mortes por ano, resaltando arritmias cardíacas. A fibrilação atrial (FA), arritmia mais comum, é caracterizada por ritmo cardíaco irregular. Diante desse cenário e alinhado ao papel social do engenheiro e ao Objetivo de Desenvolvimento Sustentável (ODS) “Garantir saúde e bem-estar para todos” da Organização das Nações Unidas (ONU), este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma interface gráfica do usuário (GUI) para aquisição e classificação de eletrocardiogramas (ECG). O sistema foi implementado em MATLAB, integrando aquisição em tempo real com a plataforma BITalino c (derivação I, via Bluetooth), detecção dos picos R e classificação automática de episódios de FA com redes neurais LSTM. São extraídas quatro características principais a cada 60 ciclos cardíacos: intervalos RR e entropias de Shannon das ondas T, U e P. Após normalização, essas variáveis compõem os vetores de entrada da rede, que classifica como Outro Ritmo, Ritmo Normal e Ritmo FA. A aplicação permite ainda a visualização dos sinais em tempo real e a geração automática de relatórios em PDF. A validação com sinais da base de dados MIT-BIH Atrial Fibrillation demonstrou que a interface é funcional, e a acurácia de 98,17%, obtida em estudo anterior, evidencia seu potencial como ferramenta auxiliar na análise de ECGs em ambientes clínicos e domiciliares. |
|---|---|
| Autores principais: | Guerreiro, Nathan Antonio |
| Assunto: | Eletrocardiograma Fibrilação atrial LSTM Interface gráfica |
| Ano: | 2025 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Instituto Politécnico de Bragança |
| Idioma: | português |
| Origem: | Biblioteca Digital do IPB |
| Resumo: | As Doenças Cardiovasculares (DCVs) causam cerca de 18 milhões de mortes por ano, segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS). Na Europa, mais de 10 milhões de pessoas são afetadas anualmente, com 3 milhões de óbitos registrados em 2021. No Brasil, são aproximadamente 400 mil mortes por ano, resaltando arritmias cardíacas. A fibrilação atrial (FA), arritmia mais comum, é caracterizada por ritmo cardíaco irregular. Diante desse cenário e alinhado ao papel social do engenheiro e ao Objetivo de Desenvolvimento Sustentável (ODS) “Garantir saúde e bem-estar para todos” da Organização das Nações Unidas (ONU), este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma interface gráfica do usuário (GUI) para aquisição e classificação de eletrocardiogramas (ECG). O sistema foi implementado em MATLAB, integrando aquisição em tempo real com a plataforma BITalino c (derivação I, via Bluetooth), detecção dos picos R e classificação automática de episódios de FA com redes neurais LSTM. São extraídas quatro características principais a cada 60 ciclos cardíacos: intervalos RR e entropias de Shannon das ondas T, U e P. Após normalização, essas variáveis compõem os vetores de entrada da rede, que classifica como Outro Ritmo, Ritmo Normal e Ritmo FA. A aplicação permite ainda a visualização dos sinais em tempo real e a geração automática de relatórios em PDF. A validação com sinais da base de dados MIT-BIH Atrial Fibrillation demonstrou que a interface é funcional, e a acurácia de 98,17%, obtida em estudo anterior, evidencia seu potencial como ferramenta auxiliar na análise de ECGs em ambientes clínicos e domiciliares. |
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