ANÁLISE EM MULTIRRESOLUÇÃO DO SINAL DE ELETROCARDIOGRAMA PARA DETECÇÃO DE CARDIOPATIAS

Abstract

Introdução, Motivação e Objetivo. Segundo a Organização Mundial de Saúde, as doenças do coração continuam a ser a primeira causa de morte no mundo. O eletrocardiograma (ECG) é o exame mais utilizado pelos cardiologistas para investigar várias doenças cardíacas. Esse exame realiza a leitura dos sinais elétricos gerados pelo coração, sendo possível visualizar o ritmo, frequência dos batimentos e o trajeto que o impulso elétrico realiza dentro desse órgão. Visando tornar mais fácil o diagnóstico clínico realizado pelo médico, existem atualmente na literatura diversos métodos que realizam o processamento dos sinais de ECG. O sinal de ECG é composto pela repetição sucessiva de cinco ondas (P, Q, R, S e T), que representam um ciclo cardíaco. Cada uma dessas ondas possui uma faixa normal de amplitude e duração, e a avaliação de valores fora desta faixa pode indicar que o paciente possui algum tipo de doença cardíaca. O ponto de partida na maioria das pesquisas nessa área é localizar o complexo QRS e, em seguida, localizar as demais ondas e características como intervalos e segmentos, que darão indícios de doenças cardíacas. No trabalho de Narayana e Rao [1], fez-se o uso de um algoritmo baseado em Wavelets para realizar a filtragem de ruído e a detecção dos complexos QRS, os resultados foram satisfatórios. Silva, Soares e Sotomayor [2], em seus estudos localizaram as ondas R utilizando decomposição Wavelet, segundo os autores a eficiência do algoritmo foi superior a 99%. Considerando os resultados obtidos com decomposição Wavelet, o objetivo deste trabalho será implementar um algoritmo, que através da análise em multirresolução das ondas do sinal de ECG, seja capaz de detectar alguns tipos de cardiopatias mais comuns e, assim, auxiliar os cardiologistas a conseguir o diagnóstico mais rápido e preciso.