Detecção automática de fibrilação atrial através de modelos Markovianos.

A fibrilação atrial (FA) é um dos tipos mais freqüentes de arritmia cardíaca e é caracterizada principalmente pela aleatoriedade na ocorrência dos batimentos do coração. Sob este aspecto, a fibrilação atrial pode ser considerada um processo estocástico e por isso tem sido freqüentemente modelada atr...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Brambila, Ana Paula
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2008
País:Brasil
Institución:Universidade de São Paulo (USP)
Repositorio:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:teses.usp.br:tde-30052008-152431
Acceso en línea:http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-30052008-152431/
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Arritmia
Atrial fibrillation
Cadeias de Markov
ECG
Markov chain
Descripción
Sumario:A fibrilação atrial (FA) é um dos tipos mais freqüentes de arritmia cardíaca e é caracterizada principalmente pela aleatoriedade na ocorrência dos batimentos do coração. Sob este aspecto, a fibrilação atrial pode ser considerada um processo estocástico e por isso tem sido freqüentemente modelada através de cadeias de Markov. Seguindo trabalhos anteriores sobre este tópico, este trabalho modela seqüências temporais de batimentos cardíacos como um processo markoviano de três estados para detecção automática de FA. O modelo foi treinado e desenvolvido através dos sinais da base de dados MIT-BIH. Outro método mais consolidado na detecção de FA, denominado \"Razão RR\", também foi implementado, com o objetivo de comparar os resultados do Modelo Markoviano. A avaliação de desempenho para ambos os métodos implementados fo i realizada medindo-se a sensibilidade (Se) e o valor preditivo positivo (+P) para a detecção de FA. Estes dois métodos - Modelos Markovianos e \"Razão RR\" - tiveram seus coeficientes e limiares otimizados com o objetivo de maximizar, ao mesmo tempo, os valores de Se e +P. Após a otimização, ambos os métodos foram testados com uma nova base de dados, independente da base de dados de desenvolvimento. Os resultados obtidos com a base de dados de teste foram Se=84,940% e +P=81,579%, consolidando os Modelos Markoviano s para detecção de batimentos aleatórios.