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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/4068| Tipo: | Dissertação |
| Título: | Transformada de Hilbert sobre bases de wavelets: detecção de complexos QRS |
| Título em inglês: | A new approach to the QRS detection based on Hilbert transform and wavelet bases |
| Autor(es): | Oliveira, Francisco Ivan de |
| Orientador: | Cortez, Paulo César |
| Palavras-chave: | Teleinformática;Processamento de sinais;Eletrocardiografia |
| Data do documento: | 2007 |
| Citação: | OLIVEIRA, F. I. de. Transformada de Hilbert sobre bases de wavelets: detecção de complexos QRS. 2007. 210 f. Dissertação (Mestrado em Teleinformática)-Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2007. |
| Resumo: | A tarefa mais importante em processamento de sinais de eletrocardiograma (ECG) é a determinação exata do complexo de QRS, em particular, a detecção dos picos de onda R através de sistemas e análises computadorizadas. É essencial, especialmente, para uma medida correta da variabilidade do ritmo cardíaco (HRV). Um grande obstáculo a ser superado para uma detecção confiável é a sensibilidade do eletrocardiograma a diversas fontes de distúrbio, tais como, a interferência à rede elétrica, os artefatos do movimento, flutuação da linha base e o ruído dos músculos. Este trabalho utiliza as propriedades matemáticas da transformação de Hilbert sobre wavelets para desenvolver um novo algoritmo capaz de diferenciar as ondas R das demais (P, Q, S, T e U) e facilitar a detecção dos complexos QRS. Uma taxa de detecção do complexo QRS de 99,92% é alcançada para a base de dados de arritmias do MIT-BIH. A tolerância a ruído do método proposto foi também testada usando os registros padrão da base de dados MIT-BIH Noise Stress Test. A taxa da detecção do detector ficou aproximadamente 99,35% mesmo para as relações sinal-ruído (SNR) tão baixo quanto 6dB. |
| Abstract: | The most important task in the ECG signal processing is the accurate determina-tion of QRS complex, in particular, accurate detection of the R wave peaks, is essential in computer-based ECG analysis especially for a correct measurement of Heart Rate Variability (HRV). A great hurdle to be overcome in reliable detection is the sensibility of the electrocar-diogram to several disturbance sources such as powering source interference, movement arti-facts, baseline wandering and muscle noise. This study uses the Hilbert Transform pairs of wavelet bases for QRS detection. From the properties of these mathematical tools it was pos-sible to develop an algorithm which is able to differentiate the R waves from the others (P, Q, S, T and U waves).The performance of the algorithm was verified using the records MIT-BIH arrhythmia and normal databases. A QRS detection rate of 99.92% was achieved against MIT-BIH arrhythmia database. The noise tolerance of the proposed method was also tested using standard records from the MIT-BIH Noise Stress Test Database. The detection rate of the detector remains about 99.35% even for signal-to-noise ratios (SNR) as low as 6dB. |
| URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/4068 |
| Aparece nas coleções: | DETE - Dissertações defendidas na UFC |
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