Autores: João Paulo do Vale Madeiro Paulo César Cortez Francisco Ivan de Oliveira

1. Detecção Automática do Complexo QRS e Reconhecimento de Contração Ventricular Prematura (CVP) em ECG Autores: João Paulo do Vale Madeiro Paulo César Cortez Francisco Ivan de Oliveira Robson da Silva Siqueira UFC - Universidade Federal do Ceará DETI - Departamento de Engenharia de Teleinformática

2. As Arritmias Cardíacas • Constituem um dos tipos mais perturbadores de disfunção cardíaca; • Resultam do ritmo cardíaco anormal; • Ritmicidade anormal do marca-passo; • Deslocamento do marca-passo do nodo sinusal para outras áreas do coração; • Vias anormais para transmissão do impulso elétrico.

3. Contração Ventricular Prematura • Foco situado em região ventricular dispara impulso precocemente assumindo função de marca-passo; • Próximo impulso que se segue, originado no nodo sinusal, ocorre após pausa compensadora.

4. Contração Ventricular Prematura • No ECG, as características da CVP são: • Complexo QRS prolongado e com alta amplitude; • Onda T, com potencial elétrico de polaridade oposta à do complexo QRS; • Pausa compensadora entre a contração prematura e a contração seguinte.

5. O Sinal Eletrocardiograma 1a Fase: Diástole; 2a Fase: Sístole Auricular; 3a Fase: Sístole Ventricular.

6. Algoritmo Proposto • Combinação das técnicas do limiar adaptativo e da transformada Wavelet; • Não há pré-processamento; • Detector R-R (localização dos picos R e determinação do Ritmo Cardíaco) e detector Q-S (localização dos picos Q e S e determinação da energia do QRS). Detector R-R Detector Q-S ECG(n)

7. Transformada Wavelet • Decomposição de um sinal como um conjunto de funções base, através de parâmetros de dilatação e translação • Wavelet-Mãe: “Chapéu de Mexicano”: (1) (2)

8. O Detector - RR ECG(n) Varredura e comparação Testa pico Filtragem de Intervalo Th(k) Armazena pico R Validação de Pico Atualização do parâmetro limiar

9. A técnica do limiar adaptativo • Re[k] – Amplitude estimada do batimento k ; • R[k-1] – Amplitude real do batimentok-1; • X, Y - Baseadosem discrepâncias R[k-2] R[k-1]; • Th[k] - Parâmetro limiar para detecção do batimento k; • a - Fator de Amplitude; (3) (4)

10. Validação de Pico e Falha de Limiar • I[k] – Último intervalo; • Detecção Falso-Positivo – • Detecção Falso-Negativo - • Indicação de Detecção Correta -

11. Detecção Falso-Positiva • Um intervalo em torno do pico em teste é selecionado e a transformada Wavelet é aplicada de modo a validar o pico em análise.

12. R[k-1] > 1.25*R[k-2] R[k-1] < 1.25*R[k-2] I[k] > 2*I[k-1] =0.50 th[k]= *R[k-2] =0.30 th[k]= *R[k-1] I[k] < 2*I[k-1] =0.70 th[k]= *R[k-2] =0.50 th[k]= *R[k-1] Detecção Falso-Negativa • O algoritmo aplica a transformada de Waveletsobre o intervaloonde nenhum pico foi detectado. Um limiar temporário é calculado.

13. Detecção Falso-Negativa • Ilustração do processo de correção da detecção falso-negativa.

14. O Detector QS • Estágio de estimação: Teste de um range de resoluções ou escalas da transformada Wavelet (detecção de pontos críticos). a = 9 a = 7 a = 6

15. O Detector QS • W[n] – Wavelet-filha correspondente a uma dada escala; • QRSk[n] – Intervalo QRS segmentado, pela detecção dos pontos críticos; • Cada resolução terá um parâmetro característico e como indicador de eficiência; • A resolução que obtiver um menor valor médio de e, ao longo do treinamento, é selecionada para uso; • Este valor mínimo é armazenado como referência.

16. O Detector QS • Ao longo do processamento, o parâmetro e continua sendo monitorado; • Se para uma dada detecção, o valor de e exceder o erro mínimo de referência, obtido no treinamento, procede-se a mudança de escala. • Abaixo, ilustração do processo de segmentação do QRS

17. Reconhecimento da Contração Ventricular Prematura São testadas 3 condições para o reconhecimento. • Pausa Compensatória: • I[k] > (1+X)I[k-1]; • Energia do QRS central: • EQRSC > EQRSD e EQRSC > EQRSE; • Relação de sinal entre Pico T e complexo QRS: • ECG[T(i)]*ECG[R(i)] < 0. A verificação das 3 condições acima implica no reconhecimento do batimento central como uma CVP.

18. Análise dos Resultados • Experimentos de testes com a base de dados Arrhythmia Database do MIT-BIH; • Detecção do Complexo QRS: • Se(%) = 99.06%, +P(%) = 99.7%, DER = 1.27% Se - Sensitividade +P - Preditividade Positiva DER - Taxa de Erro de Detecção TP – Detecções corretas; FN – Falso Negativos; FP – Falso Positivos; NQRS – Total de complexos QRS em um exame.

19. Análise dos Resultados • Reconhecimento de CVP’s (taxa de detecção de 63.7%):

20. Conclusão • Eficiência na detecção de complexos QRS, inclusive em exames com forte contaminação de ruído, como 105, e com expressiva variação da morfologia do complexo QRS, como o 106. • Taxa de detecção de CVP’s de 63.7%. Levando em consideração que o método não utiliza pré-procesamento, mas apenas as informações obtidas pelo detector do QRS, que são os intervalos R-R e os limites de cada complexo QRS, consideram-se que estes resultados são satisfatórios. • Mais simulações serão realizadas e novos resultados serão documentados para o método proposto.

21. Grupo de Trabalho • Prof. Dr. Paulo César Cortez (DETI – UFC) E-mail: cortez@deti.ufc.br • João Paulo do Vale Madeiro – PET – Elétrica E-mail: joaopaulo@deti.ufc.br • Francisco Ivan Oliveira – mestrando UFC E-mail: ivan@deti.ufc.br • Robson Siqueira – mestrando UFC / Instituto Atlântico E-mail: siqueira@atlantico.com.br