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http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20091
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator.ID | MAIOR NETO, L. A. S. | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | VELOSO, Luciana Ribeiro. | |
dc.contributor.advisor1ID | VELOSO, L. R. | pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/2498050002491677 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | GURJÃO, Edmar Candeia. | |
dc.description.resumo | Eletrocardiografia (ECG) é um exame médico que faz uso de sinais elétricos captados na pele de um paciente. O diagnóstico de doenças cardíacas é mais comumente realizado pelo ECG, porém este exame é consistentemente demorado e requer grande expertise médica para ser realizado. Em cidades do interior do nordeste, existe uma falta de profissionais capazes de realizar diagnósticos em ECG. Em situações de emergência, a insuficiência destes profissionais acarreta em atrasos na diagnose, o que pode gerar um risco à vida dos pacientes. Para resolver este problema, este trabalho, realizado durante o estágio no NUTES - UEPB, propõe um sistema móvel para auxiliar o diagnóstico médico de ECG, chamado de IDAH-ECG. O IDAH-ECG consiste de um sistema de aquisição a partir de um dispositivo de ECG portátil, de um sistema de servidor na nuvem para registro dos dados do exame e de um sistema de detecção de arritmias nos sinais cardíacos. Este trabalho foca no sistema detector de arritmias, que faz uso de técnicas de processamento de sinais como transformadas wavelet discretas (DWT), filtro de resposta finita (FIR), análise de componentes principais (PCA) e redes neurais artificiais para segmentação e classificação dos batimentos dos exames entre normais e arrítmicos. Após o treinamento da rede usando o banco de dados MIT-BIH Arrhythmia Database e um procesos de validação cruzada ten-fold e Monte Carlo, obteve-se resultados de acurácia de 96,48% e sensibilidade de 98,7%, próximos aos do estado da arte. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFCG | pt_BR |
dc.subject.cnpq | Engenharia Elétrica. | pt_BR |
dc.title | Desenvolvimento de sistema para detecção de arritmias cardíacas para auxílio ao diagnóstico médico à distância. | pt_BR |
dc.date.issued | 2017-04 | |
dc.description.abstract | Electrocardiography (ECG) is a kind of medical exam that makes use of electric signals captures from a patient’s skin. Physicians diagnose cardiac diseases most often using ECG, although ECG diagnosis is known to be time consuming and to require strong medical expertise. At northeastern Brazil, in inland cities, there is a lack of medical professionals to supply the healthcare demand on ECG examinations. In emergency situations, the lack of medical specialists can lead to delay in proper clinical examination and, thus, proper diagnosis and treatment, putting patient lifes in risk. In order to solve this issue, in this work accomplished at NUTES - UEPB as part of a mandatory undergraduate internship, we propose a tool named Intelligent Detection of Arrhythmic Heartbeats on ECG, or IDAH-ECG, which consists of a system comprised of modules for portable ECG exam acquisition, server monitoring, cloud-based signal processing, and short message service (SMS) notification. The system makes use of a portable ECG device to capture the ECG signal during an examination, uploads the exams to a server, which proceeds to process the signals and to distinguish arrhythmic heartbeats from healthy, or normal ones. Upon detection of any abnormalities, a SMS is sent to available medical professionals in the area, which then can use the message to access the cloud-based database of examinations, evaluate the acquired examination and then promptly decide how to proceed with the patient. This document focuses on the signal processing aspect of the system which makes use of Finite Impulse Response and Discrete Wavelet Filtering, Principal Component Analysis and Artificial Neural Networks to accomplish arrhythmia detection with accuracy of 96.48%, sensitivity of 98.7%, using ten-fold cross-validation and Monte Carlo testing over the MIT-BIH Arrhythmia Database. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20091 | |
dc.date.accessioned | 2021-07-19T16:49:56Z | |
dc.date.available | 2021-07-19 | |
dc.date.available | 2021-07-19T16:49:56Z | |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
dc.subject | Estágio em Engenharia Elétrica | pt_BR |
dc.subject | NUTES - UEPB | pt_BR |
dc.subject | Núcleo de Tecnologias Estratégicas em Saúde - UEPB | pt_BR |
dc.subject | Redes neurais | pt_BR |
dc.subject | Eletrocardiografia | pt_BR |
dc.subject | Processamento digital de sinais | pt_BR |
dc.subject | Tecnologia aplicada à saúde | pt_BR |
dc.subject | Diagnóstico médico à distância | pt_BR |
dc.subject | Arritmias cardíacas - detecção | pt_BR |
dc.subject | Sistema para detecção de arritmias cardíacas | pt_BR |
dc.subject | Internship in Electrical Engineering | pt_BR |
dc.subject | Center for Strategic Health Technologies - UEPB | pt_BR |
dc.subject | Neural networks | pt_BR |
dc.subject | Electrocardiography | pt_BR |
dc.subject | Digital signal processing | pt_BR |
dc.subject | Technology applied to health | pt_BR |
dc.subject | Remote medical diagnosis | pt_BR |
dc.subject | Cardiac arrhythmias - detection | pt_BR |
dc.subject | System for detection of cardiac arrhythmias | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.creator | MAIOR NETO, Luis Alberto Souto. | |
dc.publisher | Universidade Federal de Campina Grande | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.title.alternative | Development of a system for detecting cardiac arrhythmias to aid in remote medical diagnosis. | pt_BR |
dc.identifier.citation | MAIOR NETO, Luis Alberto Souto. Desenvolvimento de sistema para detecção de arritmias cardíacas para auxílio ao diagnóstico médico à distância. 2017. 36f. (Relatório de Estágio Supervisionado) Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2017. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20091 | pt_BR |
Appears in Collections: | Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica - CEEI - Relatórios de Estágio |
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LUIS ALBERTO SOUTO MAIOR NETO - RELATÓRIO DE ESTÁGIO ENG. ELÉTRICA 2017.pdf | Luis Alberto Souto Maior Neto - Relatório de Estágio Eng Elétrica 2017. | 1.36 MB | Adobe PDF | View/Open |
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