IDENTIFICA??O DO INFARTO DO MIOC?RDIO POR MEIO DA AN?LISE DO CARDIOGRAMA VETORIAL E DA RECONSTRU??O DO ESPA?O DE FASES - Costa, Cec?lia (2017)
O infarto do mioc?rdio (IM) ? uma das maiores causas de morte em todo o mundo e sua identifica??o necessita de agilidade e precis?o, e por essa raz?o favorece ao n?mero crescente de pesquisas e inova??es no ?mbito do processamento de sinais biom?dicos. No Brasil, a desigualdade na distribui??o dos recursos destinados a sa?de e a precariedade das unidades de sa?de, mais afastadas de suas capitais, impulsionam o desenvolvimento de m?todos computacionais para o aux?lio ao diagn?stico de doen?as utilizando t?cnicas de processamento de sinais baseadas na an?lise do sinal de eletrocardiograma (ECG). Conhecido popularmente como ataque card?aco, o infarto do mioc?rdio se caracteriza pela aus?ncia ou pela diminui??o da circula??o sangu?nea no cora??o, causando les?es importantes que podem levar a morte de suas c?lulas, conforme o tempo de dura??o do evento. Nos ?ltimos anos, uma outra forma de observar o comportamento do m?sculo card?aco vem sendo utilizada para monitoramento e diagn?stico de diversas patologias, o cardiograma vetorial (VCG), que apresenta as for?as que atuam no cora??o na forma de vetores dando a ideia espacial do comportamento card?aco. Trabalhos recentes t?m apresentando tamb?m, m?todos de an?lise de sistemas n?o-lineares como uma maneira de obter informa??es n?o observ?veis em sinais de comportamento din?mico e ca?tico, caracterizado pela imprevisibilidade. Uma maneira de observar esse tipo de comportamento ? por meio da reconstru??o do espa?o de fases, definido como o espa?o de todos os estados poss?veis de um sistema f?sico. Este trabalho prop?e a utiliza??o de duas t?cnicas distintas, a reconstru??o do espa?o de fases e a an?lise do cardiograma vetorial para identifica??o do infarto do mioc?rdio, cujo objetivo compreende em fornecer diferentes an?lises para a caracteriza??o de uma patologia com ferramentas de baixo custo possibilitando expandir o monitoramento e o diagn?stico ? locais onde h? precariedade nos servi?os de sa?de e atender a um n?mero maior de pacientes diminuindo as estat?sticas da falta de agilidade e imprecis?o, pelo aux?lio ao m?dico, na identifica??o de doen?as importantes como o IM. O algoritmo desenvolvido faz uso dos sinais de ECG do bando de dados Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB) reconstruindo o espa?o de fases, segundo um atraso fixo de 0,01 se gerando o VCG pelo m?todo de Frank para cada um desses sinais. Caracter?sticas e par?metros s?o extra?dos de ambas as t?cnicas e analisados por uma rede neural artificial do tipo MLP que atua como classificador. Essas t?cnicas s?o avaliadas de maneira individual e combinadas quanto a identifica??o do IM. Individualmente, a an?lise da reconstru??o do espa?o de fases promove um melhor resultado para o tamanho de bloco 20 x 20 pixels com a combina??o dos m?todos da contagem de caixas, diferen?a e contagem de caixas ponderadas, o que gerou resultados de 84%, 92% e 88% para sensibilidade (Sb), especificidade (Es) e acur?cia (Ac), respectivamente. Para o VCG o algoritmo apresentou melhor desempenho quando comparado com trabalhos semelhantes, segundo a combina??o de par?metros ?ngulo m?dio QRS - Ta (SMQRS - Ta) e a eleva??o do gradiente ventricular espacial (SVGelev ) resultando em valores de Sb = 95%, Es = 70% e Ac = 82,5%. Os melhores resultados para o desempenho do algoritmo, conforme as m?tricas de sensibilidade, especificidade e acur?cia foram para as duas t?cnicas combinadas, com valores de 95%. Ao classificar os sinais de ECG segundo a parede de acometimento do IM, um ganho not?vel de desempenho ? visto para o uso das t?cnicas combinadas, resultando em um aumento de at? 10% nos valores de sensibilidade, especificidade e acur?cia.