Detecção automática de fibrilação atrial através de modelos Markovianos.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2008
Autor(a) principal: Brambila, Ana Paula
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Arritmia
Atrial fibrillation
Cadeias de Markov
ECG
Markov chain
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-30052008-152431/
Resumo: 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.
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