Analiza semnalului Ecg utilizând tehnici avansate Dsp

Titlul original:

Ecg Signal Analysis Using Advance Dsp Techniques

Conținutul cărții:

Pentru îngrijirea pacienților, monitorizarea și diagnosticarea bolilor, electrocardiograma (ECG) este unul dintre cei mai importanți parametri fiziologici umani, care conține multe informații integrate despre sănătatea umană și, în special, despre condițiile de lucru și bunăstare ale inimii. Aplicarea măsurării ECG este, de asemenea, foarte potrivită pentru pacienții cu afecțiuni cardiace și hipertensiune arterială datorită naturii sale neinvazive. Este înregistrarea grafică a tensiunilor variabile în timp generate de miocard datorită activităților bioelectrice în timpul ciclului cardiac și reprezintă contracția și relaxarea ciclică a mușchilor inimii umane. Informațiile necesare despre electrofiziologia bolilor cardiace și despre modificările ischemice ale ritmului cardiac sunt furnizate de semnalul ECG pur. Un semnal ECG purificat furnizează informații valoroase despre aspectele funcționale ale inimii și ale sistemului cardiovascular. Diagnosticarea bolilor de inimă într-un stadiu incipient poate prelungi speranța de viață a omului printr-un tratament adecvat. Medicii întâmpină dificultăți în analizarea înregistrărilor ECG lungi într-un timp scurt, iar ochii umani sunt, de asemenea, slab adaptați pentru a detecta morfologia în continuă schimbare a semnalului ECG. Aceste dificultăți pot fi depășite prin intermediul unui sistem performant de diagnostic asistat de calculator (CAD).

Sistemul CAD nu numai că analizează înregistrările ECG lungi și modificările morfologice, dar oferă și alte caracteristici importante precum detectarea bătăilor, clasificarea, extragerea caracteristicilor, diagnosticarea aritmiei etc. Anormalitatea apărută în bătăile cardiace ale formei ECG se numește în general aritmie. Aritmia este un termen comun pentru orice tulburare cardiacă care diferă de ritmul sinusal normal. Analiza automată a semnalului ECG asistată de calculator pentru detectarea bătăilor inimii este dificilă din cauza variației mari a caracteristicilor morfologice și temporale ale formelor de undă ECG ale diferiților pacienți, precum și ale acelorași pacienți. Scopul principal al lucrării mele de cercetare este de a prelucra și extrage informațiile utile din semnalul ECG pentru detectarea automată a bătăilor inimii utilizând tehnici avansate de procesare digitală a semnalelor și de recunoaștere a modelelor. Abordarea simplă și eficientă pentru detectarea bătăilor cardiace din semnalul ECG a reprezentat motivația pentru măsurarea activității. Cercetarea se concentrează în special pe creșterea preciziei de detectare și clasificare a bătăilor ECG și pe menținerea unei performanțe de recunoaștere rezonabil de ridicate chiar și în condiții de zgomot.

Sistemul de detectare și clasificare a bătăilor ECG constă din următoarele etape: preprocesare, detectarea complexului QRS în semnalul ECG, extragerea caracteristicilor din complexele QRS detectate și clasificarea morfologiilor QRS din setul de caracteristici extrase ale complexelor QRS utilizând rețeaua neurală adaptivă wavelet pentru a detecta aritmiile cardiace în semnalul ECG.