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Mini-projecto de Processamento de Sinal (2010-11-a)
Detecção de patologias cardíacas por análise de ECGs
Introdução e objectivo
O ECG (Electrocardiograma) é um dos sinais vitais mais importantes no diagnóstico de patologias cardíacas. Um
bom cardiologista consegue identi�car largas dezenas de doenças do coração apenas pela observação do ECG do
paciente. Neste mini-projecto é pretendido que implemente (em Scilab, ou noutra ferramenta de cálculo automático
equivalente) um programa que analiza um ECG digitalizado e informa (obviamente com um determinado erro
estatístico associado ao processo de decisão) se o paciente está ou não doente (do coração).
Figure 1: Ampli�cador compacto para observação e registo de ECGs. (foto: SciAm)
No arquivo anexo a este texto, encontram-se vários sinais de ECG discretos, "maus" e "bons", indicando este
adjectivo a situação clínica dos pacientes de onde são provenientes. A sua duração é, aproximadamente, 1 minuto.
Atenção, pois a frequência de amostragem não é a mesma em todos os �cheiros de dados. Estes sinais servirão para
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treinar o seu sistema de diagnóstico. Posteriormente, para testar a qualidade do seu trabalho, ser-lhe-á fornecido
um �cheiro semelhante e, ao processá-lo, a sua ferramenta computacional indicará se o ECG é "bom"ou "mau".
Cada �cheiro tem um pequeno cabeçalho (nas duas primeiras linhas) e depois, até ao �nal, consiste de 3 colunas
de números. A primeira coluna indica o instante, em segundos, em que cada amostra foi registada. As duas últimas
colunas contêm dois sinais ECG retirados em simultâneo. Para este trabalho use o sinal ECG na segunda
coluna (denominado sig0), desprezando o sinal na terceira coluna. Como a duração dos registos é de 1 minuto,
poderá segmentá-los em troços mais pequenos para aplicar os algoritmos de processamento.
Técnicas aplicáveis
A quantidade de técnicas aplicáveis a este problema é muito grande. No entanto, pretende-se que eventualmente
use apenas aquelas que estudou em Processamento de Sinal (PdS). O processamento do ECG pode ser feito no
tempo, na frequência ou pode ser misto! Pode utilizar análise espectral, modelos Box-Jenkins, �ltros, modelar a
resposta impulsiva, ou pesquisar outras técnicas mais elaboradas (que não lhe proíbo de utilizar). Como o período
de batimento cardíaco varia de batimento para batimento (na realidade, é um processo estocástico), poderá ter que
"esticar" ou "encolher" os respectivos segmentos para �carem com o mesmo tamanho, quando estiver a determinar
as suas características, o que eventualmente o obrigará a interpolar as amostras.
No desenvolvimento do trabalho dê primazia à compreensão daquilo que implementa, por oposição ao recurso
a bibliotecas de uso livre com algoritmos de processamento so�sticados sobre os quais não faz a menor ideia e, por
isso, não consegue explicar.
Elementos de consulta
Para rever as técnicas de PdS estudadas neste semestre, poderá utilizar a bibliogra�a de PdS. Se pesquisar recursos
adequados na Internet, encontra muitas mais fontes de informação sobre este assunto, apontando para técnicas
mais eleboradas que não estudou (�ltros óptimos e �ltros adaptativos, por exemplo). Frases que lhe poderão trazer
pistas interessantes são "ECG signal processing", "ECG Models" ou "Biomedical Signal Processing", por exemplo.
Fica ao seu critério o uso destas ou doutras.
Bom trabalho!
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