Proposta de um sistema de monitoramento e diagnóstico de eletrocardiograma portátil.

Abstract

Este trabalho apresenta uma proposta de processamento de sinais que é demonstrado na implementação de um sistema de diagnóstico de cardiopatias. O sistema recebe os sinais de derivações de um eletrocardiograma, fornecido por um banco de dados. Estes sinais são filtrados e processados de tal forma que na saída deste sistema é gerado o possível diagnóstico do paciente em análise. Para o funcionamento deste sistema, o método adotado se baseia no agrupamento nebuloso, para reduzir a quantidade de amostras de dados a serem processadas, visando facilitar o processamento e reduzir o hardware dedicado para este fim. O agrupamento nebuloso permite extrair as principais características, ou grupos, de um sinal de entrada, e através destas características e das funções de pertinência, que relacionam os grupos, fornece regras que podem ser utilizadas em vários tipos de aplicações de controle e tomadas de decisão. Este trabalho demonstra a possibilidade de utilização do agrupamento nebuloso para gerar os grupos, que representam as características principais de um sinal de eletrocardiograma, permitindo assim um diagnóstico de prováveis doenças cardíacas. Para a geração do diagnóstico da cardiopatia, foi utilizada também a correlação para comparar os grupos de um sinal de um eletrocardiograma desconhecido com os grupos de um sinal de eletrocardiograma de um banco de dados de diagnóstico conhecido. A comparação que obtiver maior valor de correlação será reconhecida como o possível diagnóstico do paciente. Este trabalho apresenta o resultado da aplicação do agrupamento nebuloso para a redução das amostras a serem processadas, através de simulações de um sistema criado para comprovar o funcionamento da técnica citada e também o resultado da implementação deste sistema em uma FPGA. O reduzido número de amostras do processo de agrupamento torna o processamento mais simples e simplifica a implementação do hardware. De acordo com os testes, o método obteve 85% de diagnósticos corretos.