Resumo:
Este trabalho é parte do projeto FINEP sob o convênio 01.13.0387, cujo objetivo geral é a construção de um microssistema de eletrocardiografia portátil de baixo custo para monitoramento remoto. Dentro desse contexto, a dissertação aqui apresentada propõe uma solução leve (uma vez que pode ser implementada em um arduino sem necessidade de memória extra), fundamentada em wavelet e análise de limiar para filtragem de sinais ECG e detecção de complexos QRS em sistemas embarcados de monitoramento de sinais eletrocardiográficos. O algoritmo desenvolvido requer menos recursos computacionais (por exemplo, não requer unidade de ponto flutuante) e, mesmo assim, mantém um alto nível de precisão (99,2%) e alta robustez quando comparado com soluções similares. O método foi avaliado primeiramente utilizando a base de dados padrão de arritmia do MIT BIH (Instituto de Tecnologia de Massachussets Hospital Beth Israel) e depois implementado na placa BlackHeart, que é o hardware desenvolvido no projeto no qual este trabalho se enquadra, sendo ele composto por uma placa baseada em um microcontrolador Arduino Leonardoc, contando também com uma interface de eletrododo. O método aqui apresentado foi validado e comparado a três outros algoritmos, sendo um deles o famoso método de Pan-Tompkins.
