Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
GOMES, Gabriel de Souza Pereira |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia Elétrica
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| Departamento: |
IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Link de acesso: |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/1652
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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. |
