Codificação e compressão iterativa de sinais biomédicos

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Corte Real, Luiz Fernando Oliveira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Biomedical Signals; Classificação de Sinais; Codificação de Sinais; Compressão; Compression; ECG; EEG; Processamento de Sinais; Signal Classication; Signal Encoding; Signal Processing; Sinais Biomédicos
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20082013-155137/

Em Biomedicina, a detecção e a quanticação de anormalidades presentes num sinal são desejáveis. Uma estratégia de codicação baseada em extração de características, tais como picos ou frequências, pode não capturar todas as irregularidades. Assim, uma representação baseada em funções de base denidas com conhecimento a priori do sinal pode ser mais precisa para aplicações biomédicas. A escolha das funções base depende da natureza siológica do sinal e de suas peculiaridades. Sinais de eletrocardiograma (ECG) e eletroencefalograma (EEG) exibem características bem denidas. ECG, por exemplo, é um sinal elétrico composto de uma forma de onda especíca (P, QRS e T). Se as características de um sinal a ser sintetizado são bem compreendidas, é possível derivar uma assinatura para o sinal. Uma codicação apropriada permite a extração de parâmetros relevantes para sua análise, tais como anormalidades num ciclo cardíaco representadas por uma alteração no sinal de ECG, ou então uma excitação das ondas cerebrais representada por uma modicação no sinal de EEG. O objetivo deste projeto é introduzir uma nova técnica de codicação de sinais, que representa um sinal pela soma de funções sigmoides para aproximar iterativamente o sinal medido, com foco em aplicações biomédicas. Funções sigmoides tendem a reproduzir bem as grandes variações presentes em sinais biomédicos, daí a escolha de usá-las na codicação deste tipo de sinal. Serão explorados o nível de compressão dos dados, bem como a taxa de convergência. A técnica desenvolvida será comparada com técnicas convencionais de codicação e sua robustez será avaliada. Uma estratégia de codicação ótima pode trazer benefícios não só para a compressão, mas também na criação de assinaturas de sinais representando tanto condições siológicas normais como patológicas.