Análise comparativa de métodos de detecção automática de isquemias cardíacas.

Abstract

Esta monografia apresenta um estudo comparativo prático de três algoritmos de detecção de isquemia cardíaca em eletrocardiogramas. Todas as etapas de cada algoritmo – pré-processamento, extração de características e classificação –, são implementadas em MATLAB e nas linguagens C e C++. O trabalho se propõe a atingir os seguintes objetivos: primeiramente inspirar-se nos algoritmos originais para criar uma implementação própria; em segundo lugar, pensa-se em unificar a implementação de modo que apenas a parte de extração (aquela que realmente define cada método) seja diferente; em terceiro lugar, quer-se avaliar o desempenho de cada método através de métricas de confiabilidade, como a sensibilidade e a preditividade positiva; por fim, deseja-se eleger o método que se sobressai como o mais confiável em termos destas métricas. A razão de selecionar o método mais confiável é que, num momento futuro, poder-se-ia implementar o método de verdade num dispositivo do tipo smartphone ou mesmo num sistema de monitoramento cardíaco com suporte à tomada de decisão médica. Este trabalho foi realizado em conjunto com o mestrado de Guilherme Lazarotto de Lima, Mestrando em Computação pela UFRGS.

This monograph presents a practical, comparative study of three algorithms for detection of myocardial ischemia in electrocardiograms. All stages in each of the algorithms – preprocessing, features extraction and classification –, are implemented in MATLAB and in the C and C++ programming languages. The purpose of this work is to achieve the following goals: firstly, to draw on the original algorithms to create a similar, but own implementation; secondly, to unify the implementation in a manner such that only the extraction phase (the one that really defines each method) be different; then, it wishes to evaluate the performance of the methods through a reliability analysis, taking into account metrics like sensitivity and positive predictivity; ultimately, it is desired that the method which out-tops the others in terms of these metrics be elected as the most reliable. The reason to select the most reliable method is that, in a future time, it could be effectively implemented in a smartphone or even in a cardiac monitoring system with support for medical decision-making. This work was done in cooperation with Guilherme Lazarotto de Lima, in his research for the Master’s degree in Computer Science at UFRGS.