Submitted by Angela Maria de Oliveira (amolivei@uepg.br) on 2018-02-08T13:10:32Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Ronaldo Mendes Evaristo.pdf: 2297085 bytes, checksum: 293f7e08aca7690caa0d317480f9e18e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-08T13:10:32Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Ronaldo Mendes Evaristo.pdf: 2297085 bytes, checksum: 293f7e08aca7690caa0d317480f9e18e (MD5) Previous issue date: 2017-12-08 / Nos ultimos anos, o aumento da incidência de doenças cardiovasculares na população mundial vem motivando a comunidade científica a buscar novas técnicas ou inovações tecnológicas para complementar os métodos existentes para avaliação do desempenho do coração. Dentre elas, destaca-se a análise da Variabilidade da Frequência Cardíarca (VFC) via eletrocardiograma (ECG), método não invasivo importante na detecção de patologias leves e moderadas cada vez mais frequentes nos seres humanos como doenças coronarianas, arritmias, bradicardias e taquicardias, além de distúrbios na relação entre os sistemas nervosos simpático e parassimpático. Neste trabalho é introduzida uma inovação em um modelo matemático baseado em modulações de exponenciais gaussianas utilizado para reproduzir a morfologia do ECG de seres humanos. Trata-se da introdução de tacogramas gerados por um processo estocástico autorregressivo (AR), previamente à integração das equações diferenciais do modelo, capaz de reproduzir com maior fidelidade a VFC quando comparados com dados experimentais de adultos saudaveis e de adultos com doença arterial coronariana (DAC). Para validar o modelo, os resultados simulados são comparados com dados experimentais via espectro de potencia da transformada wavelet discreta (TWD), gráficos de Poincare e pela analise de flutuação sem tendência. Verificamos que a DAC não altera a morfologia do ECG em situação de repouso, mas influencia significativamente na VFC, sendo que o modelo matemático proposto absorve e reproduz esse comportamento. / In recent years, the increase in the incidence of cardiovascular diseases in the world population has motivated the scientific community to seek new techniques or technological innovations to complement existing methods for assessing heart performance. Among them, stands out the analysis of the Heart Rate Variability (HRV) by electrocardiogram (ECG), an important non-invasive method for the detection of mild and moderate pathologies that are increasingly frequent in humans such as coronary diseases, arrhythmias, bradycardia and tachycardias, besides disturbances in the relationship between the sympathetic and parasympathetic nervous systems. This work introduces an innovation in a mathematical model based on Gaussian exponential modulations used to reproduce the ECG morphology of humans. This is the introduction of tachograms generated by an autoregressive stochastic process (AR), prior to the integration of the diferential equations of the model, capable of reproducing with better delity the HRV when compared with experimental data of healthy adults and adults with coronary artery disease (CAD). In order to validate the model, the simulated results are compared with experimental data using the discrete wavelet transform (DWT) power spectrum, Poincare plots and the detrended uctuation analysis (DFA). We verified that CAD does not change the morphology of ECG in resting state, but it has a significant in uence on HRV, and the proposed mathematical model absorbs and reproduces this behavior.