A lo largo de la última década hemos asistido a un desarrollo sin precedentes de las tecnologías de la salud. Los avances en la informatización, la creación de redes, las técnicas de imagen, la robótica, las micro/nano tecnologías, y la genómica, han contribuido a aumentar significativamente la cantidad y diversidad de información al alcance del personal clínico para el diagnóstico, pronóstico, tratamiento y seguimiento de los pacientes. Este aumento en la cantidad y diversidad de datos clínicos requiere del continuo desarrollo de técnicas y metodologías capaces de integrar estos datos, procesarlos, y dar soporte en su interpretación de una forma robusta y eficiente. En este contexto, esta Tesis se focaliza en el análisis y procesado de señales biomédicas y su uso en problemas de clasificación automática. Es decir, se focaliza en: el diseño e integración de algoritmos para el procesado automático de señales biomédicas, el desarrollo de nuevos métodos de extracción de características para señales, la evaluación de compatibilidad entre señales biomédicas, y el diseño de modelos de clasificación para problemas clínicos específicos. En la mayoría de casos contenidos en esta Tesis, estos problemas se sitúan en el ámbito de los sistemas de apoyo a la decisión clínica, es decir, de sistemas computacionales que proporcionan conocimiento experto para la decisión en el diagnóstico, pronóstico y tratamiento de los pacientes. Una de las principales contribuciones de esta tesis consiste en la evaluación de la compatibilidad entre espectros de resonancia magnética (ERM) obtenidos mediante dos tecnologías de escáneres de resonancia magnética coexistentes en la actualidad (escáneres de 1.5T y de 3T). Esta compatibilidad se evalúa en el contexto de clasificación automática de tumores cerebrales. Los resultados obtenidos en este trabajo sugieren que los clasificadores existentes basados en datos de ERM de 1.5T pueden ser aplicables a casos obtenidos con la nueva tecnolog / Fuster García, E. (2012). Biomedical signal analysis in automatic classification problems [Tesis doctoral]. Editorial Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/17176

This diploma thesis is focused on self-evaluation of knowledge of nurses in intensive care and rescue workers' working at ICU and AIC in area of monitoring and interpretation of ECG. The aim of this diploma thesis was to map how nurse in intensive care and rescue workers evaluate themselves in issue of ECG, at what level are their knowledge and abilities to be able to discribe what strategies were contributive for gaining knowledge and what motivation did they have and what barriers they had to face. Quantitative research took place by means of anonymous questionnaire survey. In total, there were 120 respondents from population of nurses in intensive care and rescue workers working at ICU and AIC. As emerged from the questionnaire survey, nurses in intensive care and rescue workers who were included in this survey, evaluate their ECG knowledge on average. Those who passed certificated course of ECG evaluate themselves above average. Respondets said that they must be able to evaluate ECG curvve in their job and it belongs to their competence. It is evident from survey, that they do not have or they do not know they have nursing standart for ECG, and if they have then they get and evaluate acoording to this standart. The most common source of knowledge and abilities in ECG area they gained when...

Functional human organism changes during physical load is a sequence of complex interrelated processes. The optimum flow of these changes that enables one to adequately adapt oneself to the intensity and specific character of the load performed without causing harmful consequences for the athlete himself is the principal concern of sport medicine doctors and sport scientists and is of special importance in functional diagnostics too. A frequent phenomenon among athletes is overtraining (de–adaption) that can be caused by the absence of proper balance between training load and recovery, as well as by training sessions that are too frequent and too long and by additional tension due to a forthcoming contest or due to other causes. Therefore assessment of functional possibilities of the athlete’s body is important. We consider the human organism an adaptable, complex and dynamic system capable of organizing itself, though there is none, the only one, factor inside the system capable of doing this job. Making use of the automatic ECG analysis system “Kaunas – Load”, with parallel registration of ECG carrying out body motor characteristics (the working capacity developed), ABP or other processes characterizing haemodynamics enable one to reveal and evaluate the synergistic aspects of essential systems of the human organism what particularly extends the possibilities of functional diagnostics. The aim of the study was making use of the model of evaluation of the functional... [to full text]

Orientador: Maria Lucia Gomes Lourenço / Resumo: Atualmente, observamos uma maior necessidade de uma assistência adequada tanto pré-natal, quanto neonatal com o intuito de se reduzir a mortalidade de recém-nascidos, principalmente de animais com elevado valor genético e zootécnico. O exame eletrocardiográfico pode se revelar como ferramenta importante em neonatologia equina, visto que permite a determinação da frequência cardíaca, do ritmo cardíaco, distúrbios de condução e obtenção de índices de variabilidade da frequência cardíaca. Este trabalho visou retratar o comportamento dos parâmetros eletrocardiográficos em éguas prenhes, fetos e potros neonatos, com o intuito de determinar se a frequência cardíaca (FC) e os índices de variabilidade da frequência cardíaca (VFC) materna e fetal são indicativos da proximidade do parto; determinar viabilidade fetal e neonatal, e descrever a evolução do desenvolvimento do sistema nervoso autônomo durante este período, bem como detectar as particularidades na dinâmica eletrocardiográfica durante o período neonatal nos equinos da raça Paint Horse. Foram avaliados 20 éguas, 20 fetos e 20 potros cujos exames eletrocardiográficos maternos e fetais foram realizados entre 15 e sete dias pré-parto. Quanto ao eletrocardiograma neonatal, os momentos a serem avaliados foram: ao nascimento, quatro, oito, 12, 16, 20, 24, 36 e 48 horas pós parto e posteriormente uma vez por semana até os 35 dias de idade. Os resultados obtidos da VFC fetal e neonatal do presente estudo, quando comparados aos materno... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Currently, we observe an increased need for adequate assistance both prenatal, neonatal as aiming to reduce mortality of newborns, mainly animals with high genetic and livestock value. The electrocardiogram can represent an important tool in equine neonatology, since this test allows the determination of heart rate, cardiac rhythm, disturbances of conduction and obtaining indexes of heart rate variability. This study aimed to represent the behavior of electrocardiographic parameters in mares, fetuses and newborn foals, in order to determine whether the heart rate (HR) and indexes of heart rate variability (HRV) of the mare and the fetuses are indicative of birth proximity; to determine the fetal and neonatal viability, to describe the evolution of the development of the autonomic nervous system during this period, and to detect the particulars in the electrocardiographic dynamic during the neonatal period in foals of Paint Horse breed. There were 20 mares, 20 fetuses and 20 newborn foals, whose maternal and fetal electrocardiographic examinations were performed at, approximately, 15 and 07 days prepartum. The neonatal electrocardiogram occurred: at birth, four, eight, 12, 16, 20, 24, 36 and 48 hours after delivery and thereafter once per week until 35 days of age. The results of fetal and neonatal HRV of the present study, when compared to maternal indicated the parasympathetic dominance during fetal and neonatal sympathetic dominance during to the third and / or fourth weeks... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

abstract: Advancements in mobile technologies have significantly enhanced the capabilities of mobile devices to serve as powerful platforms for sensing, processing, and visualization. Surges in the sensing technology and the abundance of data have enabled the use of these portable devices for real-time data analysis and decision-making in digital signal processing (DSP) applications. Most of the current efforts in DSP education focus on building tools to facilitate understanding of the mathematical principles. However, there is a disconnect between real-world data processing problems and the material presented in a DSP course. Sophisticated mobile interfaces and apps can potentially play a crucial role in providing a hands-on-experience with modern DSP applications to students. In this work, a new paradigm of DSP learning is explored by building an interactive easy-to-use health monitoring application for use in DSP courses. This is motivated by the increasing commercial interest in employing mobile phones for real-time health monitoring tasks. The idea is to exploit the computational abilities of the Android platform to build m-Health modules with sensor interfaces. In particular, appropriate sensing modalities have been identified, and a suite of software functionalities have been developed. Within the existing framework of the AJDSP app, a graphical programming environment, interfaces to on-board and external sensor hardware have also been developed to acquire and process physiological data. The set of sensor signals that can be monitored include electrocardiogram (ECG), photoplethysmogram (PPG), accelerometer signal, and galvanic skin response (GSR). The proposed m-Health modules can be used to estimate parameters such as heart rate, oxygen saturation, step count, and heart rate variability. A set of laboratory exercises have been designed to demonstrate the use of these modules in DSP courses. The app was evaluated through several workshops involving graduate and undergraduate students in signal processing majors at Arizona State University. The usefulness of the software modules in enhancing student understanding of signals, sensors and DSP systems were analyzed. Student opinions about the app and the proposed m-health modules evidenced the merits of integrating tools for mobile sensing and processing in a DSP curriculum, and familiarizing students with challenges in modern data-driven applications. / Dissertation/Thesis / M.S. Electrical Engineering 2013

nÃo hà / Sistemas automÃticos de auxÃlio ao diagnÃstico visam à extraÃÃo de mÃtricas especÃficas, podendo ser por algoritmos computacionais, de forma a subsidiar a anÃlise por parte do especialista de condiÃÃes orgÃnicas e fisiolÃgicas do paciente. No contexto da cardiologia, referidos sistemas sÃo particularmente importantes quando aplicados no processamento de sinais de longa duraÃÃo, como o eletrocardiograma (ECG) de 24 horas. As tÃcnicas para segmentaÃÃo e extraÃÃo automÃtica de parÃmetros do sinal ECG propostas nesta tese abrangem diversos campos de pesquisa. Inicialmente, o sistema realiza a detecÃÃo e a segmentaÃÃo do complexo QRS, relacionado à despolarizaÃÃo ventricular. Como metodologia, utiliza-se a combinaÃÃo das tÃcnicas do limiar adaptativo, das transformadas de Hilbert e Wavelet e do filtro derivativo com uma nova abordagem de reduÃÃo de prÃ-processamento e de seleÃÃo do fator de escala da Wavelet. Ao final desta etapa, obtÃm-se a sÃrie de intervalos RR, a sÃrie de duraÃÃes de cada complexo QRS e de suas amplitudes. No segundo momento, tem-se a detecÃÃo e a segmentaÃÃo da onda T, relacionada à repolarizaÃÃo ventricular. PropÃe-se um novo modelo matemÃtico do comportamento morfolÃgico da onda T baseado na funÃÃo Gaussiana, modificada por um procedimento matemÃtico de inserÃÃo de assimetria. Uma vez obtidos os parÃmetros de modelagem para uma dada morfologia predominante de onda T, a funÃÃo de correlaÃÃo cruzada à utilizada para a detecÃÃo do pico e uma tÃcnica baseada no cÃlculo da Ãrea de trapÃzios à utilizada para a localizaÃÃo do final da forma de onda. Dentre as mÃtricas derivadas das informaÃÃes extraÃdas, destaca-se a sÃrie de intervalos QT, segmento que vai do inÃcio de cada complexo QRS ao final de cada onda T. Finalizado o processo de segmentaÃÃo, dois estudos de caso sÃo realizados: subtraÃÃo da atividade ventricular em sinais eletrogramas atriais de pacientes com fibrilaÃÃo atrial (FA) e anÃlise de sÃries de variabilidade da frequÃncia cardÃaca (VFC) de um conjunto de pacientes idosos selecionados pelo AmbulatÃrio de Geriatria do Hospital UniversitÃrio WÃlter CantÃdio. A partir de experimentos de validaÃÃo em bases de dados diversas com anotaÃÃes manuais dos batimentos, obtÃm-se as seguintes taxas de detecÃÃo e erros de delineamento para o complexo QRS: sensibilidade de 99,51%, preditividade positiva de 99,44%, erro mÃdio de inÃcio (QRS onset) de 2,85  9,90 ms e erro mÃdio de final (QRS offset) de 2,83  12,26 ms. Com relaÃÃo à detecÃÃo e segmentaÃÃo da onda T, obtÃm-se os seguintes resultados: sensibilidade de 99,48%, preditividade positiva de 99,53%, erro mÃdio de localizaÃÃo de pico de 0,51  8,06 ms e erro mÃdio de localizaÃÃo de final da forma de onda de 0,11  11,73 ms. Quanto ao primeiro estudo de caso de uso dos pontos fiduciais detectados, a potÃncia mÃdia dos sinais eletrogramas atriais, apÃs a subtraÃÃo da atividade ventricular, à significativamente reduzida para frequÃncias acima de 10 Hz, predominantemente associadas ao complexo QRS, bem como para frequÃncias na faixa de 3 a 5 Hz, relacionadas à atividade elÃtrica de repolarizaÃÃo ventricular. Para o segundo estudo, a anÃlise do comportamento de mÃtricas no domÃnio da frequÃncia associadas à atividade do sistema nervoso simpÃtico permite o reconhecimento de tendÃncias prÃprias e caracterÃsticas, no que tange a aspectos de funcionamento/disautonomia do sistema nervoso autonÃmico, de cada classe prÃ-determinada de idosos segundo os conceitos de fenÃtipo de fragilidade: idosos frÃgeis, prÃ-frÃgeis e robustos. Os resultados obtidos sugerem que o conjunto de metodologias desenvolvidas para a segmentaÃÃo do sinal ECG apresenta altas taxas de precisÃo, repetibilidade e robustez a uma ampla gama de morfologias, podendo ser aplicado em diversos contextos de auxÃlio ao diagnÃstico. Dadas as mÃtricas e sÃries temporais que podem ser extraÃdas, os referidos mÃtodos tambÃm podem dar suporte a processos de investigaÃÃo clÃnica e desenvolvimento de marcadores/indicadores de eventos cardiovasculares adversos.

Submitted by (lucia.rodrigues@ufrpe.br) on 2016-05-31T12:25:23Z No. of bitstreams: 1 Claudio Renato Oliveira Beltrao de Castro.pdf: 978515 bytes, checksum: 5a5daa013c934b7b147e114cfdb15d39 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-31T12:25:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Claudio Renato Oliveira Beltrao de Castro.pdf: 978515 bytes, checksum: 5a5daa013c934b7b147e114cfdb15d39 (MD5) Previous issue date: 2013-08-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The early identification of cardiac activity changes is of great importance in veterinary medicine for small animals like dogs. These changes can be due congenital cardiac problems, including that arising the aging. When these pets are submitted to effort is possible the observation of cardiac diseases before without symptoms and that can lead to death of the animal. It´s possible prevent and to diagnosis some of these cardiopathies with clinical and lab exams. A low cost exam and of fundamental importance in clinical is the electrocardiogram (ECG). In this research the ECG was analyzed using a nonlinear mathematical method, the Detrended Fluctuation Analysis, that allows identifies changes of the patterns in a heart rate time series, sometimes imperceptible to the cardiologist. Here DFA was used to assess the heart rate oscillations observed using the RR interval of the ECG in healthy adult dogs, aiming to establish parameters to characterize changes in heart rate. The heart rate fluctuations in Rottweiler breed dogs could be parameterized by the coefficients α-DFA, whose median and interquartile range were, respectively equals to: α=0.6618(0.6161-0.6953; n=7) in the rest and α=0.8293(0.7837-0.8811; n=7) post-effort, which differ at a significance level p <0.05. Therefore, the DFA was efficient to differentiate the heart rate series in the rest relative to post-effort. / A identificação precoce de alterações na atividade cardíaca é de grande importância na medicina veterinária para pequenos animais, tais como os cães, que podem apresentar alterações que vão desde problemas cardíacos congênitos até os decorrentes da idade. Quando estes animais são submetidos ao esforço é possível observar o aparecimento de alterações cardíacas antes assintomáticas, que podem levar até a morte do animal. É possível prevenir e diagnosticar algumas dessas cardiopatias através de exames clínicos e laboratoriais. Um exame de baixo custo e de extrema importância na clínica é o Eletrocardiograma (ECG). Nesta pesquisa foi empregado na análise do ECG um método matemático não-linear, a Análise de Flutuações sem Tendência (Detrended Flutuation Analysis – DFA), que permite identificar alterações de padrões numa série temporal da frequência cardíaca, algumas vezes imperceptíveis ao cardiologista. Neste trabalho o DFA foi usado na avaliação das oscilações da frequência cardíaca, observadas através dos intervalos R-R do ECG em cães hígidos adultos, objetivando estabelecer parâmetros para caracterizar alterações na frequência cardíaca. As oscilações das frequências cardíacas em cães da raça Rottweiler puderam ser parametrizadas através de seus coeficientes α-DFA, cujos valores medianos e intervalos interquartis foram, respectivamente, iguais a α= 0,6618(0,6161-0,6953; n=7) no repouso e α=0,8293(0,7837-0,8811; n=7) no pós-esforço, valores que diferem entre si ao nível de significância p<0,05. Portanto, o DFA foi eficiente na distinção entre séries de frequências cardíacas de cães no repouso em relação ao esforço.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Deusdete Brito.PDF: 646824 bytes, checksum: 52d3dc54a7bd1d78f16e7b240f977ce8 (MD5) Previous issue date: 2002-10-11 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / In this work we consider the calculation of the heart instantaneous frequency from the estimate of the weights, gotten through LMS algorithm, (Least Mean Squares) when functioning as spectrum analyzer. It is known that the electrocardiogram (ECG) is a signal that is characterized for a repetitive regularity, which can be called quasi-periodicity. We explore this characteristic to extract the instantaneous frequency of the referred signal. For this, we use the LMS as a spectral analyzer. We use as reference inputs pairs of sines and cosines, inside the frequency band where if it finds the frequency of the desired signal, namely, the heart frequency. The algorithm estimates the frequency desired in real time, with the signal acquired through a data acquisition interface Intel 80C31. The results obtained show that the algorithm can be recommended for this purpose, as besides being easily implemented and generating small computational load it estimates the heart instantaneous frequency with a relative mean error of 0.025 which represent a difference of 18.89% between the two methods. / Neste trabalho propomos o cálculo da frequência instantânea cardíaca a partir da estimativa do espectrograma dos pesos sinápticos, obtidos através do algoritmo LMS, (Least Mean Square) quando funcionando como analisador de espectro. Sabe-se que o eletrocardiograma (ECG) é um sinal que se caracteriza por uma regularidade repetitiva, que se pode chamar quasiperiodicidade. Exploramos aqui essa característica para extrair a frequência instantânea do referido sinal. Para isso, utilizamos o LMS como analisador de espectro. Utilizamos como entradas de referència pares de senos e cossenos, dentro da faixa de frequência em que se encontra a frequência do sinal desejado, no caso, a frequência cardíaca. O algoritmo estima a frequência desejada em tempo real, com obtenção do sinal através de uma interface de aquisição de dados Intel 80C31. Os resultados obtidos mostraram que o algoritmo pode ser recomendado pra esta finalidade, pois além de ser facilmente implementável e por gerar pequena carga computacional ele estimou a frequência instantânea cardíaca com um erro relativo médio de 0.025 que representa uma diferença de 18.89% entre os dois métodos.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Enio Aguiar de Araujo.pdf: 4163087 bytes, checksum: 164f9ddea4dce2f8f19d8e66d5e8294f (MD5) Previous issue date: 2010-05-28 / Typically, in the digital processing of electrocardiography signal, linear transformations are used to turn the signals more tractable in accordance to some application. For applications such as classification or data compression, it usually aimed to reduce the redundancy present in the signals, increasing the potential of the applications. There are various methods usually used for the task, the Fourier transform, the wavelet transform and principal component analysis. All those methods have any sort of limitation, being the use of a predefined space, orthogonal spaces or the limitations to second order statistics. In this work we propose the use of the independent component analysis method for the encoding of the ECG signals, using as theoretical basis the neuroscience concept of efficient coding. Two important results were found, the basis functions space generated by the proposed method is different from the spaces seen on the usual methods, and, on average, the method can reduce the redundancy of the signal. We concluded that the traditional methods might not exploit the coding potential of ECG signals due to their limitations, and also that ICA might be a reliable method for improving the performance comparing to the current systems. / Tipicamente, em processamento digital de sinais de eletrocardiografia, são utilizadas transformações lineares visando tornar os sinais mais tratáveis de acordo com a aplicação. Para aplicações como classificação ou compressão de dados, normalmente temse como objetivo dessas transformações, reduzir a redundãncia presente nesses sinais, o que aumenta o potencial dessas aplicações. Existem diversos métodos usualmente utilizados para essa tarefa, como a transformada de Fourier, a transformada de Wavelets, e análise de componentes principais. Todos esses métodos tem alguma limitação, seja a utilização de um espaço predefinido e ortogonal ou utilizar apenas estatística de segunda ordem. Neste trabalho propomos a utilização do método de análise de componentes independentes para a codificação de sinais de ECG utilizando como base o conceito da neurociência de codificação eficiente. Dois resultados importantes foram obtidos, o espaço de funções bases gerado pelo método proposto se diferencia dos espaços de transformações utilizados usualmente, e, em média, o método proposto teve maior capacidade de reduzir a redundância dos sinais. Concluímos que os métodos tradicionais podem não explorar ao máximo o potencial de codificação de sinais de ECG devido às suas limitações, e que ICA pode ser um método plausível para melhorarmos os sistemas atualmente utilizados.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Denner Guilhon.pdf: 761750 bytes, checksum: 0100d830816d0600a5ff8aacd65531cb (MD5) Previous issue date: 2006-02-24 / The continuing demand for high performance and low cost electrocardiogram processing systems have required the elaboration of even more efficient and reliable ECG compression techniques. The objective of this work is to evaluate the performance of an electrocardiogram (ECG) compression algorithm based on independent components analysis (ICA). To each of the ECG signal we processed, using ICA, vectorial subspaces composed of its basis functions were obtained, for the signal can be expressed as a linear combination of them. The ECG signal was subdivided into m fixed length windows, and each of them was projected in the subspace, resulting in a vector w of coefficients for each window. A simple quantization process was performed over the m vectors w, according to defined levels of quantization, each one generating different levels of reconstruction error. It was observed that the storage of the coefficients implies the use of less space in memory in comparison to that one used by the corresponding windows of the electrocardiogram signal. The reconstruction error measure traditionally used, the percent root mean-square difference (PRD), was used into the evaluation of the algorithm. The results had been compared with those obtained using the Karhunen Lo´eve transform (KLT). / A demanda contınua de por sistemas de processamento de eletrocardiogramas de alto desempenho e baixo custo tem exigido a elaboração de técnicas de compressão de ECG cada vez mais eficientes e confiáveis. O objetivo deste trabalho é avaliar o desempenho de um algoritmo baseado em análise de componentes independentes (ICA) para a compressão de eletrocardiogramas (ECGs). Para cada um dos sinais de ECG utilizados foram obtidos, através de ICA, subespaços vetoriais construıdos a partir de suas funções base, pois o sinal pode ser expresso como uma combinação linear destas. O sinal de ECG foi subdividido em m janelas de comprimento fixo, e cada uma delas foi projetada no subespaço, resultando em um vetor w de coeficientes para cada janela. Um processo de quantização simples foi executado para os m vetores w, segundo nıveis de quantização definidos, cada um gerando diferentes nıveis de erro de reconstrução. Foi observado que o armazenamento dos coeficientes implica na utilização de um menor espaço em memória em comparação àquele utilizado pelas janelas correspondentes do sinal de eletrocardiograma. A medida tradicionalmente utilizada de erro de reconstrução, diferença média quadrática percentual (PRD), foi empregada para a avaliação do algoritmo. Os resultados foram comparados àqueles obtidos utilizando a transformada de Karhunen Loeve (KLT).