O monitoramento automático de pacientes é um recurso essencial em hospitais para o bom gerenciamento de cuidados médicos. Enquanto que alarmes devido a condições fisiológicas anormais são importantes para o rápido tratamento, estes também podem ser uma fonte de ruídos desnecessários devido a falsos alarmes causados por interferência eletromagnética ou movimentação de sensores. Uma fonte significativa de falsos alarmes é relacionada com a frequência cardíaca, o qual é disparado quando o ritmo cardíaco do paciente está muito rápido ou muito lento. Neste trabalho, a fusão de diferentes sensores fisiológicos é explorada para fazer uma estimativa robusta de frequência cardíaca. Um conjunto de algoritmos utilizando índice de variabilidade cardíaca, inferência bayesiana, redes neurais, lógica fuzzy e votador majoritário são propostos para fundir a informação do eletrocardiograma, pressão sanguínea e fotopletismograma. Três informações básicas são extraídas de cada sensor: variabilidade cardíaca, a diferença de frequência cardíaca entre os sensores e a análise espectral. Estas informações são usadas como entradas para os algoritmos. Quarenta gravações selecionadas do banco de dados MIMIC são usadas para validar o sistema. Finalmente, a frequência cardíaca calculada é comparada com as anotações do banco de dados. Resultados mostram que a fusão utilizando redes neurais apresenta a melhor redução de falsos alarmes de 89.33%, enquanto que a técnica bayesiana apresenta uma redução de 83.76%. A lógica fuzzy mostrou uma redução de 77.96%, o votador majoritário 61.25% e o índice de variabilidade cardíaca de 65.43%. Portanto, os algoritmos propostos mostraram bom desempenho e podem ser muito úteis em monitores de sinais vitais modernos. / Automatic patient monitoring is an essential resource in hospitals for good health care management. While alarms due to abnormal physiological conditions are important to deliver fast treatment, it can be also a source of unnecessary noise due to false alarms caused by electromagnetic interference or motion artifacts. One significant source of false alarms are those related to heart rate, which is triggered when the heart rhythm of the patient is too fast or too slow. In this work, the fusion of different physiological sensors is explored in order to create a robust heart rate estimation. A set of algorithms using heart rate variability index, bayesian inference, neural networks, fuzzy logic and majority voting is proposed to fuse information from electrocardiogram, arterial blood pressure and photoplethysmogram. Three basic informations are extracted from each source, namely, heart rate variability, the heart rate difference between sensors and the spectral analysis. These informations are used as inputs to the algorithms. Forty selected recordings from MIMIC database was used to validate the system. Finally, the calculated heart rate is compared with the database annotation. Results show that neural networks fusion presents the best false alarms reduction of 89.33%, while the bayesian technique presents an error reduction of 83.76%. Fuzzy logic showed an error reduction of 77.96%, majority voting 61.25% and the heart rate variability index 65.43%. Therefore, the proposed algorithms showed good performance and can be very useful for modern bedside monitors.

O monitoramento automático de pacientes é um recurso essencial em hospitais para o bom gerenciamento de cuidados médicos. Enquanto que alarmes devido a condições fisiológicas anormais são importantes para o rápido tratamento, estes também podem ser uma fonte de ruídos desnecessários devido a falsos alarmes causados por interferência eletromagnética ou movimentação de sensores. Uma fonte significativa de falsos alarmes é relacionada com a frequência cardíaca, o qual é disparado quando o ritmo cardíaco do paciente está muito rápido ou muito lento. Neste trabalho, a fusão de diferentes sensores fisiológicos é explorada para fazer uma estimativa robusta de frequência cardíaca. Um conjunto de algoritmos utilizando índice de variabilidade cardíaca, inferência bayesiana, redes neurais, lógica fuzzy e votador majoritário são propostos para fundir a informação do eletrocardiograma, pressão sanguínea e fotopletismograma. Três informações básicas são extraídas de cada sensor: variabilidade cardíaca, a diferença de frequência cardíaca entre os sensores e a análise espectral. Estas informações são usadas como entradas para os algoritmos. Quarenta gravações selecionadas do banco de dados MIMIC são usadas para validar o sistema. Finalmente, a frequência cardíaca calculada é comparada com as anotações do banco de dados. Resultados mostram que a fusão utilizando redes neurais apresenta a melhor redução de falsos alarmes de 89.33%, enquanto que a técnica bayesiana apresenta uma redução de 83.76%. A lógica fuzzy mostrou uma redução de 77.96%, o votador majoritário 61.25% e o índice de variabilidade cardíaca de 65.43%. Portanto, os algoritmos propostos mostraram bom desempenho e podem ser muito úteis em monitores de sinais vitais modernos. / Automatic patient monitoring is an essential resource in hospitals for good health care management. While alarms due to abnormal physiological conditions are important to deliver fast treatment, it can be also a source of unnecessary noise due to false alarms caused by electromagnetic interference or motion artifacts. One significant source of false alarms are those related to heart rate, which is triggered when the heart rhythm of the patient is too fast or too slow. In this work, the fusion of different physiological sensors is explored in order to create a robust heart rate estimation. A set of algorithms using heart rate variability index, bayesian inference, neural networks, fuzzy logic and majority voting is proposed to fuse information from electrocardiogram, arterial blood pressure and photoplethysmogram. Three basic informations are extracted from each source, namely, heart rate variability, the heart rate difference between sensors and the spectral analysis. These informations are used as inputs to the algorithms. Forty selected recordings from MIMIC database was used to validate the system. Finally, the calculated heart rate is compared with the database annotation. Results show that neural networks fusion presents the best false alarms reduction of 89.33%, while the bayesian technique presents an error reduction of 83.76%. Fuzzy logic showed an error reduction of 77.96%, majority voting 61.25% and the heart rate variability index 65.43%. Therefore, the proposed algorithms showed good performance and can be very useful for modern bedside monitors.

O monitoramento automático de pacientes é um recurso essencial em hospitais para o bom gerenciamento de cuidados médicos. Enquanto que alarmes devido a condições fisiológicas anormais são importantes para o rápido tratamento, estes também podem ser uma fonte de ruídos desnecessários devido a falsos alarmes causados por interferência eletromagnética ou movimentação de sensores. Uma fonte significativa de falsos alarmes é relacionada com a frequência cardíaca, o qual é disparado quando o ritmo cardíaco do paciente está muito rápido ou muito lento. Neste trabalho, a fusão de diferentes sensores fisiológicos é explorada para fazer uma estimativa robusta de frequência cardíaca. Um conjunto de algoritmos utilizando índice de variabilidade cardíaca, inferência bayesiana, redes neurais, lógica fuzzy e votador majoritário são propostos para fundir a informação do eletrocardiograma, pressão sanguínea e fotopletismograma. Três informações básicas são extraídas de cada sensor: variabilidade cardíaca, a diferença de frequência cardíaca entre os sensores e a análise espectral. Estas informações são usadas como entradas para os algoritmos. Quarenta gravações selecionadas do banco de dados MIMIC são usadas para validar o sistema. Finalmente, a frequência cardíaca calculada é comparada com as anotações do banco de dados. Resultados mostram que a fusão utilizando redes neurais apresenta a melhor redução de falsos alarmes de 89.33%, enquanto que a técnica bayesiana apresenta uma redução de 83.76%. A lógica fuzzy mostrou uma redução de 77.96%, o votador majoritário 61.25% e o índice de variabilidade cardíaca de 65.43%. Portanto, os algoritmos propostos mostraram bom desempenho e podem ser muito úteis em monitores de sinais vitais modernos. / Automatic patient monitoring is an essential resource in hospitals for good health care management. While alarms due to abnormal physiological conditions are important to deliver fast treatment, it can be also a source of unnecessary noise due to false alarms caused by electromagnetic interference or motion artifacts. One significant source of false alarms are those related to heart rate, which is triggered when the heart rhythm of the patient is too fast or too slow. In this work, the fusion of different physiological sensors is explored in order to create a robust heart rate estimation. A set of algorithms using heart rate variability index, bayesian inference, neural networks, fuzzy logic and majority voting is proposed to fuse information from electrocardiogram, arterial blood pressure and photoplethysmogram. Three basic informations are extracted from each source, namely, heart rate variability, the heart rate difference between sensors and the spectral analysis. These informations are used as inputs to the algorithms. Forty selected recordings from MIMIC database was used to validate the system. Finally, the calculated heart rate is compared with the database annotation. Results show that neural networks fusion presents the best false alarms reduction of 89.33%, while the bayesian technique presents an error reduction of 83.76%. Fuzzy logic showed an error reduction of 77.96%, majority voting 61.25% and the heart rate variability index 65.43%. Therefore, the proposed algorithms showed good performance and can be very useful for modern bedside monitors.

A presente pesquisa se refere à aplicação dos métodos estocásticos para estudar fenômenos críticos em modelos de sistemas classificados como desordenados que apresentam transição de fase do tipo-ordem desordem. Essa pesquisa é definida tanto no quadro teórico da Mecânica Estatística dos fenômenos críticos e transição de fase de equilíbrio e fora de equilibrio, com os recursos associados à análise de escala de tamanho finito quanto no quadro dos recursos aos processos estocásticos markovianos, descritos pela equação-mestra e associados a técnicas essencialmente numéricas como o método estocástico computacional de Monte Carlo. Na primeira etapa desta pesquisa, os modelos estudados são da classe denominada de votante majoritário. Eles são indexados pelo número z de vizinhos mais próximos com spin central, tem dois estados e são construidos em redes quadradas. A evolução dinâmica é dada pela regra da maioria junto com regradfe desempate. Eles não satisfazem a propriedade do principio do balanceamento detalhado, portanto, são classificados como descrevendo fenômenos fora do equilíbrio. Contudo, eles satisfazem a propriedade de simetria de inversão de sinal, o que os coloca teoricamente na classe de universalidade do modelo de Ising. Desta forma, a evolução dinâmica desses modelos é estudada com os recursos da equação mestra ou equação de evolução. No entanto, essa abordagem teórica é feita apenas na aproximação de campo médio, a qual fornece, na solução estacionária, os valores clássicos para os parametros relevantes. Em contrapartida, os valores numéricos exatos para os valores do ponto crítico e dos expoentes críticos, que são não clássicos, é dada por meio do recurso ao método de simulação computacional e à análise de escala de tamanho finito. Esses valores confirmam o resultado teórico quanto à classe de universalidade para cada modelo específico. Na sequência, estudam-se as propriedades dos modelos resultantes da combinação convexa do votante majoritário. Os resultados são semelhantes aos anteriores. Um resultado extra permitido por essas combinações convexa éa construção de uma relação contínua entre o valor crítico indutor da transição de fase e o número de vizinhos. Neste contexto foi apresentada uma solução para o problema do modelo mais simples desta classe de modelos. Com o modelo mais simples ilustram-se as condições universais de transição de fase, em particular o papel da dimensão do sistema. Na segunda etapa da pesquisa, cvonstrí-se, então, outra classe de modelos do votante que, por analogia com o modelo de Ising, tem como estado fundamental a fasse antiferromagnética: a classe dos modelos do votante minoritário. Essa classe de modelos possue as mesmas propriedades da classe de modelos do votante majoritário e por isso obtem-se os mesmos resultados. A analogia com o modelo de Ising é levada um pouco mais longe com a construção de um análogo aos modelo +-J: a construção da combinação convexa do votante majoritário com o minoritário. Para esse novo modelo constrói-se tanto o diagrama com as três fases, ferromagnética, paramagnética e antiferromagnética quanto as concentrações críticas que as distinguem. Não se obtém uma possível fase de vidro de spin. Uma vez que os modelos do votante são originalmente tidos como sistemas desordenados, comparam-se, para um mesmo modelo, resultados obtidos pela aplicação de dois diferentes métodos de tratar os modelos de sistemas desordenados: o método temperado-\"quenched\" - e o método recozido - \"annealed\". Na terceira etapa desta pesquisa e na mesma linha dos modelos estocásticos irreversíveis tratados anteriormente, estuda-se ainda outro modelo, classificado como jogo espacial nos sítios de uma rede quadrada. Simulações mostram que além de dois estados absorventes ha\'também a presença de um estado ativo definido por uma densidade finita de cooperadores e não cooperadores e que esse modelo se encontra na classe de universalidade do modelo de percolação direcionada. Nesta mesma etapa, mas, agora, no contexto da Mecânica sStatística de Equilíbrio, aborda-se o modelo de Ising quântico unidimensional com campo transverso por meio de simulação de Monte Carlo.Com o uso do método estiocástico e por meio da curva do colapso calculam-se os valores do ponto crítico e dos expoentes críticos desse modelo. / This research refers to the applications of the stochastic methods to the study of the critical phenomena in models of systems classified as disordered that undergo phase transition of the order-disorder kind. This research is defined as in the theoretical framework of the Statistical mechanics of the equilibrium and non-equilibrium of the critical phenomena and phase transition with the resources associated to the analysis of finite-size scale, as in the frame of the resources of markovian stochastic process described by the master equation associated with essentially numerical techniques such as stochastic computational method of Monte Carlo.l In this first stage of this research, the studied models belong to the class of the majority voter. They are described by a lattice with spins in each site with two states. The dynamic of these models is described by the majority rule together with a rule for solving problems of indecision. These models do not obey the principle of microscopic reversibility therefore they are classified as describing phenomena of non-equilibrium. However, they satisfy the property of \"up-down\" symmetry which make theoretically belong to the universality class of the Ising model. The mean field approach to the master equation is done and the exact value is pursued by the use of the method of the computational simulation with theuse of the analysis of finite-size scale. The results obtained for the critical exponents support the hypothesis of universality class of these models. There are constructions of the convex combination of these models. A question is raised about the simplest model and a possible solution is presented. There is a search for another kind of majority voter, but with an antiferromagnetic ground state, which leads to the minority voter. It is also to be classified in the same universality class. A natural unfold of this research is making the convex combination of the minority and majority voter models by analogy with the Ising model +- J and ask for the phase diagram class.Some results are also obtained by comparing the quenched and annealed approach to a same majority voter model. Finally, there are two more applications of these methods for obtaining critical point and critical exponents. The first refers to a model with absorbing state which is classified in the universality class of direct percolation. The second refers to a quantum model with transverse field.

A presente pesquisa se refere à aplicação dos métodos estocásticos para estudar fenômenos críticos em modelos de sistemas classificados como desordenados que apresentam transição de fase do tipo-ordem desordem. Essa pesquisa é definida tanto no quadro teórico da Mecânica Estatística dos fenômenos críticos e transição de fase de equilíbrio e fora de equilibrio, com os recursos associados à análise de escala de tamanho finito quanto no quadro dos recursos aos processos estocásticos markovianos, descritos pela equação-mestra e associados a técnicas essencialmente numéricas como o método estocástico computacional de Monte Carlo. Na primeira etapa desta pesquisa, os modelos estudados são da classe denominada de votante majoritário. Eles são indexados pelo número z de vizinhos mais próximos com spin central, tem dois estados e são construidos em redes quadradas. A evolução dinâmica é dada pela regra da maioria junto com regradfe desempate. Eles não satisfazem a propriedade do principio do balanceamento detalhado, portanto, são classificados como descrevendo fenômenos fora do equilíbrio. Contudo, eles satisfazem a propriedade de simetria de inversão de sinal, o que os coloca teoricamente na classe de universalidade do modelo de Ising. Desta forma, a evolução dinâmica desses modelos é estudada com os recursos da equação mestra ou equação de evolução. No entanto, essa abordagem teórica é feita apenas na aproximação de campo médio, a qual fornece, na solução estacionária, os valores clássicos para os parametros relevantes. Em contrapartida, os valores numéricos exatos para os valores do ponto crítico e dos expoentes críticos, que são não clássicos, é dada por meio do recurso ao método de simulação computacional e à análise de escala de tamanho finito. Esses valores confirmam o resultado teórico quanto à classe de universalidade para cada modelo específico. Na sequência, estudam-se as propriedades dos modelos resultantes da combinação convexa do votante majoritário. Os resultados são semelhantes aos anteriores. Um resultado extra permitido por essas combinações convexa éa construção de uma relação contínua entre o valor crítico indutor da transição de fase e o número de vizinhos. Neste contexto foi apresentada uma solução para o problema do modelo mais simples desta classe de modelos. Com o modelo mais simples ilustram-se as condições universais de transição de fase, em particular o papel da dimensão do sistema. Na segunda etapa da pesquisa, cvonstrí-se, então, outra classe de modelos do votante que, por analogia com o modelo de Ising, tem como estado fundamental a fasse antiferromagnética: a classe dos modelos do votante minoritário. Essa classe de modelos possue as mesmas propriedades da classe de modelos do votante majoritário e por isso obtem-se os mesmos resultados. A analogia com o modelo de Ising é levada um pouco mais longe com a construção de um análogo aos modelo +-J: a construção da combinação convexa do votante majoritário com o minoritário. Para esse novo modelo constrói-se tanto o diagrama com as três fases, ferromagnética, paramagnética e antiferromagnética quanto as concentrações críticas que as distinguem. Não se obtém uma possível fase de vidro de spin. Uma vez que os modelos do votante são originalmente tidos como sistemas desordenados, comparam-se, para um mesmo modelo, resultados obtidos pela aplicação de dois diferentes métodos de tratar os modelos de sistemas desordenados: o método temperado-\"quenched\" - e o método recozido - \"annealed\". Na terceira etapa desta pesquisa e na mesma linha dos modelos estocásticos irreversíveis tratados anteriormente, estuda-se ainda outro modelo, classificado como jogo espacial nos sítios de uma rede quadrada. Simulações mostram que além de dois estados absorventes ha\'também a presença de um estado ativo definido por uma densidade finita de cooperadores e não cooperadores e que esse modelo se encontra na classe de universalidade do modelo de percolação direcionada. Nesta mesma etapa, mas, agora, no contexto da Mecânica sStatística de Equilíbrio, aborda-se o modelo de Ising quântico unidimensional com campo transverso por meio de simulação de Monte Carlo.Com o uso do método estiocástico e por meio da curva do colapso calculam-se os valores do ponto crítico e dos expoentes críticos desse modelo. / This research refers to the applications of the stochastic methods to the study of the critical phenomena in models of systems classified as disordered that undergo phase transition of the order-disorder kind. This research is defined as in the theoretical framework of the Statistical mechanics of the equilibrium and non-equilibrium of the critical phenomena and phase transition with the resources associated to the analysis of finite-size scale, as in the frame of the resources of markovian stochastic process described by the master equation associated with essentially numerical techniques such as stochastic computational method of Monte Carlo.l In this first stage of this research, the studied models belong to the class of the majority voter. They are described by a lattice with spins in each site with two states. The dynamic of these models is described by the majority rule together with a rule for solving problems of indecision. These models do not obey the principle of microscopic reversibility therefore they are classified as describing phenomena of non-equilibrium. However, they satisfy the property of \"up-down\" symmetry which make theoretically belong to the universality class of the Ising model. The mean field approach to the master equation is done and the exact value is pursued by the use of the method of the computational simulation with theuse of the analysis of finite-size scale. The results obtained for the critical exponents support the hypothesis of universality class of these models. There are constructions of the convex combination of these models. A question is raised about the simplest model and a possible solution is presented. There is a search for another kind of majority voter, but with an antiferromagnetic ground state, which leads to the minority voter. It is also to be classified in the same universality class. A natural unfold of this research is making the convex combination of the minority and majority voter models by analogy with the Ising model +- J and ask for the phase diagram class.Some results are also obtained by comparing the quenched and annealed approach to a same majority voter model. Finally, there are two more applications of these methods for obtaining critical point and critical exponents. The first refers to a model with absorbing state which is classified in the universality class of direct percolation. The second refers to a quantum model with transverse field.