MADEIRO, J. P. V. Sistema automático para análise de variabilidade da freqüencia cardíaca. 2007. 113 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2007. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2016-04-04T16:34:48Z No. of bitstreams: 1 2007_dis_jpvmadeiro.pdf: 3277264 bytes, checksum: a1bfac9d9679f19a97ce8696acad8204 (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2016-04-05T19:51:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2007_dis_jpvmadeiro.pdf: 3277264 bytes, checksum: a1bfac9d9679f19a97ce8696acad8204 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-05T19:51:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2007_dis_jpvmadeiro.pdf: 3277264 bytes, checksum: a1bfac9d9679f19a97ce8696acad8204 (MD5) Previous issue date: 2007-10 / This dissertation describes a system for analysis of heart rate variability through metrics on time and frequency domain and by non-linear methodology, which is initiated by the process of segmentation of the QRS complex of the electrocardiogram signal. The motivation for this work is the analysis of the influence from the algorithms of beat segmentation and selection of valid cardiac cycles for the variability analysis, which were developed in the research process, over the computation of the metrics. After determining the intervals between QRS complexes (RR), the cardiac cycles with ectopic beats, resultant of arrhythmic events or detection fails (false-positive or false negative) are excluded. Then, the available metrics of heart rate variability found on literature are computed over the time series of intervals between normal beats (NN): on time domain (statistical and geometrical methods), on frequency domain (VLF - Very Low Frequency, LF - Low Frequency and HF – High Frequency) and by non-linear methodology (Poincaré plot). The QRS detection and segmentation results are validated through simulation tests over exams from Arrhythmia Database and QT database of the MIT-BIH database. The manual annotations of the QRS fiducial points and QRS onset and offset are compared with the automatic detections. The results related to heart rate variability metrics are validated through the manual selection of beats, and consequently of the intervals between them, pertaining to exams selected from Arrhythmia Database and the computation of the referred metrics over them, comparing with those ones automatically generated by the proposed method. The system, which provides averages of positive predictivity as 99.35% and sensitivity as 99.02%, and averages of deviations between automatic and manual analysis of heart rate variability metrics varying from 0.05% to 5.24%, can be carried into several platforms, making possible its production in commercial scale. / Esta dissertação descreve um sistema de analise da variabilidade da frequêcia cardíaca através de métricas no domínio do tempo, da freqüência e por método não-linear a partir do processo de segmentação do complexo QRS do sinal eletrocardiograma. O trabalho é motivado pela influência dos algoritmos de segmentação de batimentos e de seleção dos ciclos cardíacos válidos para análise da variabilidade, esenvolvidos para este fim, na determinação das métricas de interesse. Após a determinação dos intervalos entre os complexos QRS (RR), são excluídos os ciclos cardíacos com batimentos ectópicos, resultantes de arritmia ou de falhas de detecção (falso-positivo ou falso-negativo). Em seguida, sobre a série temporal de intervalos entre batimentos normais NN são calculadas as métricas de variabilidade da freqüência cardíaca disponíveis na literatura: no domínio do tempo (métodos estatísticos e geométricos), no domínio da freqüência (componentes VLF - Very Low Frequency, LF - Low Frequency e HF - High Frequency) e por método não-linear (mapa de Poincaré). Os resultados de deteccão e segmentacão do QRS são validados através de testes experimentais sobre exames das bases Arrhythmia Database e QT database do MIT-BIH, em que as marcações manuais dos picos e das bordas dos batimentos são comparadas com as detecções automáticas. Os resultados obtidos quanto as métricas de variabilidade são validados através da seleção manual de batimentos e, por conseguinte, dos intervalos entre os mesmos, a partir de exames selecionados da base Arrhythmia Database por cardiologistas do Hospital Universitário Walter Cantidio (HUWC), e do cálculo das referidas métricas, comparando-se com aquelas geradas automaticamente pelo método proposto. O sistema, que apresenta taxas médias de99,35% de preditividade positiva e 99,02% de sensibilidade, para detecção do QRS, e médias de erros entre a análise automática e a análise manual das métricas de variabilidade variando entre 0,05% e 5,24%, pode ser embutido em diversas plataformas, viabilizando sua producão em escala comercial.

PAULA JÚNIOR, I. C. Abordagem wavelet para detecção de cantos em formas. 2007. 129 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2007. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2016-04-04T15:44:07Z No. of bitstreams: 1 2007_dis_iapaulajúnior.pdf: 2537159 bytes, checksum: 24050fd5dcb9d110574b600b5d6389d7 (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2016-04-06T19:03:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2007_dis_iapaulajúnior.pdf: 2537159 bytes, checksum: 24050fd5dcb9d110574b600b5d6389d7 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-06T19:03:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2007_dis_iapaulajúnior.pdf: 2537159 bytes, checksum: 24050fd5dcb9d110574b600b5d6389d7 (MD5) Previous issue date: 2007-03-26 / Shape analysis plays an important role in computer vision and image processing applications and shape representation is the first step towards it. The current dissertation discusses a set of techniques available in the literature in order to generate an adequate shape representation based on corners. The proposed approach provides an non-decimated wavelet decomposition of the represented contour by curvature and angulation signals in order to represent the shape using the most relevant contour points without requiring any user intervention. The adopted methodology presents promising results and it uses a set of tools, with little highlight in the literature, and it eliminates the redundant shape features in order to accomplish the suitable representation of the original shape. A novel evaluation measure, concerning the reconstruction error, is also presented to confirm that the proposed algorithm achieves its goal and outperforms other corner detectors used for tests and comparison. / A análise de formas representa um papel importante em aplicações de visão computacional e processamento de imagens, e a representação da forma é o primeiro passo para esta análise. Esta presente dissertação discute e aborda um conjunto de técnicas disponíveis na literatura para a geração de uma representação adequada de formas baseada em cantos. A abordagem proposta provê uma decomposição wavelet não-decimada do contorno representado pelo sinal de angulação e curvatura afim de representar uma forma por seus pontos mais relevantes sem requerer intervenção do usuário. A metodologia adotada apresenta resultados promissores, faz uso de ferramentas disponíveis na literatura e elimina características redundantes da forma com o intuito de alcançar uma representação que mantenha uma reconstrução adequada da forma original. Uma nova medida de avaliação, sob o aspecto do erro obtido na reconstrução, também é apresentada de modo a confirmar que o algoritmo proposto realiza com sucesso a sua meta e supera os detectores de cantos utilizados para testes e comparações.

CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / A quantidade de mÃtodos nÃo invasivos de diagnÃstico tem aumentado devido à necessidade de exames simples, rÃpidos e indolores. Por conta do crescimento da tecnologia que fornece os meios necessÃrios para a extraÃÃo e processamento de sinais, novos mÃtodos de anÃlise tÃm sido desenvolvidos para compreender a complexidade dos sinais de voz. Este trabalho de dissertaÃÃo apresenta uma nova ideia para caracterizar os sinais de voz saudÃvel e patolÃgicos baseado em uma ferramenta matemÃtica amplamente conhecida na literatura, a Transformada Wavelet (WT). O conjunto de dados utilizado neste trabalho consiste de 60 amostras de vozes divididas em quatro classes de amostras, uma de indivÃduos saudÃveis e as outras trÃs de pessoas com nÃdulo vocal, edema de Reinke e disfonia neurolÃgica. Todas as amostras foram gravadas usando a vogal sustentada /a/ do PortuguÃs Brasileiro. Os resultados obtidos por todos os classificadores de padrÃes estudados mostram que a abordagem proposta usando WT à uma tÃcnica adequada para discriminaÃÃo entre vozes saudÃvel e patolÃgica, e apresentaram resultados similares ou superiores a da tÃcnica clÃssica quanto à taxa de reconhecimento. / The amount of non-invasive methods of diagnosis has increased due to the need for simple, quick and painless tests. Due to the growth of technology that provides the means for extraction and signal processing, new analytical methods have been developed to help the understanding of analysis of the complexity of the voice signals. This dissertation presents a new idea to characterize signals of healthy and pathological voice based on one mathematical tools widely known in the literature, Wavelet Transform (WT). The speech data were used in this work consists of 60 voice samples divided into four classes of samples: one from healthy individuals and three from people with vocal fold nodules, Reinkeâs edema and neurological dysphonia. All the samples were recorded using the vowel /a/ in Brazilian Portuguese. The obtained results by all the pattern classifiers studied indicate that the proposed approach using WT is a suitable technique to discriminate between healthy and pathological voices, since they perform similarly to or even better than classical technique, concerning recognition rates.