Computer-based decision support is an important tool in business and management areas, being today essential for medical diagnosis. This dissertation presents a new electrocardiogram ventricular flutter and fibrillation detector algorithm, named DALUZ, and comparing its quality evaluation with seven other ventricular fibrillation detection algorithms. The evaluation was based on two of the three recommended electrocardiogram standard databases for this purpose. The results show that it is useful to provide decision support for biomedical equipment such as defibrillators and heart monitors to ventricular fibrillation diagnoses. / O apoio à decisão com o uso de computadores é uma importante ferramenta em áreas de planejamento estratégico, controle gerencial e controle operacional, sendo hoje essencial como apoio ao diagnóstico médico. A presente dissertação apresenta um novo algoritmo detector de flutter e fibrilação ventricular (FV) em eletrocardiograma (ECG), chamado DALUZ, e expõe sua qualidade comparada à de sete outros algoritmos detectores de FV. Para avaliá-lo, foram utilizadas duas das três bases de eletrocardiogramas padrão para este fim. Os resultados demonstram que DALUZ é útil para o auxílio ao diagnóstico desta arritmia em equipamentos biomédicos tais como monitores e desfibriladores.

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).

Obstruções uretrais em felinos geralmente são secundárias à doença do trato urinário inferior felino (DTUIF), afecção comum em gatos. A doença pode ser auto-limitante, mas a obstrução uretral leva à parada da função renal, gerando uma série de distúrbios no organismo, que necessitam tratamento imediato. A maioria dos estudos sobre as alterações decorrentes da obstrução foi feito em animais em estado crítico ou experimentalmente. O objetivo do presente estudo foi descrever as principais alterações observadas em gatos obstruídos atendidos na rotina clínica e correlacioná-las. Foram avaliados 32 gatos machos com obstrução uretral e sem tratamento prévio. A avaliação constou de exame clínico, hemograma, bioquímica sérica (uréia, creatinina, proteína total, ALT, AST, fosfatase alcalina, sódio, potássio, cálcio, fósforo, magnésio, glicemia e lactato), gasometria venosa, exame e cultura de urina e eletrocardiograma (ECG). Os animais foram agrupados conforme o tempo de obstrução (mais e menos de 36 horas). As alterações mais comuns no histórico foram disúria (100% dos animais), disorexia (84,4%), apatia (71,8%), vocalização (68,7%) e oligodipsia (68,7%); no exame físico, desidratação (71,8%), taquipnéia (53,1%) e hipotermia (53,1%). As alterações laboratoriais mais freqüentes foram hipermagnesemia (100%), acidose metabólica (89,6%), hiperglicemia (88,9%), hiperazotemia (84,4%) e hiperpotassemia (80,6%). Vinte por cento dos gatos tinham infecção urinária. Alterações no ECG foram evidenciadas em 39,3% dos casos, sendo a parada atrial com ritmo sinoventricular a mais freqüente. Não houve relação entre as alterações no ECG e os níveis de potássio sérico. A análise dos grupos sugere agravamento da hiperazotemia, hiperpotassemia, hipermagnesemia e do estado geral com a evolução do processo. Nas correlações, a temperatura e a freqüência cardíaca apresentaram relação direta com pH sanguíneo, excesso de base e bicarbonato, e relação inversa com uréia, creatinina, potássio e fósforo. A uréia e creatinina se correlacionaram inversamente com sódio, pH sanguíneo, excesso de base e bicarbonato, e diretamente com potássio e fósforo. O estado geral correlacionou-se com a temperatura, uréia, creatinina, potássio, pH sanguíneo, excesso de base e bicarbonato. / Urethral obstruction is a frequent complication in cats with feline lower urinary tract disease (FLUTD), considered a common disease in cats. Most cases are self-limiting, but the urethral obstruction causes renal failure and metabolic alterations which needs immediate treatment. Previous reports selected cats that were critically ill or had a experimental induction of the disease. The goal of this study was to describe the clinical signs, laboratory and electrocardiographyc abnormalities in cats with urethral obstruction and to correlate these results. Thirty-two male cats with natural urethral obstruction and without previous therapy were studied. Complete blood count, serum chemistry profile (urea, creatinine, plasma protein, alanine transferase, aspartate transferase, alkaline phosphatase, sodium, potassium, calcium, phosphorus, magnesium, glucose and lactate), venous blood gas, urinalysis, urine culture and electrocardiogram (ECG) were performed. Two groups of 16 cats were composed (animals under and over 36 hours of obstruction). The most frequent abnormalities described were dysuria (100%), anorexia (84,4%), lethargy (71,8%), vocalization (68,7%), hypodipsia (68,7%), and dehydration (71,8%), tachypnea (53,1%) and hypothermia (53,1%) in physical evaluation. The laboratorial abnormalities most frequently observed were hypermagnesemia (100%), metabolic acidosis (89,6%), hyperglicemia (88,9%), azotemia (84,4%) and hyperkalemia (80,6%). Twenty per cent of cats had urinary infections. Abnormalities in ECG, such as atrial standstill with sinoventricular rhythm, were seen in 39,3% of cases, and there were no correlation with hyperkalemia. The analyses of the groups suggest worsening of azotemia, hyperkalemia, hypermagnesemia and lethargy with evolution of obstruction. Temperature and heart rate were positively correlated with blood pH, base excess and bicarbonate, and inversely correlated with urea, creatinine, potassium and phosphorus. Lethargy was correlated with temperature, blood pH, base excess and bicarbonate.

A cardiomiopatia arritmogênica do ventrículo direito (CAVD) é uma doença miocárdica genética e hereditária, com alta prevalência entre os cães da raça Boxer, causada por alterações nos genes que codificam os receptores de rianodina ou os desmossomos cardíacos. Caracteriza-se, histologicamente, por atrofia de miócitos do ventrículo direito, principalmente, com reposição por tecido adiposo e fibroso. Tais lesões causam instabilidade elétrica do miocárdio, com consequente aparecimento de arritmias ventriculares por re-entrada. Os animais afetados podem apresentar-se assintomáticos ou com frequentes episódios de síncope ou morte súbita; ainda, podem desenvolver uma forma mais grave da doença, com dilatação ventricular e disfunção sistólica, evoluindo para insuficiência cardíaca congestiva. Devido à escassez de estudos determinando fatores preditivos para a ocorrência de morte de origem cardíaca nestes animais, o presente estudo objetivou avaliar o valor prognóstico das variáveis de eletrocardiografia ambulatorial (Holter), eletrocardiografia de alta resolução (ECGAR) e variabilidade de frequência cardíaca (VFC) na CAVD do Boxer. Para tanto, tais parâmetros foram avaliados em 92 cães, distribuídos de acordo com a raça ou o estágio da doença em cinco grupos: cãescontrole da raça Pastor Alemão (grupo PA), cães-controle da raça Boxer (grupo BC), cães Boxer suspeitos para CAVD (grupo BSUS), cães Boxer afetados pela CAVD (grupo BCAVD) e cães Boxer com CAVD e disfunção sistólica (grupo BDS). Foram encontrados potenciais tardios ao ECGAR em poucos cães do grupo CAVD (21,05%); no entanto, dentre os cães do grupo BDS este percentual foi bem mais expressivo (83,33%), demonstrando que a sensibilidade deste exame é maior em estágios mais avançados da doença. Apesar da observação destes potenciais tardios, as variáveis analisadas ao ECGAR não apresentaram correlação com a sobrevida dos cães com CAVD. Também não se constituíram em fatores preditivos de morte os índices de VFC. Apenas a idade do animal no momento do diagnóstico, a ocorrência de taquicardia ventricular não sustentada e de extrassístoles supraventriculares ao Holter apresentaram-se como fatores prognósticos na sobrevida dos cães Boxer com CAVD. As variáveis de ECGAR e VFC não evidenciaram correlação com o número ou grau das arritmias ventriculares registradas ao Holter dos cães Boxer com CAVD, demonstrando que a gênese destas arritmias não está relacionada à disfunção do sistema nervoso simpático. / Arhythmogenic right ventricular cardiomyopathy (ARVC) is a genetic and hereditary myocardial disease with a high prevalence among Boxer dogs, caused by changes in genes that encode ryanodine receptors or desmosomes. It is characterized histologically by myocyte atrophy, especially of the right ventricle, with replacement by fat and fibrous tissue. Such injuries cause electrical instability of myocardium, with subsequent appearance of re-entrant ventricular arrhythmias. Affected animals may be asymptomatic, show frequent episodes of syncope or sudden death, or develop a more severe form of disease with ventricular dilatation and systolic dysfunction, progressing to congestive heart failure. Given the paucity of studies determining preditive factors for the occurrence of cardiac death in these animals, this study aimed to evaluate the prognostic value of variables of ambulatory electrocardiography (Holter) signal-averaged electrocardiography (SAECG) and heart rate variability (HRV) in Boxer dogs with ARVC. For this, these parameters were evaluated in 92 dogs, divided according to race or stage of the disease into five groups: German Shepherd control dogs (group PA), Boxer control dogs (group BC), Boxer dogs suspicious for ARVC (group BSUS), Boxer dogs affected by ARVC (group BCAVD) and Boxer dogs with ARVC and systolic dysfunction (group BDS). Late potentials were found in SAECG of few dogs on group CAVD (21.05%), however, among dogs of group BDS, this percentage was much higher (83.33%), demonstrating that the sensitivity of this test is higher in more advanced stages of the disease. Despite the observation of late potentials in SAECG, the variables of this test were not correlated with survival in dogs with ARVC. The indexes of HRV were also not significantly predictive of death in ARVC dogs. Only the age of the animal at diagnosis, the occurrence of nonsustained ventricular tachycardia and supraventricular ectopic beats on Holter presented as prognostic factors in survival of Boxer dogs with ARVC. The SAECG and HRV variables were not correlated with the number or degree of ventricular arrhythmias recorded by Holter of ARVC Boxer dogs, demonstrating that the genesis of these arrhythmias is not related to dysfunction of the sympathetic nervous system.

Métodos de identificação de pessoas sempre foram muito importantes para toda a sociedade. Atualmente, as pesquisas em biometria vêm sendo amplamente incentivadas por diversos setores da indústria mundial com o objetivo de melhorar ou substituir os atuais sistemas de segurança e de identificação de pessoas. O campo da biometria abarca uma grande variedade de tecnologias usadas para identificar e verificar a identidade de uma pessoa por meio da mensuração e análise de diversas características físicas e/ou comportamentais do ser humano. Diversas modalidades biométricas têm sido propostas para reconhecimento de pessoas, como impressão digital, íris, face e fala. Estas modalidades biométricas possuem características distintas em termos de desempenho, mensurabilidade e aceitabilidade. Uma questão a ser considerada com a aplicação biométrica é sua robustez a ataques por circunvenção, repetição e ofuscação. Esses ataques estão se tornando cada vez mais frequentes e questionamentos estão sendo levantados a respeito dos níveis de segurança das formas de reconhecimento. Sinais biomédicos como eletrocardiograma (ECG), eletroencefalograma (EEG) e eletromiograma (EMG) têm sido cada vez mais estudados e aplicados ao reconhecimento biométrico. Em específico, os sinais de ECG têm sido largamente adotados para o reconhecimento biométrico em diversos trabalhos. Por outro lado, análise de séries temporais tem sido usada com sucesso em muitas diferentes aplicações para identificar padrões temporais nos dados. Embora dinâmica simples possa ser observada com ferramentas analíticas tradicionais tais como transformada de fourier, transformada wavelet, a representação simbólica pode melhorar a análise de processos que são complexos e possivelmente caótico. Além disso, representação simbólica pode também reduzir a sensibilidade a ruído e melhorar bastante a eficiência computacional. No entanto, existem aspectos estruturais e paramétricos de projeto que podem conduzir a uma degradação de desempenho. Na ausência de uma metodologia sistemática e de baixo custo para a proposição de técnicas de representação simbólicas otimamente especificadas, os comitês de máquinas, mais especificamente ensemble, se apresentam como alternativas promissoras. Neste estudo, os componentes do ensemble, que correspondem as técnicas de representação simbólicas, e seus respectivos parâmetros foram selecionados via algoritmos evolutivos. O objetivo é explorar conjuntamente potencialidades advindas das técnicas de representação simbólicas e comitê de máquinas para reconhecimento biométrico baseado em sinais de ECG. Resultados experimentais conduzidos sobre dois conjuntos de dados disponíveis publicamente indicam que a abordagem proposta pode melhorar o desempenho do reconhecimento quando comparada com as técnicas tradicionais / Identification people methods have been very important for the whole society. Currently, research on biometrics have been widely encouraged by various sectors of the industry worldwide in order to improve or replace existing security systems and people identification. The field of biometrics includes a variety of technologies used to identify or verify the identity of a person by measuring and analyzing various physical and/or behavioral aspects of the human being. Several biometric methods have been proposed for recognition of people, such as fingerprint, iris, face and speech. These biometric modalities have different characteristics in terms of performance, measurability and acceptability. One issue to be considered with the biometric application in the real world is its robustness to attacks by circumvention, repetition and obfuscation. These attacks are becoming more frequent and more questions are being raised about the levels of security that this technology can offer. Biomedical signals such as electrocardiogram (ECG), electroencephalogram (EEG) and electromyogram (EMG) have been increasingly studied and applied to biometric recognition. Specifically, ECG signals have been widely adopted for biometric recognition in various works. On the other hand, time series analysis has been used successfully in many different applications to identify temporal patterns in the data. Although simple dynamics can be observed with traditional analytical tools such as fourier transform, wavelet transform, the symbolic representation can improve the analysis of processes that are complex and possibly chaotic. In addition, symbolic representation can also reduce noise sensitivity and greatly improve computational efficiency. However, there are structural and parametric design aspects that can lead to performance degradation. In the absence of a systematic and inexpensive methodology for proposing optimally specified symbolic representation techniques, machine committees, more specifically ensemble, present themselves as promising alternatives. In this study, the components of the committee, which correspond to techniques of symbolic representation, and their respective parameters were selected via evolutionary algorithms. The objective is to jointly explore the potentialities of both symbolic representation techniques and machine committee for biometric recognition based on ECG signals. Experimental results conducted on two publicly available datasets indicate that the proposed approach may improve recognition performance when compared to traditional techniques

O campo da Biometria abarca uma grande variedade de tecnologias usadas para identificar e verificar a identidade de uma pessoa por meio da mensuração e análise de vários aspectos físicos e/ou comportamentais do ser humano. Diversas modalidades biométricas têm sido propostas para reconhecimento de pessoas, como impressões digitais, íris, face e voz. Estas modalidades biométricas possuem características distintas em termos de desempenho, mensurabilidade e aceitabilidade. Uma questão a ser considerada com a aplicação de sistemas biométricos em mundo real é sua robustez a ataques por circunvenção, repetição e ofuscação. Esses ataques estão se tornando cada vez mais frequentes e questionamentos estão sendo levantados a respeito dos níveis de segurança que esta tecnologia pode oferecer. Recentemente, sinais biomédicos, como eletrocardiograma (ECG), eletroencefalograma (EEG) e eletromiograma (EMG) têm sido estudados para uso em problemas envolvendo reconhecimento biométrico. A formação do sinal do ECG é uma função da anatomia estrutural e funcional do coração e dos seus tecidos circundantes. Portanto, o ECG de um indivíduo exibe padrão cardíaco único e não pode ser facilmente forjado ou duplicado, o que tem motivado a sua utilização em sistemas de identificação. Entretanto, a quantidade de características que podem ser extraídas destes sinais é muito grande. A seleção de característica tem se tornado o foco de muitas pesquisas em áreas em que bases de dados formadas por dezenas ou centenas de milhares de características estão disponíveis. Seleção de característica ajuda na compreensão dos dados, reduzindo o custo computacional, reduzindo o efeito da maldição da dimensionalidade e melhorando o desempenho do preditor. O foco da seleção de característica é selecionar um subconjunto de característica a partir dos dados de entrada, que pode descrever de forma eficiente os dados de entrada ao mesmo tempo reduzir os efeitos de ruídos ou características irrelevantes e ainda proporcionar bons resultados de predição. O objetivo desta dissertação é analisar o impacto de algumas técnicas de seleção de característica tais como, Busca Gulosa, Seleção \\textit, Algoritmo Genético, Algoritmo Memético, Otimização por Enxame de Partículas sobre o desempenho alcançado pelos sistemas biométricos baseado em ECG. Os classificadores utilizados foram $k$-Vizinhos mais Próximos, Máquinas de Vetores Suporte, Floresta de Caminhos Ótimos e classificador baseado em distância mínima. Os resultados demonstram que existe um subconjunto de características extraídas do sinal de ECG capaz de fornecer altas taxas de reconhecimento / The field of biometrics includes a variety of technologies used to identify and verify the identity of a person by measuring and analyzing various physical and/or behavioral aspects of the human being. Several biometric modalities have been proposed for recognition of people, such as fingerprints, iris, face and speech. These biometric modalities have distinct characteristics in terms of performance, measurability and acceptability. One issue to be considered with the application of biometric systems in real world is its robustness to attacks by circumvention, spoof and obfuscation. These attacks are becoming more frequent and more questions are being raised about the levels of security that this technology can offer. Recently, biomedical signals, as electrocardiogram (ECG), electroencephalogram (EEG) and electromyogram (EMG) have been studied for use in problems involving biometric recognition. The ECG signal formation is a function of structural and functional anatomy of the heart and its surrounding tissues. Therefore, the ECG of an individual exhibits unique cardiac pattern and cannot be easily forged or duplicated, that have motivated its use in various identification systems. However, the amount of features that can be extracted from this signal is very large. The feature selection has become the focus of much research in areas where databases formed by tens or hundreds of thousands of features are available. Feature Selection helps in understanding data, reducing computation requirement, reducing the effect of curse of dimensionality and improving the predictor performance. The focus of feature selection is to select a subset of features from the input which can efficiently describe the input data while reducing effects from noise or irrelevant features and still provide good prediction results. The aim of this dissertation is to analyze the impact of some feature selection techniques, such as, greedy search, Backward Selection, Genetic Algorithm, Memetic Algorithm, Particle Swarm Optimization on the performance achieved by biometric systems based on ECG. The classifiers used were $k$-Nearest Neighbors, Support Vector Machines, Optimum-Path Forest and minimum distance classifier. The results demonstrate that there is a subset of features extracted from the ECG signal capable of providing high recognition rates