Submitted by Angela Maria de Oliveira (amolivei@uepg.br) on 2018-02-08T13:10:32Z
No. of bitstreams: 2
license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5)
Ronaldo Mendes Evaristo.pdf: 2297085 bytes, checksum: 293f7e08aca7690caa0d317480f9e18e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-08T13:10:32Z (GMT). No. of bitstreams: 2
license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5)
Ronaldo Mendes Evaristo.pdf: 2297085 bytes, checksum: 293f7e08aca7690caa0d317480f9e18e (MD5)
Previous issue date: 2017-12-08 / Nos ultimos anos, o aumento da incidência de doenças cardiovasculares na população
mundial vem motivando a comunidade científica a buscar novas técnicas ou inovações
tecnológicas para complementar os métodos existentes para avaliação do desempenho do
coração. Dentre elas, destaca-se a análise da Variabilidade da Frequência Cardíarca (VFC)
via eletrocardiograma (ECG), método não invasivo importante na detecção de patologias
leves e moderadas cada vez mais frequentes nos seres humanos como doenças coronarianas,
arritmias, bradicardias e taquicardias, além de distúrbios na relação entre os sistemas
nervosos simpático e parassimpático. Neste trabalho é introduzida uma inovação em um
modelo matemático baseado em modulações de exponenciais gaussianas utilizado para
reproduzir a morfologia do ECG de seres humanos. Trata-se da introdução de tacogramas
gerados por um processo estocástico autorregressivo (AR), previamente à integração
das equações diferenciais do modelo, capaz de reproduzir com maior fidelidade a VFC
quando comparados com dados experimentais de adultos saudaveis e de adultos com
doença arterial coronariana (DAC). Para validar o modelo, os resultados simulados são
comparados com dados experimentais via espectro de potencia da transformada wavelet
discreta (TWD), gráficos de Poincare e pela analise de flutuação sem tendência. Verificamos
que a DAC não altera a morfologia do ECG em situação de repouso, mas influencia
significativamente na VFC, sendo que o modelo matemático proposto absorve e reproduz
esse comportamento. / In recent years, the increase in the incidence of cardiovascular diseases in the world population
has motivated the scientific community to seek new techniques or technological
innovations to complement existing methods for assessing heart performance. Among
them, stands out the analysis of the Heart Rate Variability (HRV) by electrocardiogram
(ECG), an important non-invasive method for the detection of mild and moderate pathologies
that are increasingly frequent in humans such as coronary diseases, arrhythmias,
bradycardia and tachycardias, besides disturbances in the relationship between the sympathetic
and parasympathetic nervous systems. This work introduces an innovation in a
mathematical model based on Gaussian exponential modulations used to reproduce the
ECG morphology of humans. This is the introduction of tachograms generated by an
autoregressive stochastic process (AR), prior to the integration of the diferential equations
of the model, capable of reproducing with better delity the HRV when compared
with experimental data of healthy adults and adults with coronary artery disease (CAD).
In order to validate the model, the simulated results are compared with experimental
data using the discrete wavelet transform (DWT) power spectrum, Poincare plots and
the detrended uctuation analysis (DFA). We verified that CAD does not change the
morphology of ECG in resting state, but it has a significant in uence on HRV, and the proposed mathematical model absorbs and reproduces this behavior.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.uepg.br:prefix/2428 |
| Date | 08 December 2017 |
| Creators | Evaristo, Ronaldo Mendes |
| Contributors | Batista, Antonio Marcos, Borges, Fernando da Silva, Saab, Sérgio da Costa, Gomes, Adriano Doff Sotta, Tusset, Angelo Marcelo |
| Publisher | Universidade Estadual de Ponta Grossa, Programa de Pós-Graduação em Ciências, UEPG, Brasil, Departamento de Física |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPG, instname:Universidade Estadual de Ponta Grossa, instacron:UEPG |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0025 seconds