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Universidade Federal do Maranho

Separao cega de fontes aplicada a variabilidade dafrequncia cardaca

Alfredo Costa Oliveira Junior

Orientador: Allan Kardec Barros, Dr.Co-orientador: Fausto Lucena de Oliveira

27 de maio de 2015

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Sumrio

1 Introduo

2 Objetivos

3 Metodologia

4 Cronograma de Atividades

5 Submisso de resultados

6 Referncias

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Problema

Pertubaes e desequilbrios no sistema nervoso central (SNC) esto ligados:Ao crescimento da atividade simptica;A diminuio da atividade vagal.

Segundo Vetter et al. (1999), Myerburg (2001), Sztajzel (2004), tais desequilbriosresultam em:

insuficincia cardaca;Arritmias e morte sbita cardaca.

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Problema

Surge a necessidade de tcnicas para investigar esses problemas:Eletrocardiograma (ECG).

O sinal do ECG representa a atividade rtmica gerada pelo fluxo eltrico que sepropaga pelo msculo cardaco.

Figura 1: Representao esquemtica de um eletrocardiograma e suas marcaes temporais.

Fonte: (OLIVEIRA, 2006).

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Problema

A diferena temporal entre duas ondas R consecutivas, em segundos, chamadade intervalo RR.A partir do inverso desse intervalo, dado em batimentos por segundo, pode-secalcular:

heart rate variability (HRV).

A anlise da HRV tem contribudo com estudos clnicos relacionados s:Doenas cardiovasculares (Vetter et al. (1999), Oliveira (2006));Disfuno autnoma diabtica, hipertenso e distrbios psiquitricos e psicolgicos(SZTAJZEL, 2004).

Figura 2: Representao esquemtica do intervalo RR.

Fonte: (OLIVEIRA, 2006).Alfredo Costa O. Junior Separao cega de fontes aplicada a HRV 5 / 14

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Problema de BSS

Um mtodo muito utilizado para a anlise da HRV a separao cega de fontes(BSS) (VETTER et al., 1999), (VETTER et al., 2000).

Baseia-se em um esquema de aprendizagem no supervisionada;Recuperao de um conjunto de sinais de fonte da observao de misturas lineares desinais (funes bases).

Figura 3: Um exemplo de BSS. (a) Sinais fonte ocultos. (b) Mistura linear observada de sinais fonteocultos. (c) Sinais fonte reconstrudos cegamente.

Fonte: (VETTER et al., 1999).Alfredo Costa O. Junior Separao cega de fontes aplicada a HRV 6 / 14

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Anlise de espectro de potncia

A anlise da HRV no domnio da frequncia est relacionada a anlise dascomponentes espectrais:

Frequncia muito baixa (0, 008 0, 04 Hz);Baixa frequncia (0, 04 0, 15 Hz);Alta frequncia (0, 15 0, 4 Hz).

Figura 4: Densidade do espectro de potncia da variabilidade da frequncia cardaca, em que VLF a componente frequncia muito baixa, LF a de baixa frequncia e HF a de alta frequncia.

Fonte: Adaptado de (MONTANO et al., 1994).Alfredo Costa O. Junior Separao cega de fontes aplicada a HRV 7 / 14

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Aplicaes de BSS

Vetter et al. (1999) e Vetter et al. (2000) avaliaram a atividade simptica do SNAatravs de BSS.

Escudero et al. (2007) obtiveram uma acurcia de 80, 6% no diagnstico depacientes com a doena de Alzheimercom;Araujo et al. (2005) aplicou um algoritmo chamado de anlise de componentesdependentes (ACD).

Separar o sinal cardaco fetal do sinal cardaco da me;O sinal de interesse extrado usando um tempo de atraso, obtido da anlise deautocorrelao.

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Geral

Separar as componentes de frequncia da HRV atravs de uma adaptao doalgoritmo de anlise de componentes dependentes (ACD) para o domnio dafrequncia.

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Objetivos

Especficos

Detectar as marcaes temporais do sinal do ECG, em particular, os intervalos RRpara clculo da HRV;

Implementar um algoritmo para separao das componentes de frequncia daHRV;

Analisar as propriedades observadas nas funes bases decompostas (frequnciacentral, largura de banda, entre outras) do sinal da HRV.

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Metodologia

Seleo da base de dados;Implementao e aplicao de algoritmos:

Extrao da srie de eventos discretos (SED);Anlise de componentes independentes;Densidade espectral de potncia (DEP).

Figura 5: Bases Physionet: (a) MIT; (b) Fantasia.Alfredo Costa O. Junior Separao cega de fontes aplicada a HRV 11 / 14

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Atividades

Fase 1: Levantamento bibliogrfico;

Fase 2: Estudo da fisiologia cardaca;

Fase 3: Implementao de algoritmo de estimao da HRV;

Fase 4: Modelagem e Implementao computacional de algoritmos para separao das componentes de frequncia da HRV;

Fase 5: Analise das propriedades observadas nas funes bases decompostas (frequncia central, largura de banda, entre outras)do sinal da HRV;

Fase 6: Escrita de artigos e submisso de artigos;

Fase 7: Escrita da dissertao.

Tabela 1: Cronograma de atividades por trimestre.

Atividades Trimestre da pesquisa1 2 3 4 5 6 7 8

Fase 1 X X X X X X XFase 2 XFase 3 XFase 4 XFase 5 XFase 6 X X X XFase 7 X X X

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Submisso de resultados

Congresso, Conferncias e Revista

IEEE Computing in Cardiology - CINC - submission deadline of abstract (SDA):Abril de 2016.

Congresso Brasileiro de Engenharia Biomdica - SDA: junho de 2016;

International Conference on Biomedical Engineering and Biotechnology - SDA:julho de 2016;

Research Biomedical Engineering Journal.

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Referncias

ARAUJO, D. B. de et al. Fetal source extraction from magnetocardiographicrecordings by dependent component analysis. Physics in medicine and biology,v. 50, p. 44574464, 2005.

ESCUDERO, J. et al. Magnetoencephalogram blind source separation andcomponent selection procedure to improve the diagnosis of alzheimers diseasepatients. Engineering in Medicine and Biology Society, 2007. EMBS 2007. 29thAnnual International Conference of the IEEE, p. 54375440, 2007.

MONTANO, N. et al. Power spectrum analysis of heart rate variability to assessthe changes in sympathovagal balance during graded orthostatic tilt. Circulation, AmHeart Assoc, v. 90, n. 4, p. 18261831, 1994.

MYERBURG, R. J. Sudden cardiac death : Exploring the limits of our knowledge.Journal of Cardiovascular Electrophysiology, v. 12, n. 3, p. 369381, 2001.

OLIVEIRA, F. L. D. Um metodo para estimar a variabilidade de frequenciacardiaca a partir das formas de onda da pressao sanguinea. p. 171, 2006.

SZTAJZEL, J. Heart rate variability: A noninvasive electrocardiographic methodto measure the autonomic nervous system. Swiss Medical Weekly, v. 134, n. 35-36,p. 514522, 2004.

VETTER, R. et al. Observer of the human cardiac sympathetic nerve activityusing noncausal blind source separation. IEEE Transactions on BiomedicalEngineering, v. 46, n. 3, p. 322329, 1999.

VETTER, R. et al. Observer of autonomic cardiac outflow based on blind sourceseparation of ecg parameters. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, v. 47,n. 5, p. 578582, 2000.

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