RESUMO
This paper deals with automatic recognition of cardiac arrhythmias that require immediate electrical defibrillation therapy (ventricular fibrillation and ventricular tachycardia), through ECG (electrocardiogram) samples. The DD-HMM (discrete density hidden Markov model) and RBF (radial basis function) neural network algorithms were compared in the following aspects: precision, defined as correct recognition percentage and process time, defined as the delay since the ECG input until the result, indicating shock or non-shock events. The results show that RBF is more precise than DD-HMM but not so fast to evaluate. PhysioNet database files were used to train and to validate the algorithms.
Assuntos
Diagnóstico por Computador/métodos , Eletrocardiografia/estatística & dados numéricos , Taquicardia Ventricular/diagnóstico , Fibrilação Ventricular/diagnóstico , Algoritmos , Bases de Dados Factuais , Desfibriladores/estatística & dados numéricos , Humanos , Cadeias de Markov , Redes Neurais de Computação , Processamento de Sinais Assistido por ComputadorAssuntos
Adaptação Fisiológica/fisiologia , Engenharia Biomédica/instrumentação , Centrifugação/instrumentação , Ambiente Controlado , Hipergravidade , Pesquisa/instrumentação , Engenharia Biomédica/métodos , Centrifugação/métodos , Desenho de Equipamento , Análise de Falha de Equipamento , Europa (Continente) , Humanos , Projetos de PesquisaRESUMO
Objetivos: em processamento digital de sinais para avaliar distúrbios da voz, especificamente os relacionados às doenças benignas da laringe. Métodos: Foram utilizados sinias acústicos gravados de vozes normais e com alterações, de pacientes atenditos em consultório, que realizaram videolaringoscopia. O sinal acústico foi digitalizado para o estudo das alterações acústicas vocias. Sobre estes sinais foi aplicada uma janela e análise cepstral. Resultados: Observando-se as diferentes alterações das vozes em estudo, foi possível desenvolver um conjunto de parâmetros de análise, que permitiu um diagnóstico coerente das alterações larígeas, baseado nos achados cepstrais. Casos escolhidos aleatoriamente, e que não participaram do estudo, foram identificados somente com as informações do conjunto de parâmentros com 80% de acerto, validando signitivamente o método. Conclusões: Este método computacional é muito eficiente e não invasivo, identificando com sucesso alterações vocais pela análise cepstral.