Detecção automática de fibrilação atrial através de modelos Markovianos. / Atrial fibrillation automatic detection through Markov models.

AUTOR(ES)

Ana Paula Brambila

DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

A fibrilação atrial (FA) é um dos tipos mais freqüentes de arritmia cardíaca e é caracterizada principalmente pela aleatoriedade na ocorrência dos batimentos do coração. Sob este aspecto, a fibrilação atrial pode ser considerada um processo estocástico e por isso tem sido freqüentemente modelada através de cadeias de Markov. Seguindo trabalhos anteriores sobre este tópico, este trabalho modela seqüências temporais de batimentos cardíacos como um processo markoviano de três estados para detecção automática de FA. O modelo foi treinado e desenvolvido através dos sinais da base de dados MIT-BIH. Outro método mais consolidado na detecção de FA, denominado "Razão RR", também foi implementado, com o objetivo de comparar os resultados do Modelo Markoviano. A avaliação de desempenho para ambos os métodos implementados fo i realizada medindo-se a sensibilidade (Se) e o valor preditivo positivo (+P) para a detecção de FA. Estes dois métodos - Modelos Markovianos e "Razão RR" - tiveram seus coeficientes e limiares otimizados com o objetivo de maximizar, ao mesmo tempo, os valores de Se e +P. Após a otimização, ambos os métodos foram testados com uma nova base de dados, independente da base de dados de desenvolvimento. Os resultados obtidos com a base de dados de teste foram Se=84,940% e +P=81,579%, consolidando os Modelos Markoviano s para detecção de batimentos aleatórios.

ASSUNTO(S)

markov chain ecg arritmia atrial fibrillation cadeias de markov

Documentos Relacionados

• Tópicos em seleção de modelos markovianos
• Microbial gene identification using interpolated Markov models.
• Algoritmos de programação dinâmica usados em modelos markovianos ocultos (HMMs)
• GeraÃÃo automÃtica de modelos de processo em sistemas de Workflow
• Combinação de modelos de campos aleatórios markovianos para classificação contextual de imagens multiespectrais