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Título: Detecção de hipertrofia de ventrículo esquerdo através do eletrocardiograma
Autor(es): Zago, Gabriel Tozatto
Orientador: Andreão, Rodrigo Varejão
Coorientador: Sarcinelli Filho, Mário
Data do documento: 9-Abr-2013
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: Este trabalho propõe um sistema de análise automática de Hipertrofia de Ventrículo Esquerdo (HVE) através do Eletrocardiograma (ECG). O ECG é segmentado automaticamente através de regras específicas para as ondas em questão (complexo QRS e onda T). Por ser um ponto de difícil segmentação, diversos algoritmos de segmentação para o final da onda T foram comparados. O melhor algoritmo encontrado gerou um conjunto de erros com média e desvio padrão de -8,16 ms e 11,37 ms respectivamente, enquanto a anotação manual de dois experientes especialistas gerou média e desvio padrão de 8,94 ms e 11,28 ms. Além disso, foram realizados testes com o intuito de detectar HVE através de grandezas eletrocardiográfi- cas e fisiológicas. Além de comparar a capacidade de separar os grupos de pacientes normais e doentes para diversas características e critérios indicados pela literatura, este trabalho propõe um escore original para identificar pacientes com HVE, que apresentou sensibilidade de 78,3% e especificidade de 91,3%.
This work proposes a system for automatic analysis of Left Ventricular Hypertrophy (LVH) using the electrocardiogram (ECG). The ECG is automatically segmented using especific rules to each wave used in this work (QRS complex and T wave). The end of the T wave is one of the hardest points to segment in the ECG. For this reason several algorithms for this point are compared. The best algorithm among the compared ones has generated a set of errors with mean and standard deviation of -8.16 ms and 11.37 ms respectively, while the manual annotation of two experienced specialists generated mean and standard deviation of 8.94 ms and 11.28 ms. In addition, tests were performed in order to detect LVH through electrocardiographic and physiological variables. Besides comparing the capacity to separate groups of normal and sick patients for various characteristics and criteria indicated by the literature, this paper proposes an original score to identify patients with LVH, for wich the sensitivity is 78.3% and the specificity is 91.3%.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/9634
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