{"title":"基于心电图信号的心率变异性计算分析","authors":"Paulo Urbano dos Santos, Eduardo G P Bock","doi":"10.32640/tasj.2022.1.38","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Este estudo visa caracterizar o comportamento da variabilidade da frequência cardíaca (VFC) a partir do exame eletrocardiograma em indivíduos com ritmo sinusal normal e em arritmias cardíacas, os quais foram extraídos do banco de dados PhysioNet, visto que por meio da VFC é possível determinar indiretamente o comportamento do sistema nervoso autônomo no coração, o qual é responsável por garantir a manutenção da homeostasia corporal. Neste estudo todos os ensaios foram realizados na ferramenta MATLAB® (R2018, MathWorks Inc., Natick), onde se desenvolveu um algoritmo para a detecção da variabilidade da frequência cardíaca, rMSSD e pNN50, dado sua relação com a atividade do sistema nervoso parassimpático, por meio da detecção dos picos R e seus momentos de ocorrência, a partir da decomposição dos sinais com a transformada de wavelet. Os dados encontrados vão de encontro aos valores obtidos na literatura e sugere-se que em trabalhos futuros, as detecções da VFC indiquem doenças em potencial ou já existentes nos indivíduos de maneira autônoma, por meio de um treinamento de inteligência artificial, assim como embarcar este código em diferentes tecnologias.","PeriodicalId":227717,"journal":{"name":"The Academic Society Journal","volume":"3 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-03-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":"{\"title\":\"Análise computacional da variabilidade da frequência cardíaca a partir de sinais eletrocardiográficos\",\"authors\":\"Paulo Urbano dos Santos, Eduardo G P Bock\",\"doi\":\"10.32640/tasj.2022.1.38\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Este estudo visa caracterizar o comportamento da variabilidade da frequência cardíaca (VFC) a partir do exame eletrocardiograma em indivíduos com ritmo sinusal normal e em arritmias cardíacas, os quais foram extraídos do banco de dados PhysioNet, visto que por meio da VFC é possível determinar indiretamente o comportamento do sistema nervoso autônomo no coração, o qual é responsável por garantir a manutenção da homeostasia corporal. Neste estudo todos os ensaios foram realizados na ferramenta MATLAB® (R2018, MathWorks Inc., Natick), onde se desenvolveu um algoritmo para a detecção da variabilidade da frequência cardíaca, rMSSD e pNN50, dado sua relação com a atividade do sistema nervoso parassimpático, por meio da detecção dos picos R e seus momentos de ocorrência, a partir da decomposição dos sinais com a transformada de wavelet. Os dados encontrados vão de encontro aos valores obtidos na literatura e sugere-se que em trabalhos futuros, as detecções da VFC indiquem doenças em potencial ou já existentes nos indivíduos de maneira autônoma, por meio de um treinamento de inteligência artificial, assim como embarcar este código em diferentes tecnologias.\",\"PeriodicalId\":227717,\"journal\":{\"name\":\"The Academic Society Journal\",\"volume\":\"3 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2022-03-01\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"1\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"The Academic Society Journal\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.32640/tasj.2022.1.38\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"The Academic Society Journal","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.32640/tasj.2022.1.38","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Análise computacional da variabilidade da frequência cardíaca a partir de sinais eletrocardiográficos
Este estudo visa caracterizar o comportamento da variabilidade da frequência cardíaca (VFC) a partir do exame eletrocardiograma em indivíduos com ritmo sinusal normal e em arritmias cardíacas, os quais foram extraídos do banco de dados PhysioNet, visto que por meio da VFC é possível determinar indiretamente o comportamento do sistema nervoso autônomo no coração, o qual é responsável por garantir a manutenção da homeostasia corporal. Neste estudo todos os ensaios foram realizados na ferramenta MATLAB® (R2018, MathWorks Inc., Natick), onde se desenvolveu um algoritmo para a detecção da variabilidade da frequência cardíaca, rMSSD e pNN50, dado sua relação com a atividade do sistema nervoso parassimpático, por meio da detecção dos picos R e seus momentos de ocorrência, a partir da decomposição dos sinais com a transformada de wavelet. Os dados encontrados vão de encontro aos valores obtidos na literatura e sugere-se que em trabalhos futuros, as detecções da VFC indiquem doenças em potencial ou já existentes nos indivíduos de maneira autônoma, por meio de um treinamento de inteligência artificial, assim como embarcar este código em diferentes tecnologias.