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Title: Análise da variabilidade da frequência cardíaca em indivíduos saudáveis e doentes
Authors: Pinto, Cristina Monteiro
Advisor: Leite, Argentina Maria Soeima
Pires, Eduardo José Solteiro
Keywords: Variabilidade da frequência cardíaca
registos de Holter
métodos lineares
métodos não lineares
classificação
Issue Date: 19-Dec-2018
Abstract: O estudo da Variabilidade da Frequência Cardíaca (VFC) tem vindo a revelar-se um indicador não invasivo na deteção de patologias cardíacas. Nesta dissertação, a VFC é caraterizada por métodos lineares e métodos não lineares. Os métodos lineares, no domínio da frequência, incluem a modelação autoregressiva, que obtém as componentes espectrais de termo curto do sinal. Devido à complexidade da VFC e à sua dinâmica não linear foram, também, aplicados métodos não lineares, como os modelos autoregressivos de médias móveis integrados fracionariamente com erros autoregressivos condicionalmente heteroscedásticos generalizados, a detrended uctuation analysis e a entropia aproximada. O estudo experimental apresentado nesta dissertação envolve a análise de duas bases de dados independentes através da aplicação dos métodos indicados. A base de dados fornecida pela Universidade de Zaragoza, Espanha, contém os intervalos RR, de 4 árbitros de futebol, em quatro jogos distintos. O tempo, em minutos, dos momentos decisivos, dos momentos menos decisivos mas importantes e dos momentos não decisivos, durante os jogos, são identi cados e relevantes para o estudo. A base de dados, disponibilizada pelo MIT/BIH, da Physionet, pertence a 83 registos de Holter, da VFC, relativos a indivíduos saudáveis e a indivíduos com insu ciência cardíaca congestiva. Nesta dissertação obtiveram-se os parâmetros, que caraterizam os níveis de stresse a que um indivíduo está sujeito, assim como possibilitam a discriminação, entre um grupo de indivíduos saudáveis e um grupo de indivíduos doentes. Os parâmetros estaticamente signi cativos, dos dois grupos de pacientes são normalizados e utilizados na análise das componentes principais, de forma a resumir a informação presente neste conjunto de parâmetros. Com a nalidade de classi car os grupos de dados, aplica-se a análise discriminante às componentes principais e a todos os parâmetros normalizados, considerando os classi cadores: linear, quadrático e K-nearest neighbors
The study of Heart Rate Variability (HRV) has becoming a non invasive diagnostic tool in the diagnosis of cardiac pathologies. On this thesis, the HRV is characterized by linear and nonlinear methods. The linear methods, in the frequency domain, include the autoregressive model, which represents the signal short term spectral features. Due to the HRV complexity and nonlinear dynamics, some nonlinear methods are also applied, such as, fractionally integrated autoregressive moving average models with generalized autoregressive conditionally heteroscedastic innovations, the detrended uctuation analysis and the approximate entropy methods. The experimental study presented in this thesis analyses two independent databases using the cited methods. The rst database was provided by the University of Zaragoza in Spain, and it contains the RR Intervals of 4 referees in four di erent football matches, respectively. The time in minutes during the games, of the decisive, less decisive but important and nondecisive moments, are identi ed due to their importance for the study. The second database, downloaded from Physionet (MIT/BIH), ts 83 Holter registers, of HRV, from healthy individuals and individuals with congestive heart failure. On this master thesis, several parameters were obtained to de ne the stress levels that each individual underwent in order to set apart between a group of healthy individuals and a group of ill individuals. The parameters shown as statistically relevant from the healthy/unhealthy sets are normalized and used in the principal component analysis to sum up the data present in those parameters. The discriminant analysis is applied on the principal components and all the normalized parameters, with the intent to classify the data set, with the following classi ers: linear, quadratic and K-nearest neighbors
Description: Dissertação de Mestrado em Engenharia Biomédica apresentada à Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro
URI: http://hdl.handle.net/10348/9206
Document Type: Master Thesis
Appears in Collections:DENG - Dissertações de Mestrado
TD - Dissertações de Mestrado

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