Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/847
Título: Análise da relação entre sinais de frequência cardíaca e de temperatura cerebral.
Autor(es): Gualberto, Rondinelly Cézar
Orientador(es): Yared, Glauco Ferreira Gazel
Menezes, Rodrigo Cunha Alvim de
Membros da banca: Yared, Glauco Ferreira Gazel
Menezes, Rodrigo Cunha Alvim de
Leite, Sarah Negreiros de Carvalho
Costa, Fabrício Javier Erazo
Palavras-chave: Biometria
Identificação de sistemas
Data do documento: 2018
Referência: GUALBERTO, Rondinelly Cézar. Análise da relação entre sinais de frequência cardíaca e de temperatura cerebral. 2018. 87 f. Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica) – Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2018.
Resumo: O coração desempenha um papel primordial para a manutenção do funcionamento e da homeostase corporal. Muitas vezes, é necessário monitorar a atividade deste órgão, pois os sinais cardíacos podem fornecer informação sobre a condição do coração, da qual dependem outros sistemas. O cérebro por sua vez controla as funções vitais do corpo em geral, cuja atividade pode ser avaliada de forma não invasiva. A temperatura cerebral é comumente mensurada em quadros de patologia ou em pesquisas, porém novas tecnologias podem transformar a forma de medição. Neste trabalho, investiga-se a relação entre a frequência cardíaca e a temperatura cerebral com intuito de definir um modelo matemático que explique a correlação existente entre estes indicadores biológicos. Utiliza-se um banco de dados contendo sinais de eletrocardiograma (ECG), frequência cardíaca (FC) e temperatura cerebral (TC), amostrados com frequência de 400 Hertz, medidos em ratos, sendo cinco animais sob condições de estresse, e sete em condições normais. Além de investigar a correlação entre sinais de frequência cardíaca e temperatura cerebral, este trabalho também tem como objetivos: a discriminação entre os dois grupos de animais, a determinação de um modelo matemático para estimação da temperatura cerebral, identificação e classificação de pelo menos um tipo de arritmia cardíaca presente nos sinais de ECG. Obteve-se correlação média de 0.48 e 0.61, para a base de dados de animais estressados e não estressados, respectivamente. Também obteve-se valores de atraso temporal entre FC e TC, sendo os valores médios encontrados: 0.95 segundos e 0.67 segundos para animais estressados e não estressados, respectivamente. Definiu-se modelos ARX com RMSE de validação médio de 0.0702 e 0.0085 para os animais estressados e não estressados, respectivamente. Realizou-se a classificação de dois grupos de animais a partir das informações de temperatura cerebral, utilizando 1000 separações distintas para validação cruzada e obteve-se 66.64% de acerto médio. Conseguiu-se classificar segmentos com arritmia e sem arritmia com 100% de acerto, utilizando a duração de ciclos ECG, através da função de energia. Constatou-se que seria necessário um tempo de 1.82 segundos mais o tempo de processamento do algoritmo para predizer a TC a partir da FC.
Resumo em outra língua: The heart plays a key role in maintaining the functioning and body homeostasis. It is often necessary to monitor the activity of this organ, because the cardiac signal can provide information about heart, which depend on other systems. The brain in turn controls the body’s activity in general, and its activity can be measured through noninvasive methods. The brain temperature is commonly measured in pathology boards or research, but new technologies can transform the way of measurement. The relationship between heart rate and temperature is investigated so that a mathematical model can be obtained in order to explains the correlation between these biological indicators. It uses a database containing electrocardiogram (ECG), heart rate (FC) and brain temperature (TC), sampled with a frequency of 400 Hertz, measured in rats, five of which under stress conditions, and seven out conditions normal. In addition to investigating the correlation between heart rate signals and brain temperature, this study also aims to: discrimination between the two groups of animals, determination of a mathematical model for estimation of brain temperature, identification and classification of at least one type of cardiac arrhythmia present on ECG signals. A mean correlation of 0.48 and 0.61 was obtained for the database of stressed and nonstressed animals, respectively. Temporal delay values between FC and TC were also obtained, with mean values found: 0.95 seconds and 0.67 seconds for stressed and non-stressed animals, respectively. It was defined ARX models with RMSE of mean validation of 0.0702 and 0.0085 for stressed and non-stressed animals, respectively. Two groups of animals were classified according to brain temperature information, using 1000 different separations for cross-validation and 66.64% of mean accuracy. It was able to classify segments with arrhythmia and without arrhythmia with 100% accuracy, using the duration of ECG cycles, through the energy function. It was found that a time of 1.82 seconds plus the processing time of the algorithm would be required to predict the TC from the FC.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/847
Licença: Autorização concedida à Biblioteca Digital de TCC da UFOP pelo autor(a), 08/02/2018, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.
Aparece nas coleções:Engenharia Elétrica - JMV

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
MONOGRAFIA_AnaliseRelaçãoSinais.pdf1,06 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este item está licenciado sob uma Licença Creative Commons Creative Commons