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Título: Interface gráfica para análise de sinais do sistema cardiorrespiratório
Autor(es): Silva, Luisa Santiago Contreiras Brito da
Orientador(es): Oliveira, Flávia Maria Guerra de Sousa Aranha
Assunto: Processamento de sinais
Sistema cardiopulmonar
Data de apresentação: Jul-2015
Data de publicação: 22-Dez-2016
Referência: SILVA, Luisa Santiago Contreiras Brito da. Interface gráfica para análise de sinais do sistema cardiorrespiratório. 2015. xiii, 95 f., il. Monografia (Bacharelado em Engenharia Mecatrônica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2015.
Resumo: O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de uma toolbox para uso em Matlab, o CRSIDLab. O trabalho foi desenvolvido com base no ECGLab, uma toolbox para processamento e análises de sinais do eletrocardiograma (ECG) e da variabilidade da frequência cardíaca (VFC). O intuito é apresentar uma ferramenta para pesquisa que possa ser utilizada em estudos diversos que utilizem múltiplos registros cardiorrespiratórios, além do ECG e da VFC. Os módulos da toolbox CRSIDLab permitem a obtenção de sinais de interesse a partir do ECG (intervalo R-R e frequência cardíaca), da pressão arterial (pressão arterial sistólica e pressão arterial diastólica) e do fluxo de ar (volume pulmonar instantâneo). Estes sinais são então utilizados para a identificação do sistema cardiorrespiratório, com base em modelos autorregressivos ou autorregressivos com entrada exógena. É ainda possível obter a resposta ao impulso do modelo, a partir da qual pode-se obter descritores quantitativos do sistema autônomo, relativos ao ganho e comportamento temporal da resposta ao impulso. Com uso destes descritores, pode-se realizar a comparação estatística entre diferentes grupos de pacientes.
Abstract: This study presents the development of a Matlab toolbox, the CRSIDLab. The work developed was based on ECGLab, a toolbox for processing and analyzing electrocardiogram (ECG) and heart rate variability (HRV) signals. The aim is to provide a tool for research that can be used in different studies that use multiple cardiorrespiratory signals, besides the ECG and HRV. The CRSIDLab toolbox modules allows the extraction of signals of interest from the electrocardiogram (R-R interval and heart rate), blood pressure (systolic blood pressure and diastolic blood pressure) and air flow (instantaneous lung volume). These signals are then used to identify the cardiorespiratory system, based on autoregressive or autoregressive with exogenous input models, from which it is possible to obtain quantitave descriptors of the autonomic system, relative to the gain and temporal behavior of the impulse response. The use of these descriptors provide a means to make statistical comparisons between different patient groups.
Informações adicionais: Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Curso de Graduação em Engenharia de Controle e Automação, 2015.
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