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Título: Processamento de sinais : análise de métodos de separação de sinais para identificar o eletrocardiograma fetal a partir de medições abdominais maternas não-invasivas
Autor(es): Barrón Toyama, Gabriel Yoshimi
Orientador(es): Oliveira, Flávia Maria Guerra de Sousa Aranha
Assunto: Processamento de sinais - técnicas digitais
Eletrocardiograma fetal
Data de apresentação: Jul-2019
Data de publicação: 25-Out-2021
Referência: BARRÓN TOYAMA, Gabriel Yoshimi. Processamento de sinais: análise de métodos de separação de sinais para identificar o eletrocardiograma fetal a partir de medições abdominais maternas não-invasivas. 2019. 52 f., il. Trabalho de Conclusão Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
Resumo: Métodos de extração do eletrocardiograma fetal (FECG) foram utilizados para que seus resultados pudessem ser analisados e comparados. A comparação ocorreu por meio dos índices de benchmarking: parâmetro F1, valor da predição positiva (PPV), sensibilidade (Se) e erro absoluto médio (MAE). Além disso, foi feita uma análise de variância para verificar se existe diferença estatística entre as médias dos índices de benchmarking para cada método de extração. A base de dados utilizada é de origem sintética e foi gerada pela toolbox FECGSYN, sendo 30 sinais diferentes, cada um com 32 canais observação correspondentes aos eletrodos. Para cada sinal, foi realizada a extração utilizando os algoritmos PCA, JADE e duas versões do FastICA. Além disso, o número de canais utilizados em cada extração variou de 2 até 32, totalizando 7 quantidades diferentes de canais. Combinando o número de sinais, métodos e quantidade de canais, chega-se em um total de 840 extrações diferentes. Os resultados de benchmarking e análise de variância apontaram que não há diferenças estatísticas entre os métodos de extração. As diferenças ocorrem com o número de canais utilizados, de forma que o desempenho é diretamente proporcional à quantidade de eletrodos utilizados, exceto para os casos com mais de 12 canais. Nestes casos, não houve mudanças significativas nos valores dos índices de benchmarking.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2019.
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