Analisi del segnale Ecg mediante tecniche avanzate di Dsp

Titolo originale:

Ecg Signal Analysis Using Advance Dsp Techniques

Contenuto del libro:

Per la cura dei pazienti, il monitoraggio e la diagnosi delle malattie, l'elettrocardiogramma (ECG) è uno dei parametri fisiologici umani più importanti che contiene molte informazioni sulla salute umana e in particolare sulle condizioni di lavoro e di benessere del cuore. L'applicazione della misurazione dell'ECG è molto adatta anche per i pazienti cardiopatici e ipertesi, grazie alla sua natura non invasiva. È la registrazione grafica delle tensioni variabili nel tempo generate dal miocardio a causa delle attività bioelettriche durante il ciclo cardiaco e rappresenta la contrazione e il rilassamento ciclico dei muscoli del cuore umano. Il segnale ECG puro fornisce le informazioni necessarie sull'elettrofisiologia delle malattie cardiache e sulle alterazioni ischemiche del ritmo cardiaco. Un segnale ECG pulito fornisce informazioni preziose sugli aspetti funzionali del cuore e del sistema cardiovascolare. La diagnosi delle malattie cardiache in fase precoce può prolungare l'aspettativa di vita dell'uomo attraverso un trattamento adeguato. I medici hanno difficoltà ad analizzare le lunghe registrazioni ECG in tempi brevi e anche gli occhi umani sono poco adatti a rilevare la morfologia in continuo cambiamento del segnale ECG. Queste difficoltà possono essere superate da un potente sistema di diagnosi assistita dal computer (CAD).

Il sistema CAD non solo analizza le lunghe registrazioni ECG e i cambiamenti morfologici, ma fornisce anche altre importanti funzioni come il rilevamento dei battiti, la classificazione, l'estrazione di caratteristiche, la diagnosi di aritmia, ecc. Le anomalie che si verificano nei battiti cardiaci della forma dell'ECG sono generalmente chiamate aritmie. Aritmia è un termine comune per indicare qualsiasi disturbo cardiaco che differisce dal normale ritmo sinusale. L'analisi automatica del segnale ECG con l'ausilio del computer per il rilevamento del battito cardiaco è difficile a causa della grande variazione delle caratteristiche morfologiche e temporali delle forme d'onda ECG di pazienti diversi e degli stessi pazienti. Lo scopo principale del mio lavoro di ricerca è quello di elaborare ed estrarre le informazioni utili dal segnale ECG per il rilevamento automatico del battito cardiaco utilizzando tecniche avanzate di elaborazione digitale del segnale e di riconoscimento dei modelli. Il primo approccio semplice ed efficace per il rilevamento del battito cardiaco dal segnale ECG è stata la motivazione principale del lavoro. L'attenzione della ricerca si concentra in particolare sull'aumento dell'accuratezza del rilevamento e della classificazione dei battiti ECG e sul mantenimento di prestazioni di riconoscimento ragionevolmente elevate anche in condizioni di rumore.

Il sistema di rilevamento e classificazione dei battiti ECG consiste nelle seguenti fasi: pre-elaborazione, rilevamento del complesso QRS nel segnale ECG, estrazione delle caratteristiche dai complessi QRS rilevati e classificazione delle morfologie QRS dall'insieme delle caratteristiche estratte dei complessi QRS utilizzando la rete neurale wavelet adattiva per rilevare le aritmie cardiache nel segnale ECG.