Aplicação da Transformada Wavelet na Reconstrução de Bio-Sinais
Authors
Abstract
Este trabalho propõe a reconstrução/predição de bio-sinais existentes em registos multi-paramétricos de pacientes em unidades de cuidados intensivos. Para o efeito, usando a transformada Wavelet, é implementada uma estratégia constituída por duas fases fundamentais.No caso do sinal em análise ser um electrocardiograma (ECG), a informação da derivação em falta é reconstruída/prevista a partir de outras duas derivações desse ECG, existentes no registo. Numa primeira fase uma secção do ECG, localizada antes do segmento a ser reconstruído, é modelizada como uma combinação dos coeficientes de aproximação e detalhe das outras duas derivações. Depois, numa segunda fase, os parâmetros deste modelo são usados para reconstruir/prever os dados em falta, a partir da combinação das duas derivações disponíveis no período de reconstrução.
No caso do sinal a ser reconstruído não ser um ECG (pressão arterial, respiração, …), são determinadas duas secções auxiliares desse mesmo sinal, imediatamente antes e durante o período de reconstrução, de forma a poder ser aplicada a estratégia anterior.
Com esse fim propõe-se uma abordagem de correlação baseada nos coeficientes Wavelet, de forma a identificar essas secções auxiliares. Depois, a partir destas, implementa-se um processo de modelização e reconstrução similar ao descrito para os ECG (basicamente as duas secções auxiliares substituem as duas derivações).
A validação da estratégia proposta neste trabalho foi realizada no âmbito do Desafio “Mind the Gap”, proposto pela conferência PhysioNet - Computing in Cardiology challenge 2010. Para o conjunto global dos registos em causa foram obtidos valores de 38.33% e 47.33%, respectivamente para as métrica Q1 e métrica Q2.