Identification and Removal of Noise in Cardiac Signals (CARDIO-NOISE) (2016)

O envelhecimento da população e o estilo de vida sedentário da sociedade atual resulta numa maior procura de serviços hospitalares, serviços esses incapazes de balancear eficazmente a procura com a oferta [1]. Este problema levou a desenvolver sistemas automáticos capazes de recolher informações vitais no dia-a-dia dos pacientes, e através destas avaliar possíveis patologias, sem que os pacientes se deslocassem aos serviços hospitalares, levando assim a um alívio na procura e custo de consultas médicas. Estes sistemas automáticos são denominados de sistemas de tele-monitorização, onde algoritmos computacionais são integrados em sistemas compostos por biossensores. Estes algoritmos são metodologias matemáticas que dão ao sistema a inteligência necessária para conseguir detetar patologias e informações fisiológicas sobre um determinado sujeito. Porém, devido à natureza ambulatória destes sistemas, a aquisição de bio sinais está sujeita a inúmeras fontes de ruído, levando à contaminação dos sinais. A distorção dos sinais devido ao ruído pode levar os algoritmos de deteção de patologias a detetar características patológicas quando elas não estão presentes, ou vice-versa. Por isso é imprescindível que se faça a deteção dos períodos que estão contaminados, de forma a não resultar em falsas deteções patológicas. Esta tese foca-se no âmbito da deteção de ruído em bio sinais, nomeadamente, em Fonocardiograma (PCG) e Eletrocardiograma (ECG).\nA metodologia de deteção de ruído em PCG caracteriza-se por ser em tempo real e multicanal. Pode ser dividida em 2 fases: uma primeira onde se procura uma referência limpa de som cardíaco (HS); e uma segunda onde se compara essa referência com as restantes janelas de teste e se avalia a presença de ruído com base na semelhança espectral e a razão da soma dos componentes de altas frequências entre a referência e as janelas de teste. A metodologia atingiu uma sensibilidade e especificidade de 91.24% e 90.88%, respetivamente, em sinais saudáveis. Em sinais patológicos atingiu uma especificidade de 91.68%. O seu custo computacional é de 0.17s por minuto de sinal PCG a 4000Hz. A nossa abordagem foi também comparada com as metodologias que apresentam a maior precisão na literatura, nomeadamente o algoritmo Modulation Filtering [2] e o algoritmo Periodicity Based [3]. Para além de melhores resultados, a nossa metodologia também apresentou uma maior eficiência computacional.\nA metodologia de deteção de ruído em ECG utiliza o erro de aproximação por Principal Component Analysis (PCA) de cada batimento cardíaco e a presença de componentes de altas frequências para avaliar a presença de ruído em períodos de 4s em sinais com duração de pelo menos 5 minutos. No dataset de teste atingiu 94.08% e 89.88% de sensibilidade e especificidade, respetivamente. O seu custo computacional é de 0.14s por 5 minutos de ECG a 250 Hz. A maior precisão documentada na literatura é de 96.63% e 94.74% de sensibilidade e especificidade, respetivamente, recorrendo a um algoritmo baseado na Empirical Mode Decomposition (EMD) [4]. Porém, os autores apenas consideram contaminação por ruído nos casos onde os picos R não são reconhecíveis, sugerindo que a precisão documentada é apenas válida para altos níveis de ruído. Para além disso, o nosso algoritmo leva menos tempo a processar 5 minutos de ECG do que o algoritmo baseado em EMD leva a processar 5 segundos.\nDados os resultados, consideramos que as metodologias desenvolvidas cumprem os objetivos, com altos valores de precisão e baixos custos computacionais. Seria interessante ver como os algoritmos se comportam em situação real e em ambiente sem controlo para poder avaliar o seu verdadeiro uso em sistemas de tele-monitorização.