Classificação de anomalias cardíacas a partir de exames de Eletrocardiograma

Neste trabalho é apresentado um algoritmo capaz de classificar o exame de eletrocardiograma segundo alguns tipos de anomalias com a finalidade de auxiliar o especialista na triagem de exames críticos. As anomalias analisadas estão relacionadas com alterações cardíacas típicas tais como: Bloqueio do ramo direito (R), Bloqueio do ramo esquerdo (L), batimento ventricular prematuro (V), batimento atrial prematuro (A) e batimento estimulado (PB). Um pré-processamento é realizado através da filtragem e alinhamento do sinal, o qual depende de uma etapa de detecção dos batimentos. Para a classificação foi utilizado um vetor com 106 características ligadas aos intervalos RR e à segmentação do ECG. Este vetor foi reduzido através da técnica de Análise de Componentes Principais (Principal Component Analysis – PCA) para então ser aplicado à entrada de uma Rede Neural Artificial (RNA). O desempenho de classificação de arritmias sobre uma base de teste de 18 registros de 30 min cada foi de uma precisão de 96,97%, sensibilidade de 95,05%, especificidade de 90,88%, valor preditivo positivo de 95,11% e valor preditivo negativo de 92,7%. O resultado torna viável o uso da triagem para priorizar os exames com alterações para análise do cardiologista em um serviço de Telecardiologia.