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UNIVERSIDADE PRESBITERIANA MACKENZIE MASSAKI DE OLIVEIRA IGARASHI UTILIZAÇÃO DE FILTROS PARA REMOÇÃO DE INTERFERÊNCIA DE SINAIS DE ELETROCARDIOGRAMA São Paulo 2007

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UNIVERSIDADE PRESBITERIANA MACKENZIE

MASSAKI DE OLIVEIRA IGARASHI

UTILIZAÇÃO DE FILTROS PARA REMOÇÃO DE INTERFERÊNCIA DE SINAIS DE ELETROCARDIOGRAMA

São Paulo 2007

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MASSAKI DE OLIVEIRA IGARASHI

UTILIZAÇÃO DE FILTROS PARA REMOÇÃO DE INTERFERÊNCIA DE SINAIS DE ELETROCARDIOGRAMA

Trabalho de Graduação Interdisciplinar apresentado ao Curso de Engenharia Elétrica, da Escola de Engenharia da Universidade Presbiteriana Mackenzie, como requisito parcial à obtenção do grau de Bacharel em Engenharia.

ORIENTADOR: Prof. Dr. Márcio Eisencraft

São Paulo 2007

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MASSAKI DE OLIVEIRA IGARASHI

UTILIZAÇÃO DE FILTROS PARA REMOÇÃO DE INTERFERÊNCIA DE SINAIS DE ELETROCARDIOGRAMA

Trabalho de Graduação Interdisciplinar apresentado ao Curso de Engenharia Elétrica, da Escola de Engenharia da Universidade Presbiteriana Mackenzie, como requisito parcial à obtenção do grau de Bacharel em Engenharia.

Aprovado em 08/05/2007

BANCA EXAMINADORA

Prof. . Márcio Eisencraft – Orientador Universidade Presbiteriana Mackenzie

Profª. Magda Aparecida Salgueiro Duro Universidade Presbiteriana Mackenzie

Prof. Divanilson de Souza Campelo Universidade Presbiteriana Mackenzie

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AGRADECIMENTOS

A Deus, origem e sentido da existência do ser humano Aos meus pais e minha avó Maria, todo o apoio que sempre depositaram, incentivando o meu crescimento e desenvolvimento. À minha irmã compreensão e apoio. Ao Prof. Dr. Márcio Eisencraft, conhecimento e orientações no decorrer dos estudos e realização deste trabalho. Ao médico Paulo A. da Costa conhecimento e orientações. Ao amigo Daniel dos Santos Ferreira; o apoio e ajuda, principalmente, na fase final deste trabalho. Ao amigo Michel Haddad, sua paciência, colaboração e incentivos. Aos amigos Jinki Yamamoto Junior e Gerson Ferri todo o apoio e compreensão, pois além de acreditarem no meu trabalho, possibilitaram o meu crescimento profissional. Ao amigo, Dr. Jaime Pedrotti, incentivo e ensinamentos passados durante o período que participei ajudando-o no seu projeto Mack Pesquisa; ensinamentos estes, que levarei por toda a minha vida. Aos meus amigos de infância, toda a compreensão e apoio que depositaram. A todos, que mesmo de forma indireta, contribuíram para a realização deste trabalho.

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RESUMO

Problemas relacionados ao músculo cardíaco representam uma das principais causas de morte das pessoas em todo o mundo e estimulam, a cada dia, o desenvolvimento de novos equipamentos para obtenção, análise e simulação dos sinais oriundos deste músculo. Através de uma revisão bibliográfica sobre a fisiologia do coração, e sobre os sinais elétricos gerados por este músculo, assim como do estudo de técnicas de processamento digital de sinais, este trabalho tem como objetivo principal avaliar os algoritmos existentes para o processamento e filtragem destes sinais, sujeitos as interferências oriundas da corrente elétrica, sensibilidade do equipamento e do ruído muscular. A avaliação destes algoritmos permitiu conclusões sobre a eficiência dos filtros utilizados para o isolamento destes sinais na presença de interferências, possibilitando a análise da duração e amplitude destas formas de onda, além da identificação das patologias e distúrbios. Palavras-chave: Coração, cardíaco, fisiologia, filtro, sinal, interferência.

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ABSTRACT

Diseases related to the cardiac muscle represent one of the main causes of death all around the world and stimulate, day after day, the development of new equipments for acquiring, analyzing and simulating these muscle signals. Based on the available bibliography about heart physiology, the electrical signals generated by this muscle, as well as in the study of digital signals processing, this work has as main purpose to evaluate existing algorithms for signal processing and filtering, which are vulnerable to interferences provided from the electrical current, the equipment sensibility and the muscle noise. The evaluation of the existing algorithms let make conclusions about the efficiency of filters used for signal isolation in the presence of interferences permitting the analysis of duration and amplitude of the wave form, besides to identify pathologies and disarrangements. Key Words: Heart, cardiac, physiology, filter, signal, interference.

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LISTA DE ILUSTRAÇÕES

Ilustração 1 - O transporte através da membrana...................................................................12 Ilustração 2 - Vias de transporte através da membrana celular e os mecanismos básicos.....14 Ilustração 3 - Mecanismo postulado para a difusão facilitada ...............................................14 Ilustração 4 - Estrutura e fluxo sanguíneo .............................................................................17 Ilustração 5 - Fluxograma do sistema cardiovascular............................................................18 Ilustração 6 - As fibras musculares e os discos intercalares ..................................................18 Ilustração 7 - O lado direito do coração.................................................................................20 Ilustração 8 - Sistema de condução especializado do coração...............................................23 Ilustração 9 - Curso temporal do potencial de ação obtido nas várias regiões do coração....25 Ilustração 10 - Forma de onda de sinal PAM de topo plano com duração de pulso οT e período de amostragem τ ........................................................................................................27 Ilustração 11 - O processo de amostragem de um sinal )(tx .................................................29 Ilustração 12 - Comparação das respostas em freqüências dos filtros utilizados ...................31 Ilustração 13 - Sinal ECG e suas formas de onda ...................................................................35

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LISTA DE GRÁFICOS

Gráfico 1 Sinal ECG padrão utilizado nas simulações .....................................................40 Gráfico 2 Interferência 60Hz da rede elétrica...................................................................41 Gráfico 4 Resultado das filtragens....................................................................................42 Gráfico 5 Comparativo das Filtragens ..............................................................................43 Gráfico 6 Espectro de freqüência do sinal c/ interferência 60Hz .....................................43 Gráfico 7 Espectro de freqüência do sinal filtrado pelo Butterworth ...............................44 Gráfico 8 Espectro de freqüência do sinal filtrado pelo Chebyshev 1..............................44 Gráfico 9 Espectro de freqüência do sinal filtrado pelo Chebyshev 2..............................45 Gráfico 10 Espectro de freqüência do sinal filtrado pelo Eliptico......................................45

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LISTA DE TABELAS

Tabela 1 – Duração da onda P indicativa de patologia...........................................................36

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SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO ..........................................................................................................10 OBJETIVO ...................................................................................................................10 METODOLOGIA.........................................................................................................11 2 ELETROFISIOLOGIA CELULAR.........................................................................12 2.1 A ORGANIZAÇÃO DA CÉLULA ............................................................................12 2.2 O PROCESSO DE DIFUSÃO CELULAR..................................................................13 3 O SISTEMA CARDIOVASCULAR.........................................................................16 3.1 FISIOLOGIA DO CORAÇÃO ....................................................................................16 3.2 FENÔMENOS ELÉTRICOS DOS ÁTRIOS...............................................................19 3.2.1 A despolarização atrial...............................................................................................19 3.2.2 A repolarização atrial.................................................................................................20 3.3 FENÔMENOS ELÉTRICOS DOS VENTRÍCULOS .................................................22 3.3.1 A ativação ventricular ................................................................................................22 3.3.2 A despolarização ventricular .....................................................................................22 3.3.3 A repolarização ventricular .......................................................................................22 3.4 O SISTEMA ESPECIALIZADO DO CORAÇÃO......................................................23 3.5 A FREQUÊNCIA CARDÍACA ...................................................................................25 4 PROCESSAMENTO DE SINAIS .............................................................................26 4.1 AMOSTRAGEM..........................................................................................................26 4.2 INTERFERÊNCIAS.....................................................................................................29 4.3 FILTROS E TÉCNICAS DE FILTRAGEM...............................................................30 4.3.1 Filtros FIR ...................................................................................................................30 4.3.2 Filtros IIR....................................................................................................................30 4.4 FINALIDADE DOS FILTROS EM ELETROCARDIOGRAFIA ..............................32 4.5 O PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOMÉDICOS..................................................32 5 ELETROCARDIOGRAFIA .....................................................................................34 5.1 DEFINIÇÃO DE ELETROCARDIOGRAMA............................................................34 5.2 A ONDA P ...................................................................................................................35 5.3 O SEGMENTO PR.......................................................................................................36 5.4 O COMPLEXO QRS ...................................................................................................37 5.5 O SEGMENTO ST.......................................................................................................38 5.6 O INTERVALO Q-T....................................................................................................38 5.7 A ONDA T ...................................................................................................................38 6 SIMULAÇÕES ...........................................................................................................40 7 CONCLUSÃO.............................................................................................................46 REFERÊNCIAS .........................................................................................................47

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1 INTRODUÇÃO

O crescente avanço da Engenharia aplicada à Medicina, especialmente na

aquisição e análises de sinais biológicos, torna crescente o desenvolvimento de equipamentos

e soluções para supervisão e análises de diversos sinais vitais.

As doenças e problemas referentes ao músculo cardíaco têm uma considerável porcentagem

nas causas de mortes da população como um todo (MOFFA, 2001). Por isso, a supervisão de

sinais cardiológicos é objeto de estudo de diversos profissionais; não somente da área médica

como também da Engenharia.

A decisão médica envolve, dentre outros fatores, a coleta de dados, o

diagnóstico e recomendação terapêutica. A coleta de dados consiste em obter a história do

paciente, dados clínicos e de laboratório. Os dados clínicos incluem sintomas, que são as

sensações descritas pelo paciente, e os sinais, que são dados objetivos e observáveis pelo

médico Paulo A. da Costa.

O médico utiliza-se desses dados coletados para diagnosticar de forma precisa

e ágil seu paciente; por isso, programas computacionais para auxílio à aquisição e análise do

sinal cardiológico são indispensáveis atualmente.

OBJETIVO

O objetivo deste trabalho é o estudo sobre as formas de ondas presentes neste

sinal, baseando-se em seu estado de normalidade, assim como do estudo e simulações de

técnicas de filtragens, através das quais são aplicadas técnicas de processamento digital de

sinais.

Com a implementação destes algoritmos de análises e simulações, facilita-se a

análise posterior destas formas de ondas uma possível identificação de patologias através de

um profissional da área médica.

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METODOLOGIA

Os algoritmos em questão têm por base dados contidos no banco de dados

Physiobank (PHYSIONET, 2001), assim como outros programas computacionais disponíveis

atualmente.

Para o desenvolvimento deste trabalho é feita uma revisão bibliográfica sobre a

fisiologia celular, apresentada no capítulo 2, precedendo uma explicação do sistema

cardiovascular, apresentada no capítulo 3, para que haja um entendimento da origem do sinal

eletrocardiograma e uma referência de normalidade deste sinal. Através do capítulo 4, são

apresentados conceitos básicos de processamento digital de sinais, assim como uma teoria dos

filtros implementados nas simulações apresentadas no capítulo 6. O capítulo 5, que precede as

simulações do capítulo 6, explica todas as formas de onda do sinal eletrocardiograma

referenciando as etapas fisiológicas responsáveis por este estímulo, apresentadas no capítulo 2

e 3.

As ferramentas computacionais utilizadas são partes integrantes de um

programa comumente utilizado na área de Engenharia chamado MATLAB.

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2 ELETROFISIOLOGIA CELULAR

Neste capítulo é apresentada uma introdução teórica sobre fisiologia celular

para que haja um melhor entendimento do leitor sobre a origem do sinal de eletrocardiograma

e como ele se propaga.

2.1 A ORGANIZAÇÃO DA CÉLULA

A Ilustração 1 apresenta uma célula típica, visualizada através de um

microscópio óptico, sendo destacadas suas principais partes, núcleo e citoplasma (região

intracelular). O núcleo é separado do citoplasma pela membrana nuclear e o citoplasma é

separado dos líquidos circulantes pela membrana celular (GUYTON, 2002).

Ilustração 1 - O transporte através da membrana Fonte: GUYTON (2002, p. 9).

Entende-se por protoplasma celular qualquer substância contida no interior das

células animais e vegetais. As principais substâncias básicas componentes do protoplasma

celular são: água, eletrólitos, proteínas, lipídios e carboidratos. (GUYTON, 2002).

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Eletrólitos são alguns íons responsáveis pela transmissão de impulsos

eletroquímicos nas fibras nervosas e musculares. Os íons de maior importância na atividade

eletroquímica celular são: o sódio (Na+), o potássio (K+) e cloro (Cl-).

A corrente elétrica, em organismos biológicos, é conseqüência da

movimentação de íons, ou seja, átomos ou agrupamentos de átomos com excesso ou falta de

carga elétrica negativa. Vale ressaltar também que estes íons movimentam-se através da

membrana celular (GONÇALVES, 1999).

As diferenças na composição iônica entre os meios extracelular e intracelular,

assim como a natureza semipermeável da membrana celular, fazem com que exista uma

diferença de potencial elétrico nas células; causando, consequentemente, a atividade elétrica

celular (GUYTON, 2002).

Apesar da maior parte do líquido do corpo humano estar no interior das células,

ou seja, região intracelular; aproximadamente um terço fica no exterior das células, a região

extracelular. Esse líquido extracelular é transportado no sangue circulante, e em seguida,

misturado, entre o sangue e os líquidos teciduais, por difusão através das paredes capilares. O

processo de difusão é mais detalhado na seção seguinte.

2.2 O PROCESSO DE DIFUSÃO CELULAR

As moléculas e os íons nos líquidos corporais estão em constante

movimentação. Este processo é medido pela temperatura: quanto maior a movimentação,

maior a temperatura. Quando uma molécula A , em movimento, choca-se com uma molécula B , parte da energia do movimento, ou seja, energia cinética é transferida de A para B .

Consequentemente, a molécula B ganha energia cinética, enquanto A fica mais lenta,

perdendo parte de sua energia cinética. Esta movimentação contínua e simultânea das

moléculas e íons nos líquidos corporais é denominada difusão (GUYTON, 2002).

O processo de difusão através da membrana celular é subdividido em dois

tipos: difusão simples e facilitada.

A difusão simples, que tem por finalidade igualar a concentração de

substâncias no meio intracelular com o meio extracelular, consiste no movimento dos íons, ou

das moléculas através de aberturas da membrana celular, ou através de espaços

intermoleculares; como mostra a Ilustração 2. A velocidade da difusão é determinada pela

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quantidade de substância disponível, pela velocidade do movimento e pelo número e tamanho

das aberturas na membrana celular; através dos quais estes íons, ou moléculas conseguem

movimentar-se (GUYTON, 2002).

Ilustração 2 - Vias de transporte através da membrana celular e os mecanismos básicos Fonte: GUYTON (2002, p.39)

A difusão facilitada, ou transporte facilitado, na qual existe a necessidade de

uma proteína transportadora, denominada proteína carreadora, consiste na união química

destas proteínas com estes íons ou moléculas para que os mesmos sejam lançados através da

membrana celular pelo processo de difusão. Este processo é ilustrado pela Ilustração 3.

Ilustração 3 - Mecanismo postulado para a difusão facilitada Fonte: GUYTON (2002, p.42)

Algumas vezes, é necessário que haja um deslocamento de moléculas contra o

gradiente de concentração; este processo, denominado transporte ativo, possibilita, por

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exemplo, que haja grande concentração de íons K+ no líquido intracelular, apesar do líquido

extracelular conter pequena concentração. Inversamente ao que ocorre com os íons K+, é

necessário que haja uma menor concentração de íons Na+ no meio intracelular do que no meio

extracelular (GUYTON, 2002).

O transporte ativo é dividido em dois tipos, primário e secundário, de acordo

com a fonte energética usada para acionar o transporte. Em ambos os casos, o transporte

depende de proteínas carreadoras que penetram através da membrana celular, como acontece

com a difusão facilitada. Entretanto, diferente da difusão facilitada, as proteínas carreadoras

do transporte ativo são capazes de conferir energia à substância transportada para que ela

possa movimentar-se contra o gradiente eletroquímico (GUYTON, 2002).

É importante ressaltar que o processo de transporte ativo não ocorre somente

com os íons sódio e potássio, mas também com íons cálcio, ferro, hidrogênio, cloreto, iodeto,

urato, vários açúcares diferentes e com a maioria dos aminoácidos. Porém os íons sódio e

potássio são costumeiramente usados como exemplo por diversos autores principalmente

porque estão presentes no processo de transporte ativo primário denominado bomba sódio-

potássio.

Este mecanismo consiste no bombeamento de íons Na+ para o meio

extracelular, através da membrana celular, ao mesmo tempo em que ocorre o bombeamento

dos íons K+ de fora para dentro. Este mecanismo é responsável pela manutenção das

diferenças de concentração do Na+ e do K+ através da membrana celular e também pelo

estabelecimento da voltagem elétrica negativa dentro das células. Em proporção, para cada

três íons Na+ bombeados para o exterior, dois íons K+ são bombeados simultaneamente para o

interior; isto cria uma diferença de potencial elétrico, fazendo com que o meio intracelular

fique com potencial elétrico negativo em relação ao meio extracelular, escolhido, por

convenção, como referência (GUYTON, 2002).

Apesar de esses dois processos de transportes celulares apresentarem diversas

propriedades em comum, existe uma diferença muito importante a ser ressaltada: o transporte

ativo é capaz de “bombear” uma substância contra seu gradiente de concentração, ou

potencial eletroquímico; enquanto que o facilitado tende a equilibrar essa substância nos dois

lados da membrana (BERNE, 2000).

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3 O SISTEMA CARDIOVASCULAR

O sangue é transportado pelo sistema cardiovascular, que é o responsável pelo

transporte de nutrientes, hormônios, anticorpos, células de defesa do organismo, produtos do

metabolismo celular, muitas vezes indesejáveis e nocivos, entre outros. Este sistema é

apresentado de forma bastante simplificada neste capítulo.

Na Seção 3.1 são apresentadas as principais características do músculo

cardíaco e suas divisões. Já os fenômenos que interagem nos registros do eletrocardiograma

do paciente, são descritos através dos fenômenos elétricos que ocorrem nos átrios,

apresentados na Seção 3.2 e dos fenômenos que ocorrem nos ventrículos, apresentados na

Seção 3.3. Os mecanismos especiais responsáveis pelo ritmo dos batimentos e transmissão

dos potenciais de ação por todo o músculo cardíaco são descritos na Seção 3.4. Finalmente, na

Seção 3.5 é explicada, de uma maneira sucinta, a freqüência cardíaca de um indivíduo.

3.1 FISIOLOGIA DO CORAÇÃO

O músculo cardíaco, ou coração, é composto de duas bombas distintas: seu

lado direito, que bombeia o sangue para os pulmões e seu lado esquerdo, que bombeia o

sangue oxigenado, vindo dos pulmões, para os órgãos periféricos, ou seja, o resto do corpo

(GONÇALVES, 1999). Pode-se observar na Ilustração 4, através das setas, o sentido do fluxo

sanguíneo do lado direito e esquerdo do coração.

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Ilustração 4 - Estrutura e fluxo sanguíneo Fonte: GUYTON (2002, p. 93)

O átrio movimenta o sangue para o ventrículo; que por sua vez, fornece a força

principal que propele o sangue para a circulação pulmonar, pelo ventrículo direito, ou para a

circulação periférica, pelo ventrículo esquerdo, como ilustrado na Ilustração 5.

O sangue oxigenado, representado pelas setas de cor vermelha nesta Ilustração,

proveniente do ventrículo esquerdo, é distribuído por vasos chamados artérias, cujo diâmetro

afunila-se até que se chegue aos vasos extremamente finos denominados capilares, onde são

feitas as trocas com os tecidos vizinhos. Este sangue retorna ao coração contendo gás

carbônico, mostrado pelas setas de cor azul na Ilustração 5, um produto do metabolismo

celular que deve ser eliminado, sendo seu caminho de volta consecutivamente os capilares e

as veias (GONÇALVES, 1999).

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Ilustração 5 - Fluxograma do sistema cardiovascular. Fonte: Autoria própria

As células musculares cardíacas, conectadas em série, são separadas por

membranas musculares chamadas discos intercalares, que podem ser observadas como áreas

escuras transversais das fibras musculares na Ilustração 6.

Ilustração 6 - As fibras musculares e os discos intercalares Fonte: GUYTON (2002, p. 93)

A resistência elétrica através dos discos intercalares é aproximadamente 400

vezes menor que a resistência através da membrana externa da fibra muscular cardíaca. Isto é

Ventrículo Direito

PULMÕES Átrio Esquerdo

Ventrículo Esquerdo

ÓRGÃOS PERIFÉRICOS (Cabeça e membros

superiores, trato gastrintestinal, fígado, rins, tronco e membros

inferiores).

Átrio Direito

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explicado pelo fato das membranas celulares fundirem-se entre si, formando junções

comunicantes permeáveis, também chamadas junções abertas que permitem a difusão, quase

totalmente livre, de íons.

Quando uma célula é excitada, o potencial de ação (impulso elétrico) se

propaga para todas as demais, passando de uma célula para outra por todas as interconexões;

isto porque os íons movem-se com facilidade pelo líquido intercelular, ao longo dos eixos

longitudinais das fibras musculares cardíacas (GUYTON, 2002).

3.2 FENÔMENOS ELÉTRICOS DOS ÁTRIOS

O impulso cardíaco não passa muito rapidamente dos átrios para os

ventrículos; esse atraso de tempo possibilita que os átrios esvaziem seu sangue nos

ventrículos antes que se inicie a contração ventricular. Por isso, é importante o estudo dos

fenômenos elétricos que ocorrem nos átrios, porque estes fenômenos influenciam muito nos

registros de eletrocardiograma do paciente.

3.2.1 A despolarização atrial

O nodo sinusal, mostrado na Ilustração 8, é a primeira região a se despolarizar;

desta região o estímulo é propagado para os átrios de uma maneira semelhante ao que

acontece quando uma pedra é atirada num lago. Pelo fato do nodo sinusal estar localizado no

átrio direito, este é o primeiro a ser ativado; seguidamente, a parede que separa o átrio direito

do esquerdo (septo interatrial), até atingir o átrio esquerdo (MOFFA, 2001).

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Ilustração 7 - O lado direito do coração Fonte: NETTER (2003, p. 221)

O processo de ativação atrial apresenta-se, num registro cardiográfico, como a

onda P. Já o processo de despolarização dos átrios pode ser separado em três etapas: a

primeira, na qual é ativado apenas o átrio direito, cuja duração aproximada é 0,03s; a segunda,

com 0,04s de duração, na qual continua a ativação do átrio direito, iniciando-se a do septo e a

do átrio esquerdo; e, a terceira, que depende exclusivamente da despolarização do átrio

esquerdo, marcando o final do fenômeno de ativação atrial, tendo duração média de

aproximadamente 0,02s (MOFFA 2001).

3.2.2 A repolarização atrial

Na propagação do estímulo que se forma na região do nó sinusal, a

repolarização atrial pode ser considerada como responsável por ativar os átrios em

sincronismo com a ativação dos ventrículos.

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A onda referente à ativação atrial apresenta polaridade positiva, enquanto que a

ventricular, polaridade negativa.

A revalorização da existência dos tratos internodais, considerando-os como

elos de união entre os dois nós e o átrio esquerdo, embora não apresentem características

anatômicas bem definidas, possibilitou a identificação da repolarização atrial (MOFFA,

2001).

A condução do estímulo sinusal é subdividida em duas vias, a sinoatrial e a

sinoventricular. Nesta concepção há independência dessas fases da despolarização. Assim, o

impulso elétrico, ao mesmo tempo em que ativa as fibras atriais de contração originando a

onda P, pela condução sinoatrial, é conduzido aos ventrículos pelos tratos internodais

despolarizando a junção AV em direção aos ventrículos (condução sinoventricular). Segundo

esta teoria, a funcionalidade desses tratos apóia-se na evidência eletrofisiológica de fatos

distintos, entre os quais eles serem formados por fibras mais resistentes a altas concentrações

de potássio. Assim, em casos de hiperpotassemia, podemos ter a interrupção da condução

sinoatrial, ou seja, ausência da onda P; e manutenção da condução sinoventricular,

inscrevendo-se complexos ventriculares (QRS) regularmente e dependentes do nó sinusal. Em

condições normais, a velocidade de condução dessas fibras é maior que a da musculatura

atrial propriamente dita (MOFFA, 2001).

Após a finalização da despolarização atrial, segue-se uma pausa isoelétrica

(tensão elétrica constante) de aproximadamente 80ms, antes que seja iniciada a

despolarização ventricular. Durante esse intervalo, quando ocorre a ativação do nó

atrioventricular em baixa velocidade, os potenciais gerados não têm amplitude suficiente para

serem registrados por eletrodos da superfície torácica (MOFFA, 2001).

A repolarização dos átrios, embora exista, está superposta e oculta pelo evento

da despolarização dos ventrículos, cuja alta proporção da musculatura ventricular se sobressai

mediante toda a musculatura cardíaca.

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3.3 FENÔMENOS ELÉTRICOS DOS VENTRÍCULOS

3.3.1 A ativação ventricular

A ativação ventricular ocorre na área de transição entre as células musculares

contráteis e o tecido de condução, nódulo átrio-ventricular, ou nodo A-V. Ao atingir esta área,

o estímulo oriundo do nodo sinusal sofre diminuição de velocidade de condução, ocorrendo,

portanto, um atraso de aproximadamente 40ms. Segundo Moffa (2001) este atraso é devido ao

fato destas células serem mal condutoras do estímulo elétrico. Porém, Guyton (2002) explica

melhor o atraso atribuindo-o ao número diminuto de junções abertas entre as células

musculares vizinhas, na via de condução de íons excitatórios de uma célula para outra. Isto

explica o porquê de uma célula subseqüente ser excitada lentamente.

Durante este período, os potenciais elétricos não apresentam magnitude

suficiente para serem registrados por eletrodos comuns de superfície. Em virtude deste fato, é

que no ECG registra-se o trecho de onda denominado por segmento PR.

3.3.2 A despolarização ventricular

A despolarização ventricular é detectada no ECG através do complexo QRS.

Ao contrário dos átrios, a propagação do estímulo elétrico nos ventrículos

ocorre perpendicularmente às paredes, dirigindo-se da mucosa mais interna que recobre o

coração, endocárdio, para uma espécie de túnica visceral que recobre o coração, epicárdio.

3.3.3 A repolarização ventricular

Após o registro cardiográfico do complexo QRS, toda a massa miocárdica

encontra-se ativada, não havendo, durante certo período de tempo, diferenças apreciáveis de

potencial. Este período é registrado no ECG através do trecho de linha base denominado ST.

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Posterior a este trecho de linha base inicia-se o fenômeno da repolarização

ventricular, em que as células passam novamente a ter cargas positivas.

Um registro de uma deflexão, por meio de um trecho de onda arredondado e

lento, é denominado no registro ECG pela letra T, também chamada por alguns autores, onda

T.

Contrariando o que ocorre com os átrios, a recuperação dos ventrículos

inscreve-se, habitualmente como uma onda de polaridade igual ao complexo.

3.4 O SISTEMA ESPECIALIZADO DO CORAÇÃO

O sistema especializado excitatório e condutor do músculo cardíaco,

responsável pelo controle das contrações cardíacas, é mostrado na Ilustração 8. O nodo

sinusal, também chamado sinoatrial ou S-A é o local em que é gerado o impulso rítmico

normal. As vias internodais conduzem o impulso do nodo sinusal para o nodo átrio-

ventricular, também chamado nodo A-V.

Ilustração 8 - Sistema de condução especializado do coração Fonte: GUYTON (2002, p.103).

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O nodo sinusal, tem a função de marca passo cardíaco, com despolarizações

regulares e com freqüência normal de 60 a 100 vezes por minuto. A partir dele, o impulso

elétrico é conduzido ao nodo A-V pelos feixes internodais e ao átrio esquerdo através do feixe

de Bachman (GUYTON, 2002).

Ao atingir o nodo A-V, o impulso elétrico sofre um atraso; então, atinge o feixe

átrio-ventricular, também chamado feixe A-V ou de His; passando pelos ramos direito e

esquerdo do feixe de His e fibras de Purkinje (GUYTON, 2002). Estas se ligam às fibras

musculares, também conhecidas como miócitos cardíacos, de modo a ativar o miocárdio

ventricular, permitindo a contração ventricular.

Quando um indivíduo sofre um estímulo emocional (por exemplo, um susto),

ou começa a realizar alguma atividade física, o organismo se ajusta à nova realidade de modo

a corrigir deficiências metabólicas que possam surgir ou a poder oferecer recursos para uma

reação a uma eventual situação. Ao término deste estímulo emocional ou da atividade física, o

organismo volta a relaxar e, consequentemente, a respiração e a freqüência cardíaca

diminuem. O sistema responsável por todo este controle de variação da respiração e no ritmo

dos batimentos cardíacos é o sistema nervoso autônomo. O aumento do ritmo cardíaco e

respiratório é controlado pelo sistema nervoso simpático; já o processo inverso, que consiste

na redução deste ritmo cardíaco e respiratório, é controlado pelo sistema nervoso

parassimpático (CARVALHO, 2002).

A atuação deste sistema nervoso autônomo se dá diretamente no nodo

sinoatrial (Ilustração 8), também chamado por autores como Guyton (2002), Moffa (2001),

entre outros, por marca passo natural. As células mais rápidas do miocárdio são encontradas

no nodo sinoatrial. Por isso ele determina o ritmo dos batimentos cardíacos.

Os fenômenos elétricos que interagem por toda a fisiologia do músculo

cardíaco, o coração, podem ser resumidos na ilustração 9, baseada em Aires; através da qual é

demonstrada a seqüência temporal do potencial de ação pelas várias regiões do coração. O

último sinal desta ilustração representa o eletrocardiograma convencional, ECG; melhor

explicado no capítulo 5 deste trabalho.

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Ilustração 9 - Curso temporal do potencial de ação obtido nas várias regiões do coração

3.5 A FREQUÊNCIA CARDÍACA

O chamado ciclo cardíaco é composto pelos eventos cardíacos que acontecem

do início de um batimento até o começo do seguinte; ele é regulado pelo potencial de ação

gerado espontaneamente e de forma rítmica pelo nodo sinusal. Este ciclo cardíaco divide-se

em dois momentos: um período de relaxamento, ou diástole, durante a qual ocorre o

enchimento do coração; e outro de contração, ou sístole, durante a qual ocorre o esvaziamento

do coração.

A sístole consiste na distensão da aorta e de seus ramos durante a contração

ventricular. Já a diástole consiste na retração elástica da parede das grandes artérias, com

propulsão de sangue para frente durante o relaxamento ventricular.

A freqüência de batimentos cardíacos, ou apenas freqüência cardíaca,

corresponde à quantidade de diástoles que ocorrem durante o intervalo de um minuto, ou seja,

ela corresponde ao inverso do intervalo de tempo, em minutos, entre duas diástoles

sucessivas.

Veia Cava Superior

Nodo Sinoatrial

Veias internodais

Nodo Atrioventricular

Feixe de His

Ramo Direito

Sistema de Purkinje

Fascículo posterior esquerdo

Músculo ventricular

Fibras de Purkinje

Ramos

Feixe de His

NodoAV

Músculo Atrial

Nodo SA

Aorta

Potencial de ação

0,2 0,4 0,6QRS

P ECG

Tempo

FAE

T

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4 PROCESSAMENTO DE SINAIS

“Os sinais, de uma forma ou de outra, constituem um ingrediente básico de

nossa vida diária” (HAYKIN, 2001).

Sua definição formal diz que é uma função de uma ou mais variáveis, a qual

veicula informações sobre a natureza de um fenômeno. Denomina-se sinal unidimensional

quando depende de uma única variável, e multidimensional, quando a função depende de duas

ou mais variáveis (HAYKIN, 2001).

Neste capítulo é apresentada a conceituação de sinais, amostragem, assim

como conceitos e técnicas de filtragem.

4.1 AMOSTRAGEM

Amostrar um sinal é como fazer com que um circuito, composto por uma

simples chave, aja de tal forma que esta chave se feche e abra numa freqüência chamada de

freqüência de amostragem. Por exemplo, na ilustração 9, se a freqüência de amostragem ( )τ1

for de 8 kHz, a chave se fecha 8000 vezes por segundo, ou seja, a cada 125=τ

microssegundo. Como a chave se fecha por um tempo οT , extremamente curto, conforme

ilustração 9, teremos na sua saída um sinal )(tδ em forma de pulsos estreitos, com amplitude

igual ao valor instantâneo do sinal, chamados pulsos PAM (pulsos modulados em amplitude)

(COSTA, 2005). Este novo sinal corresponde ao sinal original definido em instantes isolados

de tempo, passando a ser denominado sinal de tempo discreto.

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Ilustração 10 - Forma de onda de sinal PAM de topo plano com duração de pulso οT e período de amostragem τ Fonte: HAYKIN (2001, p.367)

O teorema da amostragem, demonstrado por Nyquist relata que só é possível

fazer uma reconstrução exata de um sinal de banda limitada se a amostragem se realizar a

uma freqüência fs igual ou superior ao do dobro da componente de máxima freqüência do

sinal ( )maxf (HAYKIN, 2001).

max2 ffs ≥ (1)

Ou seja,

fsf 5,0max < (2)

Se o teorema de amostragem não for respeitado, o sinal reconstruído sofrerá

uma distorção denominada de aliasing.

A distorção denominada aliasing consiste na superposição dos espectros de

cada amostra do sinal, por falta de "espaço" no domínio da freqüência. Por exemplo, na

reconstituição do sinal pelo filtro passa baixa com freqüência de corte fn , a parte do espectro

original acima de fn aparece como se fosse dobrada em torno de fn e invertida

espectralmente, ou seja, freqüências mais altas passam a ser menores. O sinal indesejável de

aliasing que aparece na reprodução é uma réplica do sinal original fo , porém com freqüência

errada, também chamada freqüência alias ( )fa , passa a valer fofs − . A forma de onda do

sinal restituído é deformada em relação à original (HAYKIN, 2001).

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Os casos nos quais ocorre aliasing são listados abaixo:

Caso 1: sinal )(tx cuja fsf 5,0max > amostrado de maneira que fsf <max

Caso 2: sinal )(tx cuja fsf 5,0max > amostrado

No caso 2, a freqüência alias ( )fa será calculada da seguinte maneira:

• Primeiramente calcula-se kfsffresult −= max , em que k é o menor inteiro

tal que fsfresult < .

• Se fsfresult 5,0< , então fresultfa =

• Se fsfresultfs <<5,0 , então fresultfsfa −=

Segundo COSTA (2005), para digitalizar um sinal analógico, são necessárias,

basicamente, quatro etapas: a filtragem anti-aliasing, a amostragem, a quantização e a

codificação.

Como não é possível garantir que o sinal contenha componentes espectrais

acima do limite imposto pelo critério de Nyquist, realiza-se a filtragem anti-aliasing, que

consiste em filtrar o sinal com um filtro com freqüência de corte igual ou menor que a

freqüência de Nyquist.

A amostragem, como já fora explicado, consiste em converter o sinal da

mensagem em uma seqüência de números, com cada número representando a amplitude do

sinal da mensagem em um instante de tempo particular (HAYKIN, 2001). A quantização

consiste em representar cada número produzido pelo amostrador no nível mais próximo

escolhido dentre um número finito de níveis de amplitude discreta. Por exemplo, podemos

representar cada amostra como um número binário de 16 bits, caso em que há 216 níveis de

amplitude. Depois de amostrado e quantizado, o sinal da mensagem passa a ser discreto, tanto

em termos de tempo, como de amplitude.

Já a etapa de codificação, consiste em representar cada amostra quantizada por

meio de uma palavra de código composta de um número finito de símbolos. Por exemplo,

num código binário, os símbolos podem ser 1 ou 0 (HAYKIN, 2001).

Na pratica, a amostragem, a quantização e a codificação podem ser feitas por

um único circuito eletrônico (COSTA, 2005).

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A Ilustração 10 apresenta um sinal senoidal )(tx de freqüência 750 Hz

amostrado com freqüência de amostragem 8000Hz. O sinal )(tx , depois de amostrado, passa

a ser um sinal x[n] discreto.

Ilustração 11 - O processo de amostragem de um sinal )(tx

Posteriormente, para que haja um tratamento deste sinal através de algoritmos

específicos é necessário que haja o processo inverso, no qual este sinal codificado passa

novamente para os valores analógicos. Porém, durante este processo inverso, também podem

ocorrer erros (COSTA, 2005).

4.2 INTERFERÊNCIAS

Pode-se dizer que o sinal ECG é muito sensível a interferências, principalmente

porque a amplitude deste sinal é muito baixa, por volta de 1mVpp.

Como a aquisição do ECG é feita através de transdutores, constata-se a

existência de conversores Analógico-Digitais que geram ruídos de digitalização, assim como

o ruído gerado pelos circuitos amplificadores. As diferenças de potenciais dos transdutores,

denominadas potenciais de meia célula, causam uma distorção na linha de base do sinal ECG.

Outra interferência muito presente no sinal ECG é o ruído muscular, que ocorre

principalmente quando o paciente não se encontra em situação de repouso (MOFFA, 2001).

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A solução para minimizar os efeitos causados pelas diversas interferências presentes, é a

utilização de filtros digitais, costumeiramente presentes nas técnicas de processamento digital

de sinais.

4.3 FILTROS E TÉCNICAS DE FILTRAGEM

4.3.1 Filtros FIR

Os filtros FIR, cuja sigla, em inglês, refere-se a Finite Impulse Response, são

filtros cuja resposta impulsiva tem um número finito de coeficientes não nulos. Estes filtros

não apresentam realimentação.

4.3.2 Filtros IIR

Os filtros IIR, cuja sigla, em inglês refere-se à Infinite Impulse Response, são

filtros cuja resposta impulsiva tem um número infinito de coeficientes não nulos. Estes filtros,

obrigatoriamente apresentam realimentação.

OS filtros IIR podem ser descritos pela equação de diferenças:

M]-x[nb ... 1]-x[nb x[n]b N]-y[na ... 1]-[y[na y[n]a 1m211n21 ++ +++=+++ (3)

As freqüências geralmente são informadas de forma normalizada sendo 1w =

a metade da freqüência de amostragem. As oscilações na faixa de passagem e rejeição, pδ e

sδ respectivamente são chamadas de “ripples”.

A implementação destes filtros IIR pode-se basear em funções de transferência

analógicas como os filtros de Butterworth, Chebyshev tipo 1, Chebyshev tipo 2 e Elíptico.

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Os filtros de Butterworth têm uma função de transferência com mínima

inclinação em corrente contínua, ou seja, para 0 w = e uma resposta em freqüência que

decresce de forma monotônica com o aumento da freqüência (HAYKIN, 2001).

Os filtros Chebyshev tipo 1 têm uma resposta em magnitude com ripples na

faixa de passagem e uma magnitude decrescente de forma monotônica fora da faixa de

passagem. Já os filtros Chebyshev tipo 2 têm uma resposta em magnitude com ripples na

faixa de rejeição e uma magnitude decrescente de forma monotônica fora da faixa de rejeição.

Os filtros elípticos apresentam ripples tanto na faixa de passagem quanto na de

rejeição.

A Ilustração 11 exibe um comparativo das respostas das funções especificadas

anteriormente.

Ilustração 12 - Comparação das respostas em freqüências dos filtros utilizados

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4.4 FINALIDADE DOS FILTROS EM ELETROCARDIOGRAFIA

Em eletrocardiografia utilizam-se filtros digitais com as seguintes finalidades

(Referência)

• Filtro passa-altas: aplicado para remoção da oscilação da linha de base

• Filtro passa-baixas: remoção do ruído muscular

• Filtro Notch: remoção do ruído 60Hz da rede elétrica.

• Filtro casado: utilizado para comparação de uma forma de onda com

outra considerada padrão e sobreposição de ambas para a conclusão

sobre coincidência ou não Sua utilização é fundamental para que seja

encontrado o complexo QRS do sinal ECG e seja feita, portanto, uma

posterior análise da forma de onda e detecção de possíveis anomalias,

auxiliando o profissional da área na constatação de patologias.

4.5 O PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOMÉDICOS

O processamento de sinais biomédicos, como o sinal proveniente das

atividades elétricas do músculo cardíaco, é um registro temporal do evento biológico de

interesse.

Para que seja registrado o eletrocardiograma de um indivíduo qualquer se faz

necessária a utilização de no mínimo dois eletrodos, ou seja, um eletrodo ativo e outro de

referência. A diferença de potencial entre esses dois eletrodos é que proverá a medição da

atividade elétrica do coração (HAYKIN, 2001).

O processamento do sinal registro das atividades elétricas do coração é de

extrema importância. A detecção e supressão das interferências correspondem à parte do sinal

produzida por eventos que são estranhos ao evento biológico de interesse (HAYKIN, 2001).

Estas Interferências surgem em diferentes etapas do processamento e são resumidos abaixo:

• Interferências instrumentais, geradas pelo uso de um instrumento. Um

exemplo de interferência instrumental é a interferência dos ruídos da

rede elétrica, 60 Hz.

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• Interferências biológicas, quando um sinal biológico contamina ou

interfere em outro. Um exemplo de interferência biológica é o

deslocamento do potencial elétrico que pode ser observado no

eletrocardiograma devido à atividade elétrica cardíaca.

• Interferências de análise, os quais podem surgir no detector do

processamento do sinal biológico para produzir uma estimativa do

evento de interesse. Podem ser citados como exemplo, erros de

digitalização de arredondamento devidos à digitalização de amostras,

que são, de certa forma, controláveis.

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5 ELETROCARDIOGRAFIA

Historicamente, as primeiras demonstrações da atividade elétricas cardíacas

publicadas na última metade do século XIX foram seguidas de perto pelos registros dos

potenciais cardíacos por Waller, em 1887. A invenção do galvanômetro de corda por Willen

Eithoven, em 1901, forneceu um método imediato e confiável para registrar a atividade

elétrica do coração. Por volta de 1910, a utilização do galvanômetro de corda saiu do

laboratório de pesquisa para a clínica (BRAUNWALD, 1999). O resultado transformou-se

numa ferramenta clínica útil e de ampla utilização para detecção e diagnóstico de patologias

associadas ao músculo cardíaco.

Este capítulo trata da eletrocardiografia. Nele, são descritos os trechos do sinal

de eletrocardiograma (ECG).

5.1 DEFINIÇÃO DE ELETROCARDIOGRAMA

O eletrocardiograma, também chamado ECG, é um registro gráfico das

flutuações na atividade elétrica celular causada por um fluxo constante de moléculas de sódio,

cloro, cálcio e potássio nas células do corpo humano, conforme descrito anteriormente no

capítulo 2.

Um período do sinal ECG pode ser decomposto em trechos conforme é

apresentado na Ilustração 12.

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Ilustração 13 - Sinal ECG e suas formas de onda Fonte: MOFFA (2001, p.100)

Tomando como referência a linha base, a primeira atividade elétrica de cada

ciclo cardíaco registrada pelo eletrocardiograma é a chamada onda P; seguida de um trecho de

linha base, formando o seguimento PR. Outro registro de atividade importante é o formado

pelos pontos Q, R e S, convencionalmente chamado complexo QRS. Segue-se, o segmento

ST e a onda T. Cada um desses trechos é detalhado nas seções a seguir.

5.2 A ONDA P

A onda P, extende-se ao longo do tempo necessário para ativação total dos

átrios, após a excitação do nódulo sinoatrial. Este tempo pode variar conforme a idade e

conforme a freqüência cardíaca do indivíduo (MOFFA, 2001).

A duração da onda P tende a ser maior quanto maior for a idade, variando de

0,06 a 0,09 segundos nas crianças e 0,08 a 0,11 segundos nos indivíduos adultos. Além disso,

é tanto menor quanto maior for a freqüência cardíaca (MOFFA, 2001).

Levando-se em conta essas variações pode-se saber se há ou não alterações

durante a ativação atrial, ou seja, sobrecarga ou distúrbio da condução do estímulo.

A duração média da onda P é de 0,085 segundos, com desvio padrão de 0,015

segundos. Quando num indivíduo a duração da onda P foge deste intervalo, há probabilidade

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deste apresentar uma doença. Na Tabela 1 são mostradas as durações da onda P consideradas

indicativas de patologia em função da idade do indivíduo. (MOFFA, 2001)

Tabela 1 – Duração da onda P indicativa de patologia

Idade Duração anômala onda P

<10 anos > 0,09 segundos

Entre 10 e 15 anos > 0,10 segundos

> 15 anos > 0,11 segundos

FONTE: MOFFA (2001, p. 105)

A duração da ativação dos átrios é semelhante à dos ventrículos. Apesar dos

ventrículos possuírem maior massa muscular, seu processo é facilitado pelo sistema

específico de condução (MOFFA, 2001).

No que se refere à amplitude, a tensão máxima da onda P, em indivíduos

normais, fica em torno de 0,25 a 0,30mV. Em casos de taquicardia, a tensão da onda P

aumenta, não ultrapassando, o limite máximo normal (MOFFA, 2001)

5.3 O SEGMENTO PR

O seguimento PR corresponde ao trecho entre o início da onda P e o início do

complexo QRS, ou seja, é o intervalo entre o início da excitação elétrica dos átrios, no nó

sinusal, e o início da excitação dos ventrículos, a despolarização do miocárdio ventricular

(MOFFA, 2001).

Este intervalo pode variar conforme a idade do indivíduo e com a freqüência

cardíaca. Em crianças, o intervalo é menor, sendo o mínimo valor de normalidade 0,09

segundos. O valor, para indivíduos adultos normais é por volta de 0,20 segundos em média,

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tendo seu mínimo em 0,12 segundos. Os idosos apresentam, portanto, maior intervalo de PR

(MOFFA, 2001).

Valores abaixo de 0,09 segundos, para crianças e 0,12 segundos, para

indivíduos adultos podem indicar que o intervalo PR inicia fora do nó sinusal (MOFFA,

2001).

Já para valores acima de 0,20 segundos, admite-se um atraso da condução

atrioventricular do estímulo.

5.4 O COMPLEXO QRS

O complexo QRS, também denominado onda QRS (GUYTON, 2002),

representa a ativação ventricular.

Analisando graficamente este complexo, percebe-se que ele apresenta um

pequeno trecho de onda não-linear que se inicia após o término da linha base posterior à onda

P e terminando no valor mínimo Q, no qual dois segmentos lineares, denominados QR e RS

perfazem uma onda pontiaguda, Ilustração 10.

Normalmente este intervalo QRS varia de 0,05 a 0,10 segundos, tendo em

média 0,07 segundos e desvio padrão de 0,016 segundos (MOFFA, 2001). A duração de 0,11

segundos em adultos e 0,09 segundos em crianças é um dado raramente encontrado em

indivíduos normais, estando relacionado, frequentemente, aos distúrbios da condução

intraventricular ou sobrecarga das câmaras ventriculares (MOFFA, 2001).

A grande importância do complexo QRS é que ele serve de referência para a

medida da freqüência cardíaca de um individuo. Este período é definido a partir do intervalo

entre um máximo R, quando ocorre uma diástole, e outro do ciclo cardíaco seguinte, que

muitos autores denominam de intervalo R-R.

A escolha de se calcular a freqüência a partir do intervalo R-R se dá porque

este é o máximo de amplitude mais relevante e pela facilidade de se isolar, através de

filtragem e análise espectral de freqüência, esta forma de onda.

O complexo QRS tem a maior parte da energia concentrada na faixa de

freqüências entre 5Hz e 15 Hz; porém, nesta são muito presentes as interferências de outras

ondas, principalmente as ondas provenientes de ruídos musculares (CARVALHO, 2002).

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Supondo um intervalo entre dois batimentos determinados pelas linhas de

calibração de tempo de 1s, a freqüência cardíaca seria 60 batimentos/min. O intervalo normal

entre dois complexos QRS sucessivos, num indivíduo adulto, é aproximadamente 0,83s; isto

corresponde à freqüência cardíaca de 60/0,83 vezes por minuto, ou 72 batimentos/min.

5.5 O SEGMENTO ST

O segmento ST representa o intervalo entre a ativação ventricular e o início da

repolarização ventricular (CARVALHO, 2002).

5.6 O INTERVALO Q-T

O intervalo Q-T, corresponde ao período de tempo entre o início do complexo

QRS e o fim da onda T. Fisiologicamente, ele corresponde à duração total da sístole

ventricular.

5.7 A ONDA T

A onda T, cuja intervalo de duração é incluído no intervalo QT, por não ser

medida isoladamente na prática, tem sua importância devida a sua amplitude, em que o

instante de pico corresponde a repolarização ventricular. A amplitude da onda T é quase

sempre abaixo de 0,6mV (MOFFA, 2001).

Sabendo que a onda P ocorre no início da contração dos átrios, e a onda QRS

no início da contração dos ventrículos, é importante salientar que os ventrículos permanecem

contraídos durante alguns milissegundos após ter ocorrido a repolarização, ou término da

onda T. Guyton (2002) afirma que os átrios repolarizam cerca de 0,15s a 0,20s após a onda P;

isto ocorre simultaneamente ao início do registro da onda QRS no eletrocardiograma.

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Portanto, a onda de repolarização atrial, chamada onda T, é geralmente obscurecida pela onda

QRS, de maior amplitude. Por essa razão, a onda T é raramente observada no

eletrocardiograma.

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6 SIMULAÇÕES

Neste capítulo são apresentadas simulações das eficiências de filtros IIR

utilizados em técnicas de processamento digital de sinais atuando na minimização de

interferências para possibilitar uma posterior análise dos tempos e amplitudes das formas de

ondas do ECG, assim como do isolamento do trecho QRS e posterior detecção de patologias

do músculo cardíaco.

As simulações deste capítulo foram realizadas com dados de sinais disponíveis

no site physiobank (PHYSIONET, 2006). O gráfico 1 mostra um sinal ECG padrão utilizado

nas simulações e denominado ecglimpo, nos programas de simulações contidos no ANEXO A

Gráfico 1 - Sinal ECG padrão utilizado nas simulações Fonte: Implementado no MATLAB®.

6.1 FILTRAGEM DA INTERFERÊNCIA 60 HZ

O Gráfico 2 retrata a interferência 60 Hz da rede elétrica. Esta interferência

apresenta amplitude de 2mVpp e freqüência normalizada obtida através do cálculo maxffo

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Gráfico 2 - Interferência 60Hz da rede elétrica Fonte: Implementado no MATLAB®. O gráfico 3 retrata o resultado da soma do sinal ecglimpo com a interferência

60Hz, denominado sinalruido pelo programa disponível o ANEXO A.

Gráfico 3 - Sinal com interferência 60Hz da rede elétrica Fonte: Implementado no MATLAB®.

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Após submetido aos filtros de funções Butterworth, Chebshev tipo 1,

Chebshev tipo2, Função Elíptica para remoção de banda na qual encontra-se a freqüência

60Hz, o sinal teve a interferência 60 HZ atenuada e o resultado das filtragens pode ser

constatado através das figuras contidas no gráfico 4. .

Gráfico 4 - Resultado das filtragens Fonte: Implementado no MATLAB®.

Através dos gráficos 4 e 5, é possível constatar que os filtros Butterworth e

Elíptico apresentaram as melhores respostas para a remoção do ruído 60 Hz da rede elétrica.

Porém, o filtro mais apropriado para a remoção do ruído 60Hz da rede elétrica é o

Butterworth, pois nas simulações de autores como CARVALHO, 2002, este filtro

demonstrou-se mais eficiente, necessitando de menor ordem de filtragem.

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43

Gráfico 5 – Comparativo das Filtragens Fonte: Implementado no MATLAB®.

Os gráficos 6 até 10 demonstram os espectros do sinal com ruído e os espectros

após a utilização dos filtros. É possível constatar nos gráficos 7, 8, 9 e 10 que a parte do

espectro que corresponde a freqüência 60Hz normalizada fora removida. Demonstrando a

eficiência dos filtros.

Gráfico 6 – Espectro de freqüência do sinal c/ interferência 60Hz Fonte: Implementado no MATLAB®.

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44

Gráfico 7 – Espectro de freqüência do sinal filtrado pelo Butterworth Fonte: Implementado no MATLAB®.

Gráfico 8 – Espectro de freqüência do sinal filtrado pelo Chebyshev 1 Fonte: Implementado no MATLAB®.

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45

Gráfico 9 – Espectro de freqüência do sinal filtrado pelo Chebyshev 2 Fonte: Implementado no MATLAB®.

Gráfico 10 – Espectro de freqüência do sinal filtrado pelo Eliptico Fonte: Implementado no MATLAB®.

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46

7 CONCLUSÃO

O conhecimento teórico apresentado na revisão bibliográfica dos capítulos 2 e

3, assim como o estudo detalhado das formas de onda presentes no eletrocardiograma,

findando com as técnicas digitais de processamento de sinais estudadas e aplicadas nas

simulações de remoção de algumas das interferências presentes no eletrocardiograma,

orientam estudos da variabilidade de freqüência cardíaca, possibilitando estudos futuros

relacionados a análise de ECG. As simulações dos filtros para remoção de interferências e

isolação de freqüências indesejáveis servem de base para estudos referentes à constatação de

cardiopatias e interferências relacionados a aquisição de sinais. Foi possível constatar, com as

simulações apresentadas no capítulo 6, que as interferências podem ser removidas sem que

haja alteração do sinal ECG, sendo também possível a escolha do melhor tipo de filtro a ser

utilizado.

Através de ferramentas computacionais para processamento digital de sinais,

pretende-se desenvolver um programa para aquisição de sinais ECG através da placa de som,

e mediante a aplicação de técnicas de filtragem apresentadas neste trabalho, além de detectar a

freqüência cardíaca de um indivíduo, isolar as formas de ondas referidas neste trabalho para a

detecção de anormalidades no período e amplitude do sinal.

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47

REFERÊNCIAS

AIRES, Margarida de M. Fisiologia. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan, 1999. 934 p., il.

BERNE, Robert M.; LEVY, Matthew N. Fisiologia. Tradução Charles Alfred Esbérard. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan, 2000. 1034 p., il. BRAUNWALD, Eugene; ZIPES, Douglas P.; LIBBY, Peter. Tratado de Medicina Cardiovascular 5. ed. São Paulo, Roca, p.936 a 2139p, 1999. CARVALHO, João L. A.. Sistema para Análise da Variabilidade da Freqüência Cardíaca, 2002. Projeto Final de Graduação em Engenharia Elétrica - Universidade de Brasília, 2002. COSTA, Luis R. M.. Sistema de Geração, Transmissão, Recepção e Armazenamento de Informações Médicas via Web – Centro Médico. 2005. Trabalho de conclusão de curso (Graduação em Engenharia de Redes de Comunicação) – Universidade de Brasília, Brasília, 2005 GOMES, Danilo de M.; CURY, Lacordaire K. P. A Bomba Cardíaca: Uma Abordagem Geral da Anatomia e Fisiologia do Coração,2005. Trabalho GONÇALVES, José G.. Simulação de Sinais Cardíacos. 1999. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 1999. GUYTON, Arthur C; HALL, John E. Fisiologia Médica. Tradução Charles Alfred Esbérard. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan, 2002. 973 p., il. HAYKIN, Simon; VEEN, Barry V. Sinais e Sistemas. 5. ed. Tradução José Carlos Barbosa dos Santos. Porto Alegre: Bookman, 2001. 668p., il. INGLE, Vinay K, PROAKIS, John G. Digital signal processing using MATLAB. KOOGAN, A.; HOUAISS, A. (Ed.) Enciclopédia e dicionário digital 98. Direção Geral de andré Koogan Breikmam. São Paulo: Delta: Estadão, 1998. 5 CD-ROM. LABORATORY FOR BIOMEDICAL COMPUTER SYSTEMS AND IMAGING. The Long-Term ST Database: A Research Resource for Algorithm Development and Physiologic Studies of Transient Myocardial Ischemia. Boston – EUA. Disponível em: <http://mimi.fri.uni-lj.si/samples/lt00/lt00.pdf>. Acesso em 10 Out 2005. MITRA, S. K. Digital Signal Processing – A Computer based approach. 2nd edition, New: McGraw-Hill, 2001. Páginas 70-82. MOFFA, Paulo Jorge. Eletrocardiograma Normal e Patológico. São Paulo: Editora Roca toda, 2001. 911 p.

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48

MCSHARRY, Patrick E; CLIFFORD Gari; TARASSENKO Lionel; SMITH, Leonard A. A dynamical model for generating synthetic electrocardiogram signal, 20003. Disponível em <http://www.physionet.org/physiotools/ecgsyn/paper/>. Acesso em 20 fev. 2006. NETTER, Frank H.. Atlas de Anatomia Humana. Tradução Jacques Vissoky e Eduardo Cotecchia. 3. ed. Porto Alegre: Artmed, 2003. 542 p. il. PHYSIONET. Chart-O-Matic: View signals and annotations. Cambridge – EUA. Disponível em: <http://www.physionet.org/cgi-bin/chart>. Acesso em 10 Jan 2007. PHYSIONET. WFDB quick start for MS-Windows 95/98/NT/2000/ME/XP. Cambridge – EUA. Disponível em: <http://www.physionet.org/physiotools/wfdb.shtml>. Acesso em 21 Out 2006. POWER, H.; HART, R.T. Computer Simulations in Biomedicine. Southampton – UK: Computational Mechannics Publications, 1995. RODRIGUES Jr., Aldo J.. Anatomia humana: Atlas e texto. São Paulo: Ícone, 2003. p200-209.

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49

ANEXO A

Simulação remoção interferência 60 Hz

%Simulação de filtro Notch

%para remoção da Interferência 60Hz Rede Elétrica:

%================================================================

%OBSERVAÇÕES:

%- Remocao60Hz.m

% faz uso do arquivo ecglimpo.mat, que apresenta um sinal ECG com

% interferencia 60Hz da rede obtido através do Banco de dados

% Physiobank (PHYSIONET, 2006).

%- Neste programa sao implementados os diferentes filtros citados para que

% seja apresentado um comparativo da eficiencia destes filtros mediante a

% remocao da interferencia 60Hz da rede eletrica.

%- Por conveniencia, adotaremos a seguinte simbologia de cores para os

% gráficos apresentados neste programa:

%

% COR PRETA('k') = Sinal Livre de interferencia 60Hz

% COR VERMELHA('r') = Filtragem Butterworth

% COR VERDE('g') = Filtragem Chebyshev tipo 1

% COR AZUL('b') = Filtragem Chebyshev tipo 2

% COR AMARELA('y') = Filtragem Funcao Eliptica

%================================================================

clear all; %Limpa todas as variaveis presentes no matlab

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50

clc; %limpa a tela

load ecglimpo.mat; %Carrega o arquivo com a interferencia 60Hz

%fs = Frequencia de Amostragem (Hz)

%Fs deve ser maior que 2*Fmax do sinal

%fNyquist é a frequencia de Nyquist

fs = 1000;

fNyquist = fs/2;

t=(0:length(ecglimpo)-1)*(1/fs);

%t corresponde ao eixo do tempo (em segundos)

%INTERFERENCIA 60HZ***************************************************

n=0:length(ecglimpo)-1;

ruido=sin((2*pi*60*n)/2000);

n = n'; %Transpoe para poder somar sinais com mesma ordem

ruido = ruido'; %Transpoe para poder somar sinais com mesma ordem

[sinalruido] = [ecglimpo] + [ruido]

%*********************************************************************

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%PARAMETROS DE ATENUAÇÃO PARA AS FILTRAGENS:

%Wp = Freq limite da faixa de passagem

%Ws = Frequencia limite da faixa de rejeicao

%Rp = Máximo ripple na faixa de passagem (dB)

%Rs = Minima atenuacao na faixa de rejeicao (dB)

Wp1 = 10/fNyquist;

Wp2 = 70/fNyquist;

Ws1 = 17/fNyquist;

Ws2 = 68/fNyquist;

Rp = 0.1;

Rs = 40;

%O comando disp exibe texto na tela

fNyquist

Wp1

Wp2

Ws1

Ws2

Rp

Rs

%ORDEM E FREQ. NORMALIZADA DOS FILTROS ***********************

[N1, Wn1] = buttord([Wp1 Wp2], [Ws1 Ws2], Rp, Rs); %Butterworth

[N2, Wn2] = cheb1ord([Wp1 Wp2], [Ws1 Ws2], Rp, Rs); %Chebyshev tipo 1

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[N3, Wn3] = cheb2ord([Wp1 Wp2], [Ws1 Ws2], Rp, Rs); %Chebyshev tipo 2

[N4, Wn4] = ellipord([Wp1 Wp2], [Ws1 Ws2], Rp, Rs); %Eliptica

%N = Ordem do filtro

%Wn = Frequencia Normalizada de corte (3dB) do filtro

%*********************************************************************

%COEFICIENTES DOS FILTROS

[B1,A1] = butter(2, Wn1, 'stop');

[B2,A2] = cheby1(2, Rp, Wn2, 'stop');

[B3,A3] = cheby2(2, Rs, Wn3, 'stop');

[B4,A4] = ellip(2, Rp, Rs, Wn4, 'stop');

%*********************************************************************

%COEFICIENTES PARA VERIFICAÇÃO DA RESP EM FREQUENCIA

[H1,f1] = freqz(B1,A1, 1000, fs);

[H2,f2] = freqz(B2,A2, 1000, fs);

[H3,f3] = freqz(B3,A3, 1000, fs);

[H4,f4] = freqz(B4,A4, 1000, fs);

%*********************************************************************

%SINAL DA FILTRAGEM

SinalButter = filter(B1, A1, sinalruido);

SinalCheby1 = filter(B2, A2, sinalruido);

SinalCheby2 = filter(B3, A3, sinalruido);

SinalElipty = filter(B4, A4, sinalruido);

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53

%GRÁFICO DO SINAL S/ INTERFERENCIA

***************************************************************

figure(1)

plot(t(1:fs/2),ecglimpo(1:fs/2), 'k');

grid on

title(['GRAFICO SINAL S/ INTERFERENCIA 60HZ']);

xlabel('Tempo Normalizado (t/fs)');

ylabel('Tensão(mV)');

%GRAFICO DA INTERFERENCIA 60HZ

figure(2)

plot(t(1:fs/2),ruido(1:fs/2), 'k');

grid on

title(['GRAFICO DA INTERFERENCIA 60HZ']);

xlabel('Tempo Normalizado (t/fs)');

ylabel('Tensão(mV)');

%GRAFICO DO SINAL + INTERFERENCIA 60hZ

figure(3)

plot(t(1:fs/2),sinalruido(1:fs/2), 'k');

grid on

title(['GRAFICO SINAL + INTERFERENCIA 60HZ']);

xlabel('Tempo Normalizado (t/fs)');

ylabel('Tensão(mV)');

%*********** GRÁFICOS DAS RESPOSTAS EM FREQ ************

figure(4)

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54

subplot(411)

plot(f1, abs(H1), 'r')

grid on

xlabel('Frequencia Normalizada (f/fs)');

ylabel('Magnitude');

title(['Resposta em Frequência - Butterworth']);

subplot(412)

plot(f2, abs(H2), 'g')

grid on

xlabel('Frequencia Normalizada (f/fs)');

ylabel('Magnitude');

title(['Resposta em Frequencia - Chebshev 1']);

subplot(413)

plot(f3, abs(H3), 'b')

grid on

xlabel('Frequencia Normalizada (f/fs)');

ylabel('Magnitude');

title(['Resposta em Frequência - Chebshev 2']);

subplot(414)

plot(f4, abs(H4), 'y')

grid on

xlabel('Frequencia Normalizada (f/fs)');

ylabel('Magnitude');

title(['Resposta em Frequencia - Elíptica']);

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55

%*COMPARATIVO DAS DIFERENTES FILTRAGENS ************************

figure(5)

subplot(321)

plot(t(1:fs),SinalButter(1:fs), 'r');

Hold on;

grid on;

title(['FILTRAGEM Butterworth de Ordem = ', int2str(2)]);

xlabel('Tempo Normalizado (t/fs)');

ylabel('Tensão(mV)');

subplot(322)

plot(t(1:fs),SinalCheby1(1:fs), 'g');

Hold on;

grid on;

title(['FILTRAGEM Chebshev Tipo1 de Ordem = ', int2str(2)]);

xlabel('Tempo Normalizado (t/fs)');

ylabel('Tensão(mV)');

subplot(323)

plot(t(1:fs),SinalCheby2(1:fs), 'b');

Hold on;

grid on;

title(['FILTRAGEM Chebshev Tipo2 de Ordem = ', int2str(2)]);

xlabel('Tempo Normalizado (t/fs)');

ylabel('Tensão(mV)');

subplot(324)

plot(t(1:fs),SinalElipty(1:fs), 'y');

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56

grid on;

title(['FILTRAGEM Funcão Eliptica de Ordem = ', int2str(2)]);

xlabel('Tempo Normalizado (t/fs)');

ylabel('Tensão(mV)');

%*COMPARATIVO DE FILTROS SOBREPOSTOS**************************

figure(6)

plot(t(1:fs/2),ecglimpo(1:fs/2), 'k'); %Cor preta

grid on;

Hold on;

plot(t(1:fs/2),SinalButter(1:fs/2), 'r'); %Cor Vermelha

Hold on;

plot(t(1:fs/2),SinalCheby1(1:fs/2), 'g'); %Cor Verde

Hold on;

plot(t(1:fs/2),SinalCheby2(1:fs/2), 'b'); %Cor Azul

Hold on;

plot(t(1:fs/2),SinalElipty(1:fs/2), 'y'); %Cor Amarela

Hold on;

title(['Comparativo das filtragens: Butterworth, Chebyshev1, Chebyshev2 e Eliptica']);

xlabel('Tempo Normalizado (t/fs)');

ylabel('Tensão(mV)');

%*************ESPECTRO DOS SINAIS **********************************

h = spectrum.welch; %Inicializa modo de análise espectral do Matlab

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figure(7)

psd(h,sinalruido,'Fs',fs); %Exibe análise espectral

espec = spectrum(sinalruido,2^15,[],[],fs);

title(['Espectro Normalizado do sinal ECG c/ interferencia 60Hz']);

figure(8)

psd(h,SinalButter,'Fs',fs); %Exibe análise espectral

espec = spectrum(SinalButter,2^15,[],[],fs);

title(['Espectro Normalizado do sinal filtrado com Butterworth']);

figure(9)

psd(h,SinalCheby1,'Fs',fs); %Exibe análise espectral

espec = spectrum(SinalCheby1,2^15,[],[],fs);

title(['Espectro Normalizado do sinal filtrado com Chebshev tipo 1']);

figure(10)

psd(h,SinalCheby2,'Fs',fs); %Exibe análise espectral

espec = spectrum(SinalCheby2,2^15,[],[],fs);

title(['Espectro Normalizado do sinal filtrado com Chebshev tipo 2']);

figure(11)

psd(h,SinalElipty,'Fs',fs); %Exibe análise espectral

espec = spectrum(SinalElipty,2^15,[],[],fs);

title(['Espectro Normalizado do sinal filtrado com funcão Elíptica']);

%**********************************************************************8

%erroButter = [SinalButter]-[ecglimpo];

%porcentagemButter = [erroButter]/[ecglimpo]

%erroCheby1 = [SinalCheby1]-[ecglimpo];

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58

%porcentagemCheby1 = [erroCheby1]/[ecglimpo]

%errocheby2 = [SinalCheby2]-[ecglimpo];

%porcentagemCheby2 = [erroCheby2]/[ecglimpo]

%erroElipty = [SinalElipty]-[ecglimpo];

%porcentagemElipty = [erroElipty]/[ecglimpo]

Simulação Filtro passa-baixa

load apnea;

tempo = apnea(:,1);

tensao = apnea(:,2);

%********************************************************

%Frequencia de Amostragem (Hz)

fs = 310; %Fs deve ser maior que 2*Fmax do sinal

disp('Frequencia de Nyquist = ')

fNyquist = fs/2

%Wp = Freq limite da faixa de passagem

Wp = 10/fNyquist;

disp('Freq. limite faixa de passagem = ')

Wp

%Ws = Frequencia limite da faixa de rejeicao')

Ws = 151/fNyquist;

disp('Freq. limite faixa de rejeição = ')

Ws

%Máxima atenuaçao na faixa de passagem (dB)

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Rp = 0.5;

disp('Máxima atenuação na faixa de passagem (dB)')

Rp

%Minima atenuacao na faixa de rejeicao (dB)

Rs = 40;

disp('Minima atenuacao na faixa de rejeicao (dB)')

Rs

%**************************************************

%ORDEM DOS FILTROS

[N1, Wn1] = buttord(Wp, Ws, Rp, Rs); %Butterworth

[N2, Wn2] = cheb1ord(Wp, Ws, Rp, Rs); %Chebyshev tipo 1

[N3, Wn3] = cheb2ord(Wp, Ws, Rp, Rs); %Chebyshev tipo 2

[N4, Wn4] = ellipord(Wp, Ws, Rp, Rs); %Eliptica

%N = Ordem do filtro

%Wn = Frequencia Normalizada de corte (3dB) do filtro

%**********************************************************

%COEFICIENTES DOS FILTROS

[B1,A1] = butter(N1, Wn1, 'low');

[B2,A2] = cheby1(N2, Rp, Wn2, 'low');

[B3,A3] = cheby2(N3, Rs, Wn3, 'low');

[B4,A4] = ellip(N4, Rp, Rs, Wn4, 'low');

%***********************************************************

%COEFICIENTES PARA VERIFICAÇÃO DA RESP EM FREQUENCIA

[H1,f1] = freqz(B1,A1, 5000, fs);

[H2,f2] = freqz(B2,A2, 5000, fs);

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60

[H3,f3] = freqz(B3,A3, 5000, fs);

[H4,f4] = freqz(B4,A4, 5000, fs);

%***********************************************************

%FILTRAGEM

SinalButter = filter(B1, A1, tensao);

SinalCheby1 = filter(B2, A2, tensao);

SinalCheby2 = filter(B3, A3, tensao);

SinalElipty = filter(B4, A4, tensao);

%*********** GRÁFICOS DAS RESPOSTAS EM FREQ *****************

figure(1)

whitebg([1 1 1]);

subplot(411)

plot(f1, abs(H1), 'g')

grid on

title(['Resp. Freq Butterworth de Ordem = ', int2str(N1)]);

subplot(412)

plot(f2, abs(H2), 'r')

grid on

title(['Resp. Freq Chebshev Tipo1 de Ordem = ', int2str(N2)]);

subplot(413)

plot(f3, abs(H3), 'm')

grid on

title(['Resp. Freq Chebshev Tipo2 de Ordem = ', int2str(N3)]);

subplot(414)

plot(f1, abs(H1), 'b')

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61

grid on

title(['Resp. Freq Funcão Eliptica de Ordem = ', int2str(N4)]);

%*************** GRÁFICOS DAS FILTRAGENS *******************

figure(2)

subplot(411)

plot(tempo(1:150),SinalButter(1:150), 'g');

grid on

title(['FILTRAGEM Butterworth de Ordem = ', int2str(N1)]);

subplot(412)

plot(tempo(1:150),SinalCheby1(1:150), 'r');

grid on

title(['FILTRAGEM Chebshev Tipo1 de Ordem = ', int2str(N2)]);

subplot(413)

plot(tempo(1:150),SinalCheby2(1:150), 'm');

grid on

title(['FILTRAGEM Chebshev Tipo2 de Ordem = ', int2str(N3)]);

subplot(414)

plot(tempo(1:150),SinalCheby2(1:150), 'b');

grid on

title(['FILTRAGEM Funcão Eliptica de Ordem = ', int2str(N4)]);

%***************************************************************

% ESPECTRO FREQUÊNCIAS DO SINAL ORIGINAL

figure(3)

% spectrum(tensao,2^15,[],[],fs);

Hs=spectrum.periodogram;

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psd(Hs,tensao,'Fs',fs)

%********* Comparativo de Ordens ********************************

%Para Butterworth

[BB1,AA1] = butter(1, Wn1, 'low');

[BB11,AA11] = butter(10, Wn1, 'low');

[BB111,AA111] = butter(30, Wn1, 'low');

SinalButterN1 = filter(BB1, AA1, tensao);

SinalButterN10 = filter(BB11, AA11, tensao);

SinalButterN30 = filter(BB111, AA111, tensao);

figure(4)

subplot(311)

plot(tempo(1:150), SinalButterN1(1:150), 'g', tempo(1:150), SinalButterN10(1:150), 'b')

title('Butterworth ordem 1 (Verde) x Butterworth Ordem 10 (Azul)');

subplot(312)

plot(tempo(1:150), SinalButterN10(1:150), 'b', tempo(1:150), SinalButterN30(1:150), 'r')

title('Butterworth ordem 10 (Azul) x Butterworth Ordem 10 (Vermelho)');

subplot(313)

plot(tempo(1:150), SinalButterN1(1:150), 'g', tempo(1:150), SinalButterN30(1:150), 'r')

title('Butterworth ordem 1 (Verde) x Butterworth Ordem 30 (VERMELHO)');