SoC-based biomedical embedded system design of arrhythmia detector

Arrhythmia is an irregular heartbeat where the blood may not be delivered effectively throughout the body and cause sudden cardiac arrest (SCA). Immediate treatment is required to prevent SCA. However, most of the existing electrocardiogram (ECG) monitoring devices are bulky, cost expensive and lack arrhythmia detection and classification system. This paper proposes a front-end on-board graphical interface design of System-on-Chip (SoC) based arrhythmia detector which can be used as a first screening device for cardiac disease patient. The system consists of a knowledge-based arrhythmia classifier which is able to identify three types of arrhythmias which are ventricular fibrillation (VF), premature ventricular contractions (PVCs) and second-degree atrioventricular (AV) block. The system has been evaluated and benchmarked with ECG data from MIT-BIH arrhythmia database. The results show that its accuracy is up to 99.25% with a computation time of 6.385 seconds. It is highly portable and relatively inexpensive for installation in small clinics and home monitoring

Proposta de um sistema de monitoramento e diagnóstico de eletrocardiograma portátil.

Este trabalho apresenta uma proposta de processamento de sinais que é demonstrado na implementação de um sistema de diagnóstico de cardiopatias. O sistema recebe os sinais de derivações de um eletrocardiograma, fornecido por um banco de dados. Estes sinais são filtrados e processados de tal forma que na saída deste sistema é gerado o possível diagnóstico do paciente em análise. Para o funcionamento deste sistema, o método adotado se baseia no agrupamento nebuloso, para reduzir a quantidade de amostras de dados a serem processadas, visando facilitar o processamento e reduzir o hardware dedicado para este fim. O agrupamento nebuloso permite extrair as principais características, ou grupos, de um sinal de entrada, e através destas características e das funções de pertinência, que relacionam os grupos, fornece regras que podem ser utilizadas em vários tipos de aplicações de controle e tomadas de decisão. Este trabalho demonstra a possibilidade de utilização do agrupamento nebuloso para gerar os grupos, que representam as características principais de um sinal de eletrocardiograma, permitindo assim um diagnóstico de prováveis doenças cardíacas. Para a geração do diagnóstico da cardiopatia, foi utilizada também a correlação para comparar os grupos de um sinal de um eletrocardiograma desconhecido com os grupos de um sinal de eletrocardiograma de um banco de dados de diagnóstico conhecido. A comparação que obtiver maior valor de correlação será reconhecida como o possível diagnóstico do paciente. Este trabalho apresenta o resultado da aplicação do agrupamento nebuloso para a redução das amostras a serem processadas, através de simulações de um sistema criado para comprovar o funcionamento da técnica citada e também o resultado da implementação deste sistema em uma FPGA. O reduzido número de amostras do processo de agrupamento torna o processamento mais simples e simplifica a implementação do hardware. De acordo com os testes, o método obteve 85% de diagnósticos corretos

Sistema embarcado de diagnóstico de eletrocardiograma utilizando fuzzy clustering e correlação.

Este trabalho visa demonstrar a viabilidade e o desenvolvimento de um sistema embarcado de identificação de doenças cardíacas. O propósito do sistema é a aquisição de sinais cardíacos, originados de um eletrocardiograma conectado a um paciente, e a apresentação de um provável diagnóstico. Para isso algumas técnicas de processamento de sinais são utilizadas. O sistema recebe os sinais de derivações de um eletrocardiograma, transmitido por sensores posicionados em pontos específicos no corpo do paciente. Estes sinais são filtrados e processados de forma que na saída, deste sistema, seja exibido o possível diagnóstico do paciente em análise. Para o funcionamento deste sistema será apresentada uma alternativa, visando melhorar seu funcionamento, que é a utilização do processo de Fuzzy Clustering, numa tradução direta: amostragem nebulosa, entretanto como esta nomenclatura não está consolidada o nome original será utilizado. Este processo de Fuzzy Clustering permite extrair as principais características de um sinal de entrada e, através destas características, fornece regras que podem ser utilizadas em vários tipos de aplicações de controle e tomadas de decisões. Este trabalho demonstra a possibilidade de utilização deste processo para gerar os pontos que representam as características principais de um sinal de eletrocardiograma. Para comprovar a funcionalidade do sistema, foi utilizado o método de correlação para comparar e obter o grau de similaridade entre o sinal em análise e os sinais de um banco de dados com o diagnóstico médico conhecido. A comparação que obtiver maior grau de similaridade, será reconhecida como o possível diagnóstico para o paciente. O sistema foi implantado em uma placa XILINX Spartan®-3A Starter FPGA. Sendo a FPGA (Field-programmable gate array) configurada com o Microblaze® Soft-Core vi Processor - XILINX Embeded Processor. Foram feitos testes reais deste sistema, utilizando uma base de dados pública, e os resultados foram comparados com figuras de méritos de outros trabalhos que utilizam outras técnicas para obter o diagnóstico de um paciente. Também foram verificados outros fatores, da implantação em hardware dedicado, que tornam este sistema mais eficiente utilizando as técnicas empregadas