Análise de sinais de ECG com o uso de wavelets e redes neurais em FPGA

Este trabalho apresenta a implementacao de um sistema de analise de sinais de ECGs (eletrocardiogramas) embarcado em FPGA (field programmable gate array), capaz de classificar cardiopatias. A analise de ECGs e de grande importância devido a sua natureza potencialmente nao-invasiva, baixo custo e alta eficiencia na identificacao de patologias cardiacas. Visto que um sinal de ECG pode ser composto por horas de gravacao da atividade cardiaca, uma abordagem computacional para a sua analise torna-se um instrumento valioso para a reducao do tempo e dos erros de diagnostico. No presente trabalho uma serie de caracteristicas sao extraidas dos pulsos de ECG, que foram obtidos a partir dos sinais do banco de dados MIT-BIH, atraves da decomposicao por transformada wavelet discreta. Essas caracteristicas foram entao utilizadas para treinar uma Rede Neural do tipo feedforward para discernir pulsos normais de pulsos anomalos. Uma versao da rede neural foi entao programada em VHDL e em seguida implementada em um Kit da Xilinx modelo Spartan 3E para a classificacao pulso a pulso dos sinais de ECG. As implicacoes dessa arquitetura sao discutidas e os resultados sao apresentados Abstract