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Coding and Iterative compression of biomedical signals

ABSTRACT

Em Biomedicina, a detecção e a quantfiicação de anormalidades presentes num sinal são desejáveis. Uma estratégia de codificação baseada em extração de características, tais como picos ou frequências, pode não capturar todas as irregularidades. Assim, uma representação baseada em funções de base definidas com conhecimento a priori do sinal pode ser mais precisa para aplicações biomédicas.

A escolha das funções base depende da natureza siológica do sinal e de suas peculiaridades. Sinais de eletrocardiograma (ECG) e eletroencefalograma (EEG) exibem características bem definidas. ECG, por exemplo, é um sinal elétrico composto de uma forma de onda específica (P, QRS e T). Se as características de um sinal a ser sintetizado são bem compreendidas, é possível derivar uma assinatura para o sinal. Uma codicação apropriada permite a extração de parâmetros relevantes para sua análise, tais como anormalidades num ciclo cardíaco representadas por uma alteração no sinal de ECG, ou então uma excitação das ondas cerebrais representada por uma modificação no sinal de EEG.

O objetivo deste projeto é introduzir uma nova técnica de codificação de sinais, que representa um sinal pela soma de funções sigmoides para aproximar iterativamente o sinal medido, com foco em aplicações biomédicas. Funções sigmoides tendem a reproduzir bem as grandes variações presentes em sinais biomédicos, daí a escolha de usá-las na codificação deste tipo de sinal. Serão explorados o nível de compressão dos dados, bem como a taxa de convergência. A técnica desenvolvida será comparada com técnicas convencionais de codificação e sua robustez será avaliada. Uma estratégia de codificação ótima pode trazer benefícios não só para a compressão, mas também na criação de assinaturas de sinais representando tanto condições siológicas normais como patológicas.

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Category
Master
 
Date
March 08, 2013
 
Place
Room 256, block A
Cidade Universitária
São Paulo
 
Candidate
Luiz Fernando Oliveira Corte Real
 
Supervisor
Prof. Dr. Jackowski, Marcel Parolin
 
Theses USP
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