Sistema baseado em lógica fuzzy em FPGA para processamento e análise de sinais eletrocardiográficos patológicos / fuzzy logic based system in FPGA for processing and analysis of pathological electrocardiographic signals
DOI:
https://doi.org/10.34117/bjdv8n7-172Keywords:
sistemas fuzzy, eletrocardiograma, FPGA, cardiopatias.Abstract
A interpretação de sinais eletrocardiográficos (ECG) é uma tarefa complexae que ocasionalmente contém erros devidos ao fator humano; a detecção e análise automática de parâmetros de ECGseria uma forma de minimizar tais erros.O objetivo deste trabalho foi projetar e implementar um sistema baseado em Lógica Fuzzy em FPGA para o processamento e análise de sinais eletrocardiográficos patológicos. Com o auxílio da plataforma Intel® Quartus®, para desenvolvimento em FPGA, e do software MATLAB (academic use), com o toolbox Fuzzy Logic Designer para simulação de sistemas fuzzy, implementou-se um sistema Fuzzy modular implementado em FPGA para a detecção de cardiopatias em sinais ECGs, limitando-se aos parâmetros de duração e amplitude da onda P destes sinais. A limitação de parâmetros possibilitou adquirir um resultado satisfatório no quesito de classificação das cardiopatias (negativo, suspeito ou positivo), no entanto houve divergências entre o sistema simulado no MATLAB e na plataforma Quartus® em relação a saídadefuzzificada, dado a natureza da implementação de descrição de hardware. A proposta modular é promissora, necessitando o estudo dasfunções de pertinência, base de regras e conhecimento para ampliar os auxílios das interpretações relacionadas aos outros parâmetros contidos em um eletrocardiograma.
References
THIBODEAU, G.; PATTON, K. T.Structure&functionofthe body. 14. ed. St. Louis: Elsevier Mosby, 2012.
HALL, J. E. Guytonand Hall Textbookof Medical Physiology. 13. ed. Philadelphia: Elsevier, 2015.
COOK, D.A.; OH, S.-Y.; PUSIC, M. V. AccuracyofPhysicians’ ElectrocardiogramInterpretations.JAMA Internal Medicine, [s. l.], v. 180, n. 11, 1 nov. 2020.
WOOD, G. et al. ExploringtheImpactof Expertise, ClinicalHistory, and Visual Search onElectrocardiogramInterpretation. Medical Decision Making.[s. l.], v. 34, n. 1, 27 jan. 2014.
SIMÕES, M. G. Controle e modelagem fuzzy. São Paulo: Editora Blucher, 2007. ISBN 9788521215479. Disponívelem: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788521215479/. Acessoem: 23 mar. 2021.
COSTA, C. D. Projetos de CircuitosDigitais com FPGA.São Paulo:Editora Saraiva, 2014. ISBN 9788536520117. Disponívelem:https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/97885365 20117. Acessoem: 10 jul. 2021.
GRAUEL, A. Fuzzy Logic System for ECG Interpretation. In: Fuzzy Systems in Medicine. Heidelberg: Physica-Verlag HD, 2000. p. 246–259.
VUONG, P. T.; MADNI, A. M. VHDL Implementation For a Fuzzy LogicController.BEI Technologies, Inc., Sylmar, p. 8, 2011.
BALDANIA, M. D.; PATKI, A. B.; SAPKAL, A. M. Verilog-HDL basedimplementationof a fuzzy logiccontroller for embedded systems. 2013 IEEE InternationalConferenceonComputationalIntelligenceandComputingResearch. Anais[...]. [s. l.], IEEE, dez. 2013.

