A dynamical model for generating synthetic electrocardiogram signals

McSharry, Patrick E.; Clifford, Gari D.; Tarassenko, Lionel; Smith, Leonard A.

doi:10.1109/tbme.2003.808805

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“…Neste trabalho,é utilizado um modelo matemático de três equações diferenciais acopladas introduzido por McSharry e colaboradores [7],…”

Section: Modelo Matemático Para Batimentos Cardíacosunclassified

“…Os demais parâmetros do modelo são apresentados na Tabela 1, salvo a velocidade angular ω queé calculada por ω(t) = 2π/r(t), onde r(t)é a conversão discreto-contínua do tacograma r[n] [8]. No trabalho apresentado originalmente por McSharry et al [7], o tacograma r[n]é determinado pela transformada inversa de Fourier [8] (Figura 2(a))…”

Section: Modelo Matemático Para Batimentos Cardíacosunclassified

“…Neste trabalho apresenta-se, por meio do espectro de energia da Transformada Wavelet 3 Discreta (TWD) [4,12] que o tacograma pode ser melhor aproximado por um processo estocástico autorregressivo (AR) do que por meio dos espectros gaussianos introduzidos em [7]. Por fim, estrutura-se este trabalho da seguinte forma: na Seção 2é apresentado o modelo matemático responsável por simular os batimentos cardíacos; a Seção 3 trata da Transformada Wavelet Discreta (TWD); na Seção 4 são mostrados os resultados obtidos e naúltima seção as conclusões são apresentadas.…”

unclassified

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Análise Wavelet de Tacogramas Teóricos e Experimentais de Adultos Sadios

Evaristo¹,

Batista²,

Szezech³

et al. 2018

Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics

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Faculdade de Medicina de São José do Rio Preto, FAMERP, São José do Rio Preto, SPResumo. O crescente número de casos envolvendo doenças cardiovasculares vem motivando a comunidade científica a buscar novas técnicas, modelos matemáticos e inovações tecnológicas para complementar os métodos de avaliação de desempenho do coração já existentes. Dentre tais, destacam-se as análises não invasivas, capazes de detectar patologias leves e moderadas. Tomando-se esse viés, apresenta-se neste trabalho um modelo matemático que simula a morfologia do eletrocardiograma de um adulto sadio e leva a tacogramas mais realistas quando comparados com dados experimentais de 62 pacientes sadios.Palavras-chave. Coração, Variabilidade da Frequência Cardíaca, Processos Autorregressivos, Transformada Wavelet Discreta. IntroduçãoO coração humanoé umórgão monitorado pelo Sistema Nervoso Autônomo (SNA), responsável por controlar a vida vegetativa (involuntária), istoé, a musculatura lisa, a musculatura cardíaca e as glândulas exócrinas, cujas funções se relacionam com os sistemas respiratório, circulatório e gastrointestinal do sujeito [2].É dividido em dois subsistemas: Sistema Nervoso Simpático (SNS) e Sistema Nervoso Parassimpático (SNP). O SNPé responsável pelo controle do corpo em repouso, enquanto que o SNS atua em situações de alerta como, por exemplo, susto, medo, exercícios físicos e estresse mental [1].

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“…Neste trabalho,é utilizado um modelo matemático de três equações diferenciais acopladas introduzido por McSharry e colaboradores [7],…”

Section: Modelo Matemático Para Batimentos Cardíacosunclassified

unclassified

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Análise Wavelet de Tacogramas Teóricos e Experimentais de Adultos Sadios

Evaristo¹,

Batista²,

Szezech³

et al. 2018

Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics

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“…Other pulse shapes can be used to model ECG signals: for example, McSharry et al [8] proposed Gaussian mixtures to synthesize ECGs. Each Gaussian pulse is characterized by three parameters, namely amplitude, location and width.…”

Section: Prior Work On Ecg Compression and Modelingmentioning

confidence: 99%

Finite rate of innovation based modeling and compression of ECG signals

Baechler

Freris

Quick

et al. 2013

2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing

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Mobile health is gaining increasing importance for society and the quest for new power efficient devices sampling biosignals is becoming critical. We discuss a new scheme called Variable Pulse Width Finite Rate of Innovation (VPW-FRI) to model and compress ECG signals. This technique generalizes classical FRI estimation to enable the use of a sum of asymmetric Cauchy-based pulses for modeling electrocardiogram (ECG) signals. We experimentally show that VPW-FRI indeed models ECG signals with increased accuracy compared to current standards. In addition, we study the compression efficiency of the method: compared with various widely used compression schemes, we showcase improvements in terms of compression efficiency as well as sampling rate.

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“…By multiplying this time series by an appropriate scaling constant and adding an offset value, the resulting time series can give any required mean and standard deviation. More details on the construction of the RR-series are given in [13]. The system of ODEs from Eq.…”

Section: B the Heart Modelmentioning

confidence: 99%

Quantitative Verification of Implantable Cardiac Pacemakers

Chen

Diciolla

Kwiatkowska

et al. 2012

2012 IEEE 33rd Real-Time Systems Symposium

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Abstract-Implantable medical devices, such as cardiac pacemakers, must be designed and programmed to the highest levels of safety and reliability. Recently, errors in embedded software have led to a substantial increase in safety alerts, costly device recalls or even patient death. To address such issues, we propose a model-based framework for quantitative, automated verification of pacemaker software. We adapt the electrocardiogram model of Clifford et al, which generates realistic normal and abnormal heart beat behaviours, with probabilistic transitions between them, to produce a timed sequence of action potential signals that serve as pacemaker input. Working with the timed automata model of the pacemaker by Jiang et al, we develop a methodology for deriving the composition of the heart and the pacemaker, based on discretisation. The main correctness properties we consider include checking that the pacemaker corrects Bradycardia (slow heart beat) and does not induce Tachycardia (fast heart beat), for a range of realistic heart behaviours. We also analyse undersensing, through considering noise on sensor readings, and energy usage. We implement the framework using the probabilistic model checker PRISM and MATLAB and demonstrate encouraging experimental results. Our approach can be adapted to individual patients and is applicable to other pacemaker models.

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A dynamical model for generating synthetic electrocardiogram signals

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Análise Wavelet de Tacogramas Teóricos e Experimentais de Adultos Sadios

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