Aplicação de técnicas de processamento de sinais estocásticos para separar o eletrocardiograma do eletromiograma em registros na região torácica - Costa Junior, José Dilermando. (UFRJ, 2011)
[PT]O objetivo deste trabalho foi remover artefatos eletrocardiográficos (ECG) de sinais eletromiográficos (EMG) dos músculos eretores espinhais utilizando técnicas de separação cega de fontes baseadas na análise de componentes independentes (ICA) e análise de componentes principais (PCA). A ICA foi realizada com o algoritmo FastICA e foram utilizados sinais reais e sinais simulados. O método convencional de ICA separou as fontes nos sinais reais com alto nível de contaminação de ECG e nos sinais simulados com relação sinal/interferência (RSI) menor que 20 dB. Em uma forma alternativa de utilizar a técnica de separação cega de fontes, a qual utiliza apenas um sinal e sua cópia com uma amostra deslocada no tempo como parâmetro de entrada para a ICA e PCA, foi possível reduzir a interferência do ECG em todos os sinais utilizados neste trabalho. A utilização da técnica de ICA e PCA traz benefícios em relação a outras técnicas de remoção do ECG, como filtros passa-altas, subtração e filtro adaptativo, pois é capaz de separar os sinais mesmo com sobreposição espectral e não requer coleta de sinais de referência. Além dos benefícios apresentados pela ICA convencional, a técnica alternativa facilita a prática clínica e reduz custos na coleta de sinais, visto que requer apenas um canal. Logo, as técnicas apresentadas neste trabalho se mostraram promissoras na remoção de artefatos de ECG em sinais EMG. Investigações adicionais são, contudo, ainda necessárias para a validação da metodologia proposta.[EN]The aim of this work was to remove ECG artifacts from surface electromyogram (EMG) signals collected from erector spinae muscles with blind source separation techniques based on independent component analysis (ICA) and principal component analysis (PCA). Real and simulated signals were used in this work and the FastICA algorithm was used to perform the ICA. The conventional ICA technique separated the sources in real signals with high levels of ECG contamination and in simulated signals with signal/interference ratio (SIR) less than 20 dB. In an alternative way, by using a single channel of EMG and the same one time-shifted by one sample as input parameters for the ICA and PCA, the interference of ECG was reduced. The ICA technique seems to be more efficient in removing the ECG from EMG than the other methods, such as high-pass filter, subtraction, adaptive filter, etc, because it is able to separate signals with spectral overlap and does not require registration of reference signals. Besides the benefits of the conventional use of ICA, the alternative technique presented in this work can facilitate the clinical practice as well as it reduces the costs in collecting signals, since it requires only one channel. Finally, this work showed that the techniques presented seems to be promising for removing ECG artifacts in EMG signals. However, further investigations are still necessary to prove that the proposed methodology is suitable.