HRV: pacote Python para análise de variabilidade da frequência cardíaca

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorZahn, Jean de Oliveira-
Autor(es): dc.contributorSantos, Jéssica Soares dos-
Autor(es): dc.creatorFerreira, Rhenan Bartels-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T18:01:27Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T18:01:27Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-09-26-
Data de envio: dc.date.issued2023-09-26-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://app.uff.br/riuff/handle/1/30608-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/762032-
Descrição: dc.descriptionA variabilidade da frequência cardíaca (VFC) é uma técnica não invasiva largamente utilizada para avaliar a função autonômica cardíaca. As análises do domínio do tempo e da frequência são utilizadas nos estudos de VFC e as suas interpretações estão ligadas tanto à informações de prognóstico quanto de diagnósticos clínicos. Os parâmetros estatísticos e geométricos, e os índices derivados da transformada rápida de Fourier e de métodos auto-regressivos são abordagens comumente utilizadas para avaliação da VFC de sinais de intervalos RR (iRR). Este estudo apresenta o HRV, um novo pacote para linguagem Python que inclui os principais índices e técnicas, tanto do domínio do tempo quanto da frequência para a análise da VFC. Além do cálculo dos índices, o pacote oferece funções para leitura de arquivos que contêm iRR e filtros para suavização do tacograma. Para testar a aplicabilidade do software desenvolvido no presente trabalho, a VFC foi analisada, utilizando-se o pacote HRV, em iRR derivados de um banco de dados de electrocardiogramas (ECG) de indivíduos saudáveis (Controles) e indivíduos com insuficiência cardíaca congestiva (ICC). O grupo ICC apresentou menor VFC medida em todos os índices calculados. O pacote HRV pode ser uma ferramenta útil e de código aberto para a análise da VFC-
Descrição: dc.descriptionHeart rate variability (HRV) is a widespread non-invasive technique to assess cardiac autonomic function. Time domain and frequency analyzes have been used in HRV studies and their interpretations are linked to both prognostic information and clinical diagnoses. Statistical and geometrical parameters, Fast Fourier Transform and Autoregressive based periodograms are commonly used approaches for the assessment of HRV from RR intervals (RRi) signals. This study presents HRV, a new package for Python that includes the main indexes and techniques, both time domain and frequency for HRV analysis. In addition to calculating the indexes, the package offers functions for reading files containing iRR and filters for tachogram smoothing. To test the feasibility of the software developed in the current study, the HRV was analyzed using the HRV package in the RRi derived from an electrocardiogram (ECG) database of healthy subjects (Controls) and individuals with congestive heart failure (CHF). The CHF group presented lower HRV measured in all calculated indices. The HRV package might be a useful and open source tool for VFC analysis-
Descrição: dc.description54 p.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectVariabilidade da frequência cardíaca-
Palavras-chave: dc.subjectDomínio do tempo e periodograma de Welch-
Palavras-chave: dc.subjectFrequência cardíaca-
Palavras-chave: dc.subjectPython (Linguagem de programação de computador)-
Palavras-chave: dc.subjectCódigo aberto (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectMétodo de Welch-
Palavras-chave: dc.subjectHeart rate variability-
Palavras-chave: dc.subjectTime domain and Welch periodogram-
Título: dc.titleHRV: pacote Python para análise de variabilidade da frequência cardíaca-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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