Desenvolvimento de Firmware para Detecção de Anomalias no ECG em Monitor Multiparâmetros

• Claudinei Pereira de Moraes UFGD https://orcid.org/0009-0003-2504-6283
• Fábio Iaione UFMS https://orcid.org/0000-0003-2148-4254
• Luiz Eduardo Schardong Spalding HSVP https://orcid.org/0000-0001-9631-6314

DOI: https://doi.org/10.5753/semish.2026.23748

Resumo

O monitor multiparâmetros é um equipamento médico-assistencial utilizado para monitoramento de parâmetros fisiológicos dos pacientes, como o eletrocardiograma (ECG), que é capaz de fornecer uma ampla gama de indicadores da saúde do coração. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um firmware para o monitor multiparâmetros, desenvolvido por uma empresa nacional, detectar algumas anomalias no sinal de eletrocardiograma: taquicardia, bradicardia, arritmia, bloqueio e parada sinusal. Como resultados, destaca-se que o método utilizado para medição dos intervalos R-R do eletrocardiograma apresentou um erro absoluto máximo de 3,37% e uma taxa de acerto de 99,67% na detecção das anomalias.

Referências

Arruda et al. 2024. Arruda, L. S., Iaione, F., and Spalding, L. E. S. (2024). Dispositivo para Aquisição de ECG e Transmissão via BLE. SEMINÁRIO INTEGRADO DE SOFTWARE E HARDWARE (SEMISH), 51. , 2024, Brasília/DF. Anais. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2024 . p. 73-84.

Aspuru et al. 2019. Aspuru, J., Ochoa-Brust, A., Félix, R. A., Mata-López, W., Mena, L. J., Ostos, R., and Martínez-Peláez, R. (2019). ”Segmentation of the ECG Signal by Means of a Linear Regression Algorithm”. 19, 775; DOI: 10.3390/s19040775. Sensors.

Bagarrão 2014. Bagarrão, M. C. C. M. (2014). ”Contribuições para a deteção automática de eventos presentes em sinais de eletrocardiograma”. Dissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Eletrónica e Telecomunicações da Universidade do Algarve.

Bouaziz et al. 2014. Bouaziz, F., Boutana, D., and Benidir, M. (2014). ”Multiresolution wavelet-based QRS complex detection algorithm suited to several abnormal morphologies”. IET Signal Processing.

Chen et al. 2006. Chen, S.-W., Chen, H.-C., and Chan, H.-L. (2006). ”A real-time QRS detection method based on moving-averaging incorporating with wavelet denoising”. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 82 edition.

Clifford et al. 2017. Clifford, G., Liu, C., Moody, B., Li-wei, H., Silva, I., Li, Q., Johnson, A., and Mark, R. (2017). ”AF classification from a short single lead ECG recording: The PhysioNet/computing in cardiology challenge 2017”. 2017 Computing in Cardiology (CinC). IEEE., 1th edition.

Espressif 2026. Espressif (2026). ”esp32-s3-devkitc-1 v1.0”. Disponível em: [link] (30/01/2026).

Karimipour and Homaeinezhad 2014. Karimipour, A. and Homaeinezhad, M. R. (2014). ”Real-time electrocardiogram P-QRS-T detection–delineation algorithm based on quality-supported analysis of characteristic templates”. Computers in Biology and Medicine, 52 edition.

Leal et al. 2014. Leal, F. S., Toledo, M. M., Godoy, C. M. G., and Coelho, R. C. (2014). ”Algoritmo para detecção de picos de ondas características do ECG”. CBEB.

Li and Boulanger 2020. Li, H. and Boulanger, P. (2020). ”A Survey of Heart Anomaly Detection Using Ambulatory Electrocardiogram (ECG)”. Sensors, 20 edition.

Limeira 2019. Limeira, G. A. (2019). ”Avaliação do ritmo cardíaco em eletrocardiogramas de curta duração utilizando análise dos intervalos RR e aprendizado supervisionado”. Dissertação de mestrado em Engenharia Biomédica, COPPE, da Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Luz et al. 2016. Luz, E. J. S., Schwartz, W. R., Cámara-Chávez, G., and Menotti, D. (2016). ”ECG-based heartbeat classification for arrhythmia detection: A survey”. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 127 edition.

Melo 2011. Melo, B. R. P. (2011). ”Um Sistema Adaptativo para Detecção de Ondas de Eletrocardiografia”. Dissertação de mestrado. Instituto de Computação da Universidade Federal de Alagoas.

Oliveira 2007. Oliveira, F. I. (2007). ”Transformada de Hilbert sobre Bases de Wavelets: Detecção de Complexo QRS”. Dissertação de Mestrado em Engenharia de Teleinformática da Universidade Federal do Ceará.

PCS 2026. PCS, P. C. S. (2026). ”ecg guide”. Disponível em: [link] (30/01/2026).

Silva 2018. Silva, A. P. N. (2018). ”Uma Plataforma de Monitoramento Inteligente de Arritmia Cardíaca em Fluxo de Tempo Real”. Dissertação de mestrado em Sistemas e Computação do Departamento de Informática e Matemática Aplicada da Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

Smith 1999. Smith, S. W. (1999). ”The Scientist and Engineer’s Guide to Digital Signal Processing”. California Technical Publishing, 2 edition.

VisionnIT 2026. VisionnIT (2026). ”eprohealth”. Disponível em: [link] (30/01/2026).

Webster 1997. Webster, J. (1997). ”Medical Instrumentation: Application and Design”. Wiley, 3 edition.

Yeh and Wang 2008. Yeh, Y.-C. and Wang, W.-J. (2008). ”QRS complexes detection for ECG signal: The Difference Operation Method”. Computer Methods and Programs in Biomedicine.