Sistema de apoio ao diagnóstico da doença de Chagas baseado em escalogramas e redes neurais auto-organizáveis

Abstract

Introdução: A Doença de Chagas é uma endemia rural, prevalente em grande parte da América Central e América do Sul e, aproximadamente, metade dos pacientes contaminados com o parasita Trypanosoma cruzi não apresentam sinais clínicos, eletrocardiográficos e radiológicos de envolvimento cardíaco. Este trabalho, entretanto, propõe uma técnica de auxílio ao diagnóstico da Doença de Chagas baseada em sinais de eletrocardiografia, que extrai informações relevantes desses sinais. Métodos: Duas abordagens são estudadas e implementadas. Ambas utilizam sinais de variabilidade da frequência cardíaca (VFC) e classificação por meio de rede neural, mais especificamente, o mapa auto-organizável de Kohonen. A VFC, que reflete a modulação neural autonômica simpática e parassimpática do coração, é avaliada com base em séries contínuas de intervalos RR do ECG convencional registradas durante 5 minutos. Na primeira abordagem, indicadores estatístico-temporais obtidos diretamente dos sinais de VFC são utilizados como entrada da rede neural para treinamento e teste do método de classificação. Na segunda proposta, são utilizados escalogramas wavelet com função de base DoG (derivative of Gaussian) para avaliação dos sinais de VFC. Indicadores obtidos dos escalogramas são utilizados como entrada da rede neural no treinamento e no teste do algoritmo. Os mapas topológicos de Kohonen são utilizados para comparar a capacidade dos indicadores calculados dos sinais de VFC em discriminar pacientes chagásicos cardiopatas, chagásicos indeterminados e indivíduos normais. Os indicadores temporais convencionais e os indicadores escalográficos são comparados. Resultados: Os resultados mostram que os indicadores escalográficos têm poder discriminatório estatisticamente superior aos indicadores temporais convencionais. Em particular, a potência média da densidade de potência do escalograma na banda de altas frequências mostrou ser estatisticamente o indicador de maior poder discriminatório (p < 0,05 para os 3 casos). Conclusão: A metodologia proposta mostrou-se capaz de distinguir entre indivíduos normais, chagásicos cardiopatas e chagásicos indeterminados. Os índices escalográficos propostos mostraram maior capacidade classificatória que os índices temporais tradicionais.