Joao Alexandre L bo Marques - repositorio.ufc.br · Sinceros agradecimentos tamb´em ao Professor Edson Lucena, Chefe da Enfermaria da Maternidade Escola Assis Chateaubreand, e a

UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARA

PROGRAMA DE POS-GRADUACAO EM ENGENHARIA DE

TELEINFORMATICA

Joao Alexandre Lobo Marques

SISCTG - UM SISTEMA INTELIGENTE PARA

CLASSIFICACAO DE SINAIS CARDIOTOCOGRAFICOS

PARA AUXILIO AO DIAGNOSTICO MEDICO

FORTALEZA - CEARA

FEVEREIRO - 2007

c© Joao Alexandre Lobo Marques, 2007


SISCTG - UM SISTEMA INTELIGENTE PARA

CLASSIFICACAO DE SINAIS CARDIOTOCOGRAFICOS

PARA AUXILIO AO DIAGNOSTICO MEDICO

DISSERTACAO

Dissertacao submetida ao corpo docente da Coordenacao do Pro-

grama de Pos-Graduacao em Engenharia de Teleinformatica da

Universidade Federal do Ceara como parte dos requisitos necessarios

para obtencao do grau de MESTRE EM ENGENHARIA DE TELEIN-

FORMATICA.

Area de concentracao: Sinais e Sistemas

Paulo Cesar Cortez(Orientador)

FORTALEZA - CEARA

2007

SISCTG - Um Sistema Inteligente para Classificacao de

Sinais Cardiotocograficos para Auxılio ao Diagnostico Medico


Dissertacao de Mestre em Engenharia de Teleinformatica aprovada em 26/02/2007.

Paulo Cesar Cortez(Orientador)

Dr. Guilherme de Alencar Barreto

Dr. Rubens Viana Ramos

Dr. Leonardo Vidal Batista

Dr. Francisco Edson de Lucena Feitosa

iii

Dedico este trabalho a minha esposa Sonia, por me fazer

feliz a cada dia,

a minha filha Melissa, por ter renovado minha fe na vida,

e ao meu pai Antonio Marques (in memorian),

pelo exemplo de amor.

iv

Sumario

Sumario v

Lista de Tabelas vii

Lista de Figuras ix

1 Introducao 11.1 Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51.2 Organizacao desta Dissertacao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

2 Monitoramento Fetal 72.1 Introducao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72.2 Historico do Monitoramento Fetal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82.3 Cardiotocografia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92.4 Reconhecimento de Padroes da FCF . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2.4.1 Linha de Base da Frequencia Cardıaca Fetal . . . . . . . . . . 112.4.1.1 Taquicardia Fetal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122.4.1.2 Bradicardia Fetal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

2.4.2 Variabilidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.4.3 Aceleracoes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142.4.4 Desaceleracoes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

2.4.4.1 Desaceleracoes precoces - DIP I . . . . . . . . . . . . 162.4.4.2 Desaceleracoes tardias - DIP II . . . . . . . . . . . . 162.4.4.3 Desaceleracoes Variaveis . . . . . . . . . . . . . . . . 172.4.4.4 Desaceleracoes Prolongadas . . . . . . . . . . . . . . 18

2.4.5 Padroes nao usuais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182.5 Contracoes Uterinas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

2.5.1 Fisiologia das Contracoes Uterinas . . . . . . . . . . . . . . . 192.5.2 Monitoramento das Contracoes . . . . . . . . . . . . . . . . . 202.5.3 Quantificacao das Contracoes . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

v

2.5.4 Outros fatores que afetam as contracoes uterinas . . . . . . . . 212.6 Criterios da FIGO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222.7 Cardiotocografia Computadorizada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

2.7.1 O Sistema Oxford System 8002 . . . . . . . . . . . . . . . . . 252.7.2 O Sistema CTGOnline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272.7.3 Comparacoes entre os sistemas . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

2.8 Conclusao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

3 Estado da Arte 313.1 Sistemas de Processamento Digital de Sinais . . . . . . . . . . . . . . 313.2 Sistemas utilizando Inteligencia Computacional . . . . . . . . . . . . 333.3 Entropia Aproximada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 353.4 O Algoritmo Dawes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 353.5 O Algoritmo DMW . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 363.6 Conclusao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

4 Implementacao do SISCTG 394.1 Sistema de Inferencia Nebuloso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

4.1.1 Variaveis de Entrada e Saıda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 404.1.2 Modulo Fuzzyficador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 424.1.3 Base de Regras de Inferencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 454.1.4 Maquina de Inferencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 474.1.5 Modulo Desfuzzyficador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

4.2 O Sistema SISCTG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 504.3 Ambiente da Pesquisa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 514.4 Metodologia de validacao com a Equipe Medica . . . . . . . . . . . . 544.5 Conclusao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

5 Resultados 565.1 Avaliacao Visual de Cardiotocografias . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

5.1.1 Analise Qualitativa de CTGs . . . . . . . . . . . . . . . . . . 575.1.2 Diagnostico Visual de CTGs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

5.2 Resultados do SISCTG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 625.2.1 Base de Dados da MEAC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 635.2.2 Base de Dados da Trium . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

5.3 Conclusao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

6 Conclusoes, Contribuicoes e Trabalhos Futuros 686.1 Contribuicoes do SISCTG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 686.2 Trabalhos Futuros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

vi

Referencias Bibliograficas 71

Bibliografia 71

A O Projeto SISCTG 78A.1 Historico do Projeto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79A.2 A parceria Brasil-Alemanha . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81A.3 Implantacao do CTGOnline na MEAC . . . . . . . . . . . . . . . . . 82

B Introducao a Logica Nebulosa 83B.1 Pensamento Nebuloso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83

B.1.1 Imprecisao x Incerteza . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85B.2 Caracterizacao de um Problema Nebuloso . . . . . . . . . . . . . . . 86B.3 Teoria dos Conjuntos Nebulosos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88B.4 Funcoes de Pertinencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90B.5 Operacoes sobre Conjuntos Nebulosos . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93B.6 Exemplo de Sistema de Inferencia Nebuloso . . . . . . . . . . . . . . 93

B.6.1 Modulo Desfuzzificador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95B.7 Aplicacoes de Logica Nebulosa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96

B.7.1 Controle Nebuloso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97B.7.2 Engenharia Biomedica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98

B.8 Conclusao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99

vii

Lista de Tabelas

2.1 criterios estabelecidos pela FIGO. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

2.2 extensao dos criterios estabelecidos pela FIGO - Sistema CTGOnLine. 29

4.1 SISCTG - criterios definidos pela MEAC. . . . . . . . . . . . . . . . . 42

4.2 SISCTG - conjunto de regras determinısticas. . . . . . . . . . . . . . 47

4.3 SISCTG - subconjunto de regras de inferencia nebulosas. . . . . . . . 55

5.1 resultados tabulados da analise visual de CTGs por 4 especialistas. . 62

5.2 matriz de confusao resultante da analise pelo SISCTG de 100 exames

classificados deterministicamente. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

5.3 matriz de confusao resultante da analise pelo SISCTG de 100 exames

classificados com ponderacoes pelo especialista. . . . . . . . . . . . . 65

B.1 Crescimento do numero de publicacoes em Logica Fuzzy. . . . . . . . 98

viii

Lista de Figuras

1.1 sinais de FCF e UC de um CTG. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

2.1 cardiotocografia tıpica. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

2.2 informacoes importantes em uma curva de FCF. . . . . . . . . . . . . 12

2.3 desaceleracao em uma curva de FCF. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

2.4 diversas desaceleracoes em uma CTG. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

2.5 CTG interpretada pelo programa CTGOnline. . . . . . . . . . . . . . 28

4.1 diagrama em blocos de um sistema de inferencia nebuloso. . . . . . . 40

4.2 interface do sistema SISCTG. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

4.3 relatorio de saıda do sistema SISCTG. . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

4.4 MEAC - rede de cardiotocografos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

5.1 pesquisa qualitativa de CTGs - pagina 1. . . . . . . . . . . . . . . . . 59

5.2 pesquisa qualitativa de CTGs - pagina 2. . . . . . . . . . . . . . . . . 60

5.3 interpretacao visual de CTGs. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

A.1 Cardiotocografo existente na MEAC no inıcio do projeto. Sem interface

de comunicacao. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

B.1 Dado o Universo U, seja o conjunto A representando os fumantes e B

os nao fumantes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87

B.2 Representacao grafica da populacao de fumantes . . . . . . . . . . . . 88

B.3 Conjuntos Fuzzy para a variavel Temperatura Ambiente. . . . . . . . 91

ix

B.4 Conjuntos nebulosos representados por funcoes de pertinencia trape-

zoidais. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92

B.5 Conjuntos nebulosos representados por funcoes de pertinencia gaussianas. 92

B.6 Variavel de Entrada A, com valores definidos no intervalo de 0 a 100 . 94

B.7 Variavel de Entrada B, com valores definidos no intervalo de 0 a 200 . 94

B.8 Variavel de Saıda C, com valores definidos no intervalo de 0 a 50 . . . 95

B.9 Aplicacao do modelo de Mamdani a um conjunto de regras de inferencia. 97

x

Resumo

A analise acurada da frequencia cardıaca fetal (FCF ou FHR - Fetal Heart Rate)

correlacionada com as contracoes uterinas maternas (UC - Uterine Contractions) per-

mite gerar diagnosticos e a consequente antecipacao de problemas diversos relativos

ao bem estar fetal e a preservacao de sua vida. O presente trabalho apresenta os

resultados de um sistema hıbrido baseado em regras determinısticas e em um modulo

de inferencia nebuloso (fuzzy) para analise de sinais de FCF e UC coletados atraves

de exames denominados cardiotocografias (CTG). As variaveis analisadas sao o valor

basal da FCF, sua variabilidade de curto e de longo prazo, aceleracoes transitorias e

desaceleracoes, sendo estas classificadas por seu tipo e pelo numero de ocorrencias.

A saıda do sistema e o diagnostico em primeiro nıvel, baseado nas informacoes das

variaveis de entrada definidas. O sistema SISCTG e desenvolvido na linguagem de

scripts do programa Matlab versao 7. Modelagens e testes sao realizadas utilizando-se

o Fuzzy Toolbox do programa Matlab. O projeto tambem conta com uma parceria

multi-institucional entre o Brasil e a Alemanha, envolvendo a Universidade Federal

do Ceara (UFC), atraves do Departamento de Engenharia de Teleinformatica (DETI)

e da Maternidade-Escola Assis Chateaubriand (MEAC), a Technische Universitat

Munchen (TUM), a Bundeswehr Universitat Munchen e a empresa Trium Analysis

Online GmbH. Os resultados obtidos pelo SISCTG sao bastante promissores, classifi-

cando todos os exames normais corretamente. Este e o comportamento esperado, uma

vez que CTGs sao exames de baixa especificidade, tendo como interesse maior encon-

trar indıcios de patologias, sem a necessidade de identifica-las precisamente. Estes

resultados permitem projetar o aperfeicoamento deste sistema com a insercao, por

exemplo, de novas variaveis de entrada. Sao realizados procedimentos de validacao

com multiplos especialistas na area obstetrica tanto no Brasil quanto na Alemanha.

Abstract

The accurate analysis of the fetal heart rate (FHR) and its correlation with uter-

ine contractions (UC) allows the diagnostic and the anticipation of many problems

related to fetal distress and the preservation of his life. This dissertation presents

the results of an hibrid system based on a set of deterministic rules and fuzzy infer-

ence system developed to analyze FHR and UC signals collected by cardiotocography

(CTG) exams. The studied variables are basal FHR, short and long term FHR vari-

ability, transitory accelerations and decelerations, these lasts classified by their type

and number of ocurrencies. The system output is a first level diagnostics based on

those input variables. The SISCTG system is developed using the Matlab version

7 script language. Tests and modeling issues used the Matlab Fuzzy Toolbox. The

project also supports a multi-institutional agreement between Brazil and Germany,

among the DETI - Departamento de Engenharia de Teleinformatica of the UFC - Uni-

versidade Federal do Ceara, the MEAC - Maternidade-Escola Assis Chateaubriand),

the TUM - Technische Universitat Munchen, the Bundeswehr Universitat Munchen

and the Trium Analysis Online GmbH. The SISCTG results are very promising, cor-

rrectly classifying all normal exams. This is the expected behavior, once CTG exams

are classified as of low specificity, with the most interest focused in finding pathologies

aspects, but not precisely identifying them. These results allow the projection of im-

provements to the proposed system, inserting new input variables, for example. The

system validation methodology was based on the knowledge of Brazilian and German

obstetricians.

Agradecimentos

Dedico um agradecimento especial ao Professor Paulo Cesar Cortez, um mestre

na essencia da palavra, pela orientacao objetiva neste trabalho e pelo exemplo conta-

giante de dedicacao a pesquisa e ao ensino.

Agradeco tambem ao Professor Guilherme de Alencar Barreto, por sua partic-

ipacao na modelagem do projeto, orientacao clara e sensata e a pronta ajuda em

momentos cruciais do projeto. Certamente seu nome pode constar com destaque nos

resultados deste trabalho.

Sinceros agradecimentos tambem ao Professor Edson Lucena, Chefe da Enfermaria

da Maternidade Escola Assis Chateaubreand, e a toda sua equipe, pela ajuda na luta

que travamos juntos para efetivar a implantacao do sistema de CTG computadorizada

na MEAC, um avanco significativo para a instituicao, com resultados, estou certo,

alcancados ja em 2007.

Expresso meus agradecimentos tambem ao Professor Rubens Viana Ramos, pelas

proveitosas sugestoes e ao Professor Leonardo Vidal Batista, por dedicar parte de seu

tempo ao engrandecimento deste trabalho, participando da banca.

Aos participantes do projeto ligados a empresa Trium Analysis Online GmbH, em

Munique, Alemanha, em especial ao Sr. Martin Daumer, Christian Harbock e Katrin

Noack.

Ao Ministerio Publico Federal, pela licenca para capacitacao.

A FUNCAP, por financiar parcialmente este projeto.

Capıtulo 1

Introducao

A Medicina Fetal e uma area recente da Obstetrıcia, que visa monitorar e determi-

nar acoes para proporcionar o bem-estar do feto. Ate pouco tempo atras, as equipes

medicas nao possuıam equipamentos que as ajudassem a obter informacoes uteis e

precisas sobre o estado do feto. Hoje em dia, equipamentos de alta tecnologia per-

mitem o acesso a estas informacoes.

Uma das principais formas utilizadas pela Medicina Fetal consiste na aplicacao de

exames visuais, atraves dos equipamentos baseados em ultra-som. Usam-se, tambem,

outros sistemas com sensores baseados na tecnologia Doppler e tocograficos, sendo

os primeiros para o monitoramento dos batimentos cardıacos fetais e os outros para

realizar um mapeamento das contracoes uterinas maternas. Estes sensores permitem

que seja realizado um acompanhamento contınuo dos sinais fetais e maternos, uma vez

que a correlacao entre as duas medicoes permite que sejam feitas analises do estado

fetal. Este tipo de acompanhamento torna possıvel determinar um grande conjunto

de caracterısticas fisiologicas e mesmo de patologias ou alteracoes na saude do feto

examinado [19].

O acompanhamento contınuo do sinal de frequencia cardıaca fetal (FCF) (Fe-

tal Heart Rate, FHR) concorrentemente as contracoes uterinas maternas (Uterine

Contractions, UC) e possibilitado atraves do exame denominado cardiotocografia ou

CTG que e realizado com o uso do equipamento conhecido como cardiotocografo.

1

Capıtulo 1: Introducao 2

Figura 1.1: sinais de FCF e UC de um CTG.

Este equipamento registra eletronicamente, de forma sucessiva e simultanea, alem do

sinal da frequencia cardıaca fetal, a movimentacao fetal e a ocorrencia de contracoes

uterinas materna.

A Figura 1.1 traz uma amostra dos sinais de FCF e UC coletados simultaneamente

em uma CTG. A analise destes dois sinais permite gerar um prognostico com a final-

idade de detectar diversos problemas fetais como alteracoes neurologicas ou baixos

nıveis de oxigenacao. E indicado principalmente para as gestacoes de risco, que po-

dem levar ao obito do feto ou mesmo ao aparecimento de sequelas graves, podendo

ser realizado tanto no perıodo gestacional quanto durante o parto [18].

De uma maneira geral, o sinal mais rico em informacoes existente no exame

cardiotocografico e a FCF. A partir desta informacao, o bem-estar fetal e avaliado

baseado nos seguintes parametros: frequencia cardıaca fetal basal ou linha de base da


frequencia cardıaca fetal; variabilidades de longo e de curto prazo; aceleracao tran-

sitoria e as desaceleracoes, com seus variados tipos. Descricoes superficiais de cada

um destes parametros podem ser vistas a seguir, de acordo com que e apresentado

por Freeman et al. [14].

A frequencia cardıaca fetal basal consiste na media aproximada dos valores da

FCF avaliados num segmento de 10 minutos do tracado cardiotocografico, excluindo-

se: desaceleracoes, aceleracoes, perıodos de acentuada variabilidade e segmentos onde

a variacao da FCF apresente diferencas superiores a 25 batimentos por minuto (bpm).

Em qualquer segmento de 10 minutos, a duracao mınima da linha de base deve ser de

dois minutos ou este parametro sera considerado indeterminado. Considera-se normal

valores entre 110 e 160 bpm.

A variabilidade e definida como a oscilacao da linha de base da FCF com dois

componentes: microoscilacao e macrooscilacao. A microoscilacao e a variabilidade

compreendida entre uma batida e outra, instante a instante. Na interpretacao visual

do tracado cardiotocografico, nao e possıvel avaliar a microoscilacao, mas atualmente,

e possıvel de ser estudada atraves dos modernos sistemas computadorizados de analise

de cardiotocografias fetais. A macrooscilacao consiste na oscilacao de longa duracao

ou variabilidade oscilatoria, em que a FCF descreve de 2 a 6 ciclos (ascensos e descen-

sos) no decurso de 1 minuto. A definicao de variabilidade, na analise visual, baseia-se

na amplitude dos complexos, exceto para o padrao sinusoidal, cuja presenca indica

estado patologico.

As aceleracoes transitorias sao ascensos transitorios da FCF com amplitude de

pelo menos 15 bpm, durante pelo menos 15 segundos. E um importante marcador

cardiotocografico para caracterizar o bem-estar fetal.

Finalmente, as desaceleracoes sao quedas temporarias da FCF, classificadas de

acordo com a associacao ou nao as contracoes uterinas em periodicas ou nao periodi-

cas.

Cada um dos parametros apresentados, bem como seus valores padroes para

analise e seus diversos tipos sao importantes em qualquer sistema de monitoramento


fetal para auxılio ao diagnostico medico.

Devido ao grande numero de variaveis a serem analisadas, um problema que surge,

normalmente, na utilizacao do exame cardiotocografico convencional e a diversidade

de interpretacao e nomenclatura empregada para expressar tanto as patologias quanto

a vitalidade fetal. Para minimizar este problema, algumas iniciativas de classificacao

sao usadas pela comunidade medica internacional, com destaque para a FIGO - Fed-

eracao Internacional de Ginecologia e Obstetrıcia (International Federation of Gy-

naecology and Obstetrics), que determina um conjunto de valores para classificacao

dos parametros medidos pela cardiotocografia [13]. Entretanto, outras iniciativas

de classificacao sao criadas em outras instituicoes, dificultando a padronizacao das

interpretacoes dos exames.

Dentre as diversas classificacoes, destaques devem ser dados para:

• O American College of Obstetricians and Gynaecologists - ACOG, instituicao

norte-americana que define sua classificacao propria das variaveis e dos valores

considerados em cardiotocografias [2];

• O Royal College of Obstetricians and Ginecologists - RCOG, instituicao inglesa

com forte influencia nas comunidades medicas europeia e brasileira, que criou

um guia baseado nas evidencias clınicas para o acompanhamento fetal [44];

• A Federacao Brasileira de Ginecologia e Obstetrıcia - FEBRASGO, que em

seu manual de orientacao a assistencia pre-natal estabelece algumas orientacoes

sobre o uso da cardiotocografia [1].

Alem disso, a propria Maternidade-Escola Assis Chateaubriand (MEAC), insti-

tuicao pertencente a Universidade Federal do Ceara (UFC), possui uma classificacao

propria definida por sua equipe medica da area Obstetrica.

O grande numero de padronizacoes e ainda a natureza do exame permite um alto

nıvel de subjetividade em sua analise, resultando em uma forte variacao na interpre-

tacao dos dados de acordo com os avaliadores dos sinais. Assim, o mesmo exame pode

ser avaliado de maneiras distintas caso seja submetido a diferentes especialistas.


Diante do exposto, ha uma forte necessidade de se aumentar a precisao e con-

fiabilidade na analise dos sinais cardiotocograficos. Assim, sistemas computacionais

para interpretacao de sinais cardiotocograficos estao sendo desenvolvidos, sendo alvos

de pesquisa tanto de universidades quanto dos fabricantes de equipamentos medicos

computadorizados.

1.1 Objetivos

Dentro do contexto apresentado, este trabalho tem por objetivo a modelagem e o

desenvolvimento do SISCTG, um sistema computacional inteligente baseado em logica

nebulosa (fuzzy) e em um conjunto determinıstico de regras, para analise e auxılio ao

diagnostico medico de exames cardiotocograficos.

1.2 Organizacao desta Dissertacao

No Capıtulo 2 sao apresentados os aspectos medicos relacionados ao exame com a

analise da FCF e das contracoes uterinas, as variaveis, os parametros utilizados para

diagnosticos e uma serie de analises de exames cardiotocograficos. Tambem e justifi-

cada a utilizacao da cardiotocografia computadorizada como importante ferramenta

de auxılio ao diagnostico medico.

O estado da arte relativo as pesquisas realizadas sobre o exame estudado e apre-

sentado no Capıtulo 3. Sao implementacoes e abordagens realizadas por diversas

equipes de engenheiros e medicos no mundo inteiro, com uma significativa quanti-

dade de pesquisas que estao sendo realizadas, tanto atraves da aplicacao de tecnicas

de Processamento Digital de Sinais, quanto com o uso de Inteligencia Computacional.

Em seguida, todos os passos da implementacao do Sistema de Inferencia Fuzzy

SISCTG sao apresentados em detalhes no Capıtulo 4. Tambem e abordado o uso do

Matlab Fuzzy Toolbox como ferramenta de auxılio ao desenvolvimento do sistema e,

finalmente, os aspectos praticos do desenvolvimento da solucao para a MEAC/UFC,


com a definicao de sua interface de entrada e saıda.

No Capıtulo 5 sao analisados os resultados obtidos em duas pesquisas realizadas

na MEAC. A primeira com a analise visual por parte de especialistas em obstetrıcia

de diversos exemplos de exames cardiotocograficos. A segunda com a comparacao de

diagnosticos fornecidos por medicos com o diagnostico determinado pelo sistema.

Finalmente, no Capıtulo 6 sao apresentadas as conclusoes do trabalho, suas con-

tribuicoes e ainda um conjunto de possıveis trabalhos futuros a serem desenvolvidos

em continuidade ao projeto.

Capıtulo 2

Monitoramento Fetal

2.1 Introducao

Com o objetivo de prever o sofrimento fetal e evitar sua morte ou mesmo o aparec-

imento de sequelas apos o nascimento, diversos esforcos estao sendo realizados para

o desenvolvimento de tecnicas e equipamentos que realizem o monitoramento do feto

com a maior precisao e o menor risco possıveis.

Atualmente, diversos nıveis de monitoramento sao utilizados, podendo ser classi-

ficados, dentre varios tipos de classificacao existentes, pela epoca gestacional em que

sao realizados. Monitoramento antepartum e o monitoramento realizado durante a

gravidez, capaz de detectar diversas alteracoes no feto, levando a importantes tomadas

de decisao sobre a gestacao; e o monitoramento intrapartum que e realizado durante

o trabalho de parto, uma fase em que diversas complicacoes podem ser evitadas, caso

haja um monitoramento eficiente [14].

Tecnicas invasivas e nao invasivas sao utilizadas no monitoramento fetal. As

primeiras necessitam do contato direto com o feto, enquanto as ultimas sao realizadas

externamente, sendo elas as que oferecem menor risco de aborto ou de infeccoes tanto

materna quanto fetal.

A frequencia cardıaca fetal e um importante sinal a ser analisado para a deter-

minacao do bem-estar de um feto, podendo ser realizado de maneira nao invasiva,

7

Capıtulo 2: Monitoramento Fetal 8

atraves de equipamentos denominados cardiotocografos, e com um grau de precisao

de boa qualidade.

Segundo Freeman et al. [14], pesquisas demonstram que a analise de alguns

parametros relacionados a FCF podem levar a consideracoes nao somente sobre o

estado cardıaco do feto, mas tambem sobre seu estado neurologico, a oxigenacao de

seus tecidos e o fluxo sanguıneo a ele fornecido.

Alteracoes na FCF, analisadas conjuntamente com a ocorrencia de contracoes

uterinas, constituem uma base de informacoes eficiente para o monitoramento fetal.

Com isso, diversos fatores externos que podem causar modificacoes do estado fetal

(problemas fetais, alteracoes no estado materno ou mesmo o uso de medicamentos)

devem ser considerados.

Este capıtulo apresenta as principais tecnicas utilizadas para o monitoramento de

fetos, com destaque para o monitoramento da frequencia cardıaca fetal e das con-

tracoes uterinas com o exame denominado cardiotocografia, avaliando suas alteracoes

significativas para analise do bem estar fetal.

2.2 Historico do Monitoramento Fetal

Ainda durante o seculo XIX, o benefıcio de se acompanhar a frequencia cardıaca de

fetos comeca a ser estudado, com a realizacao das primeiras atividades de auscul-

tacao fetal com estetoscopios, sendo inclusive criado por Adolph Pinard em 1876 um

equipamento especıfico para tal atividade. Esta analise surgia como uma potencial

ferramenta para diminuir o numero de mortes de fetos por problemas que ocorrem

em epocas proximas ou mesmo durante o parto [14].

De acordo com o Royal College of Obstetricians and Gynaecologists (RCOG),

sediado em Londres [44], com o surgimento de novos equipamentos no inıcio do

seculo XX, a ideia de monitoramento contınuo e completo fica mais proxima de ser

atingida. Entretanto, para a deteccao de uma eletrocardiografia eficiente do feto,

torna-se necessario o uso de sensores invasivos, uma vez que a medicao externa e


fortemente influenciada pelos batimentos cardıacos maternos.

Apenas apos a aplicacao de sensores baseados na tecnica do efeito Doppler para

a deteccao dos batimentos cardıacos fetais, em 1964, o monitoramento da frequencia

cardıaca fetal toma novos rumos. A possibilidade de monitoramento nao invasivo

faz crescer o uso desta tecnica e equipamentos denominados cardiotocografos sao

entao fabricados, oferecendo a deteccao simultanea da frequencia cardıaca fetal e das

contracoes uterinas maternas.

Diversos estudos realizados nos anos 70, mostram uma diminuicao no numero de

obitos fetais para os casos em que houve monitoramento fetal eletronico comparados

com outros em que nao houve monitoramento. No entanto, diversas contestacoes

sao feitas nas metodologias empregadas na avaliacao destes resultados. Alem disso, a

ocorrencia de casos de falsos positivos, levando a intervencoes desnecessarias, tambem

criam a necessidade de se estabelecer metodos mais cuidadosos para a analise das

variaveis estudadas no monitoramento.

Mesmo com todo cuidado que qualquer tomada de decisao medica inspire, a

evolucao no uso do monitoramento da frequencia cardıaca fetal possui uma aplicabil-

idade incontestavel em casos de deteccao de sofrimento fetal, principalmente para o

caso de gestacoes de risco [12].

Para melhorar a qualidade nas interpretacoes dos exames, a cardiotocografia com-

putadorizada e o mais recente avanco nesta area, integrando sistemas computadoriza-

dos aos cardiotocografos para uma analise de primeiro nıvel baseada em padroes

internacionalmente estabelecidos pela comunidade cientıfica da area.

2.3 Cardiotocografia

Conforme ja apresentado anteriormente, a cardiotocografia e um exame de monitora-

mento contınuo da FCF (representado no termo pelo radical cardio) e das contracoes

uterinas maternas (representado no termo pelo radical toco). Concomitantemente,

tambem podem ser registrados manualmente os movimentos fetais, com o uso de


Figura 2.1: cardiotocografia tıpica.

registradores que ficam de posse da mae. A cada movimento do feto, o acionador

e pressionado. A saıda convencional de uma CTG e a impressao das curvas dos

dois sinais monitorados e pontos indicando os registros de movimentacao fetal feitos

pela mae. Na Figura 2.1 pode ser visto um tracado tıpico de uma cardiotocografia

classificada como normal.

Na Figura 2.1 podem ser visualizadas a curva representativa da FCF na parte

superior e outra da UC na parte inferior. Os pontos existentes na parte central sao

indicacoes de movimentacao fetal por parte da mae.

Com o tipo de monitoramento descrito anteriormente, diversos fatores podem ser

avaliados para determinar se o feto e reativo, ou seja, normal, ou nao reativo, isto e,

encontra-se em sofrimento momentaneo ou em estado patologico. Sao estes fatores e

padroes que sao apresentados na proxima secao.


2.4 Reconhecimento de Padroes da FCF

Gerar parametros matematicos ou estatısticos sobre a FCF e uma tarefa difıcil, uma

vez que a tarefa de interpretacao deste sinal pode ser considerada tanto um estudo

da area de reconhecimento de padroes, quanto um processo de avaliacao de multiplos

fatores clınicos para determinacao do nıvel de oxigenacao do feto, por exemplo [14].

Nesta secao sao apresentados os seguintes parametros avaliados em um exame de

CTG:

• linha de base da frequencia cardıaca fetal;

• variabilidade;

• presenca de desaceleracoes e seus tipos;

• presenca de aceleracoes;

• padroes nao-usuais.

Todas as definicoes utilizadas estao baseadas no que e estabelecido por Freeman

[14], pela FIGO [13] e pelo NIHCD - National Institute of Child Health and Human

Development [33].

2.4.1 Linha de Base da Frequencia Cardıaca Fetal

A linha de base da FCF e um valor medio calculado em um intervalo pre-estabelecido

de tempo. De acordo com o NIHCD e a FIGO, este intervalo esta entre 110 a 150

bpm (batimentos por minuto). Ja Freeman estabelece o intervalo de 120 a 160 bpm.

O valor da linha de base da FCF e estabelecido apos 10 minutos de duracao do exame.

Da mesma forma, alteracoes nesta linha de base so sao consideradas se maiores que 10

minutos. Alteracoes de menor duracao sao classificadas como alteracoes periodicas.

Entretanto, seguindo-se este criterio, deve ser levada em consideracao a possibilidade

de existencia de alteracoes periodicas de longa duracao, como por exemplo uma de-

saceleracao da FCF que decorra mais de dez minutos para retornar ao valor basal.


Isto pode ser erroneamente confundida com uma linha de base abaixo do normal,

levando a classificar de forma errada o estado do feto.

Figura 2.2: informacoes importantes em uma curva de FCF.

Na Figura 2.2 estao representadas algumas das principais informacoes que devem

ser analisadas em uma curva de FCF. A linha pontilhada em azul representa a linha

de base da FCF, calculada de acordo com os criterios definidos pela FIGO. As outras

informacoes sao explicadas no decorrer desta secao.

2.4.1.1 Taquicardia Fetal

De acordo com o estabelecido pela FIGO, a taquicardia fetal e definida como a ocor-

rencia de uma linha de base superior a 150 bpm. Dada sua natureza, normalmente

esta vinculada a uma diminuicao na variabilidade da FCF.

A ocorrencia de taquicardia pode estar ligada a diversos fatores externos que

devem ser levados em consideracao quando da realizacao do exame, tais como hipoxia

fetal, febre materna, anemia fetal, ingestao de determinados tipos de medicamentos

e hipertireoidismo materno, dentre outros.

2.4.1.2 Bradicardia Fetal

A bradicardia fetal e determinada quando a FCF e inferior a 110 bpm, de acordo com o

estabelecido pela FIGO (Freeman estabelece um valor de 120 bpm [14]). A ocorrencia


de bradicardia no intervalo de 80 a 110 bpm com uma variabilidade significativa podem

ser considerados valores normais, sob circunstancias maternas e fetais normais.

Conforme citado anteriormente, a ocorrencias de desaceleracoes prolongadas po-

dem ser confundidas com a ocorrencia de bradicardia. Normalmente, este tipo de

desaceleracao esta vinculado a uma queda na variabilidade da FCF.

Uma FCF com linha de base inferior a 70 bpm, geralmente possui baixa variabil-

idade e esta relacionada a problemas congenitos no coracao do feto [14].

Outro detalhe e que, na ocorrencia de uma bradicardia persistente, deve-se veri-

ficar se nao esta sendo monitorada a FC materna e nao a fetal, o que pode resultar

na conclusao de morte fetal. Neste caso, exames complementares como o ultra-som

devem ser realizados para confirmacao de diagnostico.

2.4.2 Variabilidade

Para a determinacao do estado fetal imediato, a caracterıstica mais importante da

FCF e sua variabilidade. A presenca de uma variabilidade normal e um reflexo de uma

modulacao neurologica perfeita da FCF e de uma caracterıstica de resposta normal

do coracao.

Existem dois componentes a serem avaliados da variabilidade da FCF: variabili-

dade de curto prazo ou short-term variability - STV - e variabilidade de longo prazo

ou long-term variability - LTV.

A variabilidade de curto prazo caracteriza a irregularidade encontrada no intervalo

entre os batimentos cardıacos, um a um (beat-to-beat). E medida em milisegundos e

e causada pela variacao normal existente no ciclo cardıaco. E uma consequencia do

processo constante de “empurra-e-puxa” dos sistemas nervosos simpatico e parassim-

patico.

A verificacao da STV somente e possıvel no exame de CTG computadorizada, nao

sendo avaliada em exames visuais convencionais. E um fator importante na analise de

diversos aspectos do bem-estar fetal, como, por exemplo, a determinacao da acidose

fetal [3].


A variablidade de longo prazo representa a forma com que a onda da FCF esta

variando na CTG, geralmente medida a uma frequencia de tres a cinco ciclos por

minuto. E medida em batimentos por minuto.

A medida que a gestacao prossegue e o sistema nervoso autonomo fetal amadurece,

a linha da base da FCF diminui e tanto a STV quanto a LTV elevam seus valores.

Isto e um reflexo do aumento no controle dos reflexos do coracao.

Normalmente, valores muito altos de variabilidade podem indicar uma hipoxia

fetal, que e a falta de oxigenacao fetal, moderada, podendo resultar em um estado

de acidose, isto e, de diminuicao do pH sanguıneo do feto. No entanto, quando se

encontra uma FCF normal ou elevada, o pH fetal e comumente encontrado em nıveis

normais.

Uma baixa variabilidade da FCF geralmente e vista como algo vinculado a de-

pressao do sistema nervoso central - SNC. Entretanto, existem diversas outras causas

para uma possıvel reducao da STV e da LTV, tais como: ingestao de medicamentos,

a ocorrencia de taquicardia, anomalias congenitas, dentre outras.

A Figura 2.2 apresenta graficamente uma interpretacao de variabilidade de longo

prazo expressa pelo intervalo de variacao da FCF em relacao ao eixo vertical do

grafico.

Alteracoes periodicas na FCF sao modificacoes temporarias de seu nıvel, retor-

nando para a linha de base previamente estabelecida ou para uma novo valor basal,

podendo estar vinculadas a diversos fatores como o movimento fetal, as contracoes

uterinas e a existencia de patologias fetais. Estas alteracoes sao as desaceleracoes e

as aceleracoes.

2.4.3 Aceleracoes

Aceleracoes da FCF normalmente ocorrem na epoca denominada antepartum, no

inıcio do trabalho de parto ou ainda associadas a alguns tipos de desaceleracoes.

Existem dois mecanismos fisiologicos responsaveis pelas aceleracoes. O primeiro

trabalha com as aceleracoes resultantes da movimentacao fetal ou pelas contracoes


uterinas. A outra causa pode ser a oclusao do cordao umbilical.

A presenca de aceleracoes durante a gravidez e um sinal de vitalidade fetal. No

entanto, nao se considera a ausencia de aceleracoes, isoladamente, como um possıvel

fator determinante de sofrimento do feto. Em conjunto com as aceleracoes, devem ser

levadas em consideracao a variabilidade e a linha de base da FCF.

Na Figura 2.2 sao apresentadas duas aceleracoes em uma CTG, indicadas com

setas. Pode-se notar que pequenas alteracoes nao sao consideradas como aceleracoes,

mas sim como parte da analise da variabilidade da FCF.

Em exames com grande movimentacao fetal e comum confundir os retornos das

aceleracoes para a linha de base com desaceleracoes, principalmente no inıcio do exame

quando ainda nao se tem um valor determinado para a FCF basal.

2.4.4 Desaceleracoes

Os outros tipos de alteracoes periodicas da FCF, muito importantes para a determi-

nacao de sofrimento fetal ou mesmo de patologias congenitas, sao as desaceleracoes.

A Figura 2.3 apresenta um exemplo de desaceleracao detectada em um exame de

CTG.

Figura 2.3: desaceleracao em uma curva de FCF.

As desaceleracoes sao classificadas em quatro diferentes tipos, de acordo com sua

forma e a relacao temporal com as contracoes uterinas. Sao elas: Desaceleracoes


precoces - DIP I (early decelerations), Desaceleracoes tardias - DIP II (late decelera-

tions), Desaceleracoes variaveis (variable decelerations) e Desaceleracoes prolongadas

(prolonged decelerations).

2.4.4.1 Desaceleracoes precoces - DIP I

Desaceleracoes classificadas como precoces possuem uma forma bem definida, tanto

de descenso quanto na atividade de retorno a linha de base da FCF. Iniciam-se logo

no inıcio de uma contracao uterina e seu menor valor coincide temporalmente com o

valor de pico da contracao. Normalmente nao existe nenhuma aceleracao transitoria

imediatamente antes nem imediatamente depois de uma desaceleracao precoce.

Uma importante caracterıstica do tipo de desaceleracao descrita e sua amplitude

mınima que, apesar de depender da intensidade da contracao uterina, normalmente

nao cai para valores de FCF menores que 100 a 110 bpm ou mesmo nao desacelera

mais que 20 a 30 bpm em relacao a linha de base da FCF. Este tipo de alteracao

e classificada como fisiologica e normalmente indica uma compressao no cranio fetal

quando da ocorrencia de uma contracao uterina. A alteracao no fluxo sanguıneo

cerebral causa a imediata reducao na FCF. Sua ocorrencia e mais comum ja em

trabalho de parto e nao indica estado patologico do feto.

2.4.4.2 Desaceleracoes tardias - DIP II

Este segundo tipo de desaceleracao assemelha-se a desaceleracao precoce na forma e

na regularidade. No entanto, a diminuicao da FCF ocorre com atraso em relacao a

contracao uterina. Esta queda inicia-se apos um intervalo de aproximadamente trinta

segundos apos o inıcio da contracao e o menor valor na desaceleracao e atingido apos

o final da contracao.

Outras caracterısticas importantes das desaceleracoes tardias, alem do aspecto

temporal, podem ser citadas, tais como a queda e o retorno a linha de base que sao

graduais e amortecidos. Normalmente nao sao encontradas aceleracoes transitorias

nem imediatamente antes nem imediatamente depois desta desaceleracao. A FCF


raramente cai para menos que 30 a 40 bpm em relacao a linha de base, ficando esta

queda usualmente situada no intervalo de 10 a 20 bpm.

Desaceleracoes tardias, quando nao conseguem ser corrigidas, sao significantes e

preocupantes quanto ao bem-estar fetal. A maioria de suas ocorrencias estao vin-

culadas a hipoxia fetal resultantes de troca inadequada de oxigenio com a placenta,

causada pela contracao uterina. A localizacao do cordao umbilical e sua tensao podem

causar este estado.

2.4.4.3 Desaceleracoes Variaveis

As desaceleracoes variaveis sao os tipos mais comuns encontrados em cardiotocografias.

Como o proprio nome indica, os padroes destes tipos de desaceleracoes variam em to-

dos os aspectos: forma, duracao, intensidade e correlacao temporal com as contracoes

uterinas. Normalmente existe uma pequena aceleracao transitoria imediatamente

antes e uma imediatamente apos uma desaceleracao variavel.

Uma das causas para a ocorrencia de desaceleracoes variaveis pode ser a com-

pressao do cordao umbilical, mas pode tambem indicar a interrupcao temporaria do

fluxo sanguıneo nos vasos do cordao.

As desaceleracoes variaveis podem ser do tipo reativa ou nao patologica se tiverem

as seguintes caracterısticas:

1. duracao nao maior que 30 a 45 segundos;

2. ocorre um rapido retorno para a linha de base da FCF apos o valor mınimo ser

atingido;

3. existe a presenca de um valor medio da STV (nao ocorre aumento nem reducao

acentuados);

4. a linha de base nao esta aumentando.

Quando nao seguem estas caracterısticas, isto e, longas desaceleracoes, reducao

ou aumento acentuados da STV, dentre outras, as desaceleracoes variaveis podem ser

classificadas como patologicas.


Figura 2.4: diversas desaceleracoes em uma CTG.

2.4.4.4 Desaceleracoes Prolongadas

Desaceleracoes prolongadas sao as que duram mais que dois minutos. Sao padroes

difıceis de serem classificados em termos de fisiopatologia porque devem ser analisa-

dos em um amplo conjunto de possibilidades. Dentre as diversas causas, podem ser

citadas a compressao do cordao umbilical, insuficiencia placentaria, hipotensao cau-

sada pela posicao supina ou ainda ser detectada apos a aplicacao de anestesia epidural

ou espinhal.

A existencia de desaceleracoes em uma CTG normalmente e indicativo de pro-

blemas ou pelo menos de entrada em estado de alerta na analise do estado fetal. A

Figura 2.4 apresenta uma CTG com a ocorrencia de desaceleracoes de diversos tipos,

inclusive com duas bastante graves com a FCF atingindo nıveis em torno de 60 bpm.

O acompanhamento continuado e mais detalhado, nestes casos, e fundamental para a

tomada de decisao medica que pode ir desde a recomendacao de repouso da mae ate

a interrupcao da gravidez.

2.4.5 Padroes nao usuais

A FCF apresenta alguns padroes de comportamento nao usuais que, apesar de raros,

devem ser conhecidos para a correta interpretacao dos exames.


O padrao sinusoidal e observado durante a gravidez, durante o trabalho de parto

ou mesmo no perıodo neonatal. Pode estar associado a uma grave hipoxia fetal, que

resulta em grave anemia causada pela falta de oxigenacao e consequente acidose, isto

e, a diminuicao do pH sanguıneo do feto. Hemorragia materna tambem pode resultar

neste padrao [19].

Outras formas de padroes nao usuais encontradas sao o padrao da linha de base de

Wandering e o padrao Lambda. O primeiro e quando nao se consegue estabelecer uma

linha de base para a FCF, normalmente causado por problemas neurologicos no feto.

O segundo padrao ocorre quando se tem uma aceleracao e logo em seguida uma de-

saceleracao, podendo acontecer durante o trabalho de parto e sem causa determinada

[14].

2.5 Contracoes Uterinas

As contracoes uterinas sao movimentos que podem ou nao ser rıtmicos ou periodicos,

dependendo do tempo de gestacao. Seu monitoramento e importante para que seja

possıvel verificar a ocorrencia de patologias e para estabelecer uma correlacao com as

alteracoes da FCF, principalmente nos casos de desaceleracoes.

2.5.1 Fisiologia das Contracoes Uterinas

Fisiologicamente, o papel inicial de uma contracao uterina e de expelir o conteudo

intrauterino. Contracoes normais existentes antes do momento do trabalho de parto

servem como preparacao do utero e da cervix para tal momento.

Contracoes conhecidas como Braxton-Hicks sao medidas em milımetros de mer-

curio (mmHg) e possuem uma magnitude de 10 a 20 mmHg. Sao generalizadas em

todo o utero e possuem uma frequencia que aumenta de uma por hora com 30 sem-

anas para uma contracao a cada 5 ou 10 minutos durante o trabalho de parto. Este

tipo de contracao muitas vezes nao e notado pelas gestantes.

O utero e um musculo e possui um tonus basal que deve ser levado em consideracao


nas medicoes de suas contracoes, com um valor base de 12 mmHg na fase proxima ao

final da gravidez. Valores acima de 20 mmHg sao classificados como hipertonus.

As principais caracterısticas para a classificacao de contracoes uterinas sao: fre-

quencia, duracao, intensidade (amplitude), uniformidade e forma. Todas estas carac-

terısticas podem ser extraıdas eficientemente por meio de um monitoramento externo

do tonus uterino.

2.5.2 Monitoramento das Contracoes

O monitoramento das contracoes uterinas maternas e eficientemente realizado por

equipamentos externos denominados tocodinamometros. Este tipo de equipamento

possui um sensor que e formado por um peso com um botao detector de pressao

localizado em sua parte central, sendo preso a parede abdominal por um cinto elastico

para regular sua posicao e o nıvel de pressao a que e submetido. Esta regulagem e

necessaria para garantir uma melhor deteccao das contracoes.

A grande vantagem deste monitoramento reside no fato de ser nao invasivo. Entre-

tanto, como o tonus uterino varia para cada paciente analisada, existe a necessidade

de um controle de calibracao, quer seja no sensor ou no cardiotocografo, para ajuste

inicial do valor de repouso ou de base do utero que esta sendo monitorado. Alem

disso, deve ser sempre lembrado que o tracado obtido externamente para as con-

tracoes uterinas e sempre relativo e varia muito com a posicao materna, obesidade

relativa e ate mesmo com o nıvel de aperto do cinto. A sensibilidade do sensor uti-

lizado no tocodinamometro tambem gera influencias na duracao de uma contracao.

Quanto mais sensıvel, nota-se maior duracao na contracao.

Desta forma, o monitoramento externo das contracoes resulta em um exame no

qual a frequencia de ocorrencia e mais precisa, enquanto que a duracao e a intensidade

sao menos precisas.


2.5.3 Quantificacao das Contracoes

Diversas razoes tornam importante a quantificacao das contracoes uterinas maternas.

Um exemplo claro esta na deteccao da aproximacao do trabalho de parto. Para isto,

diversos ındices sao propostos e utilizados.

Freeman, Garite e Nageotte [14] citam que, em 1957, Caldeyro-Barcia definiu a

Unidade de Montevideu como o produto da media dos picos das contracoes uterinas

(medidos em milımetros de mercurio) pelo numero de contracoes no intervalo de 10

minutos. Em seguida, definiu-se que uma atividade uterina adequada em perıodo de

parto deve ser maior ou igual a 200 unidades de Montevideu. Este parametro, apesar

de bastante utilizado, nao inclui a duracao das contracoes em seu calculo.

Definiu-se, entao, a Unidade de Alexandria, que multiplica a media dos picos das

contracoes uterinas (medidos em milımetros de mercurio) pelo tempo medio de du-

racao destas contracoes e pelo numero de contracoes no intervalo de 10 minutos. Uma

tecnica computacional utilizada e a de integracao da area sob a curva da contracao.

Alem da movimentacao uterina, o ritmo ou frequencia das contracoes tambem e

importante. Algumas classificacoes sao estabelecidas, entretanto nao sao de uso uni-

versal. Uma das consequencias, por exemplo, de contracoes uterinas muito frequentes,

sem um intervalo entre elas, e a possibilidade de se impedir o fluxo sanguıneo para o

feto por compressao constante do cordao umbilical [50].

2.5.4 Outros fatores que afetam as contracoes uterinas

Para compreender e tentar corrigir padroes anormais de contracoes uterinas e as

reacoes causadas por elas na FCF, e importante levar em consideracao aspectos in-

trınsecos e extrınsecos que afetam a contratilidade uterina. Estes aspectos podem

se manifestar tanto diminuindo quanto aumentando a intensidade e a duracao das

contracoes.

Dois aspectos intrınsecos sao a posicao materna e a existencia de patologias,

tais como pre-eclampsia ou o rompimento da placenta. Este ultimo normalmente

causa o mais alto grau de hiperatividade uterina, podendo-se encontrar problemas de


hipertonus uterino ou ainda algum outro nıvel de hiperatividade, indicando sofrimento

fetal. Inclusive em casos com pouco sangramento vaginal, apenas a deteccao destes

tipos de padroes, em conjunto com a verificacao da existencia de padroes anormais de

FCF, podem levar a se fazer fortes consideracoes sobre a possibilidade de rompimento

da bolsa placentaria.

Do exposto, e fato que a analise das contracoes uterinas maternas e de grande im-

portancia para uma completa interpretacao do monitoramento fetal eletronico atraves

do uso de cardiotocografias, principalmente correlacionando-as com a ocorrencia de

alteracoes na FCF.

2.6 Criterios da FIGO

Conforme citado anteriormente, visando gerar uma uniformizacao na nomenclatura e

nos criterios de analise das cardiotocografias, a FIGO definiu seu conjunto de criterios,

os quais serao utilizados neste trabalho.

A FIGO classifica uma CTG anteparto em tres categorias: “Normal”, “Suspeita”

e “Patologica”, determinando as condicoes de cada variavel separadamente, como

explicado a seguir.

Uma CTG e considerada NORMAL quando:

• a linha de base encontra-se entre 110 a 150 bpm;

• a variabilidade esta no intervalo de 5 a 25 bpm;

• ausencia de desaceleracoes, exceto desaceleracoes de pequena intensidade e de

curta duracao;

• presenca de pelo menos duas aceleracoes em um intevalo de 10 minutos.

Uma CTG e considerada SUSPEITA quando:

• a linha de base encontra-se nos intervalos de 100 a 110 bpm ou de 150 a 170

bpm;


Variavel Normal Suspeito PatologicoLinha de Base(bpm)

[110,150] [100,110) ou(150,170]

< 100 ou > 170ou Sinusoidal

Variabilidade(bpm)

[5,25] > 25 ou [5,10]tempo > 40 min.

< 5 por mais de40 min.

Aceleracoes(freq.)

≥ 2 Acel. em 10min.

Apenas 1 Acel.em 10 min.

Ausencia

Desaceleracoes(freq.)

Ausencia ou levee esporadica decurta duracao

esporadica dequalquer tipo,exceto grave

periodica dequalquer tipo ouesporadica graveou prolongadaou tardia

Tabela 2.1: criterios estabelecidos pela FIGO.

• a variabilidade encontra-se no intervalo de 5 a 10 bpm por mais de 40 minutos;

• a variabilidade encontra-se acima de 25 bpm;

• ausencia de aceleracoes por mais de 40 minutos;

• desaceleracoes esporadicas, de qualquer tipo, exceto na ocorrencia de uma de-

saceleracao severa.

Uma CTG e considerada PATOLOGICA quando:

• a linha de base encontra-se abaixo de 100 ou acima de 170 bpm;

• a variabilidade encontra-se abaixo de 5 bpm por mais de 40 minutos;

• existencia de desaceleracoes periodicas e recorrentes;

• presenca de desaceleracoes variaveis graves, prolongadas ou tardias;

• ocorrencia de padrao sinusoidal da linha de base da FCF com frequencia menor

que 6 ciclos, amplitude maior ou igual a 10 bpm e duracao maior que 20 minutos.

A Tabela 2.1 apresenta um resumo da definicao desses criterios. Entretanto,

mesmo com esta padronizacao estabelecida, a analise das duas variaveis em uma


CTG, contracoes uterinas e FCF, bem como sua correlacao, podem ser interpretadas

de varias maneiras e estao sujeitas a erros. Com isto, o uso de sistemas de auxılio ao

diagnostico computadorizados tem o objetivo de alcancar interpretacoes mais precisas

destas informacoes.

2.7 Cardiotocografia Computadorizada

Analisando-se todos os aspectos abordados no decorrer deste Capıtulo, ve-se que o

uso de cardiotocografias para o monitoramento do bem estar fetal e uma ferramenta

bastante util. A FEBRASGO indica o uso de cardiotocografia em diversas fases e

situacoes para analise da vitalidade fetal e acompanhamento de gestacoes de risco [1].

A analise visual dos tracados cardiotocograficos (FCF e UC) e uma fonte de infor-

macao com um alto grau de subjetividade, estando sujeita a grande variabilidade de

criterios e limitada reprodutibilidade de resultados [36, 44, 4]. Alem disso, diversos

padroes de nomenclatura e definicoes estabelecidos pela FIGO [13], pela FEBRASGO

[1], ou ainda pelo Royal College de Londres [44] das variaveis analisadas sao causas

de divergencias nos resultado de analise de CTG.

Neste contexto, sistemas computadorizados desenvolvidos estao sendo aperfeicoa-

dos com o intuito de se padronizar nomenclaturas e definicoes para gerar um resultado

de primeiro nıvel confiavel para auxılio ao diagnostico medico. Neste trabalho, sao

apresentados dois sistemas, com suas respectivas definicoes de variaveis consideradas e

algumas caraterısticas de suas saıdas. O primeiro e o “System 8002”, desenvolvido na

Universidade de Oxford, no Reino Unido, sendo bastante difundido no mundo inteiro

e utilizado na Universidade de Sao Paulo - USP, como ferramenta de cardiotocografia

computadorizada. A segunda solucao apresentada e o “CTGOnline”, da Trium, par-

ceira da UFC no projeto SISCTG. Este programa encontra-se instalado na MEAC,

tornando-se, assim, o foco maior das discussoes apresentadas.


2.7.1 O Sistema Oxford System 8002

E um sistema computadorizado de analise da FCF desenvolvido por Dawes e Redman,

no ano de 1985 em Oxford, Reino Unido, que estabeleceram criterios proprios a serem

utilizados por este sistema [51].

O “System 8002” realiza a analise do tracado de uma CTG e armazena os dados,

permitindo a analise dos seguintes parametros: FCF basal, variabilidade de curto

prazo, episodios de alta e baixa variabilidade, aceleracoes e desaceleracoes da FCF,

perda de sinal, contracoes uterinas e movimentos fetais registrados pela gestante. O

sistema e padronizado para ser utilizado no perıodo anteparto.

Nos primeiros 10 minutos de realizacao do exame, o sistema nao realiza nenhuma

interpretacao. Apos este perıodo, ele realiza a primeira analise do tracado, que e

revista a cada 2 minutos ate que se atinja o criterio de normalidade pre-estabelecido

por Dawes e Redman [7].

O sistema e capaz de monitorar a perda do sinal da FCF. Quando e detectado um

intervalo com perda do sinal, o sistema sinaliza com um traco em linha reta ao marcar

a linha de base. Quando o programa de analise e executado, um alarme de perda do

sinal e fixado quando este atinge 30% do total analisado. A porcentagem final de

perda do sinal em todo o tracado e registrada no laudo final. O sistema nao permite

a analise do tracado quando a perda do sinal e superior a 80%. Nestas situacoes, o

exame e automaticamente interrompido, sendo necessario reiniciar o procedimento.

Alguns problemas tıpicos deste sistema sao a perda do sinal e erros de medicao.

Se uma perda de sinal superior a 25% ocorrer em uma desaceleracao superior a 20

batimentos perdidos, este evento e marcado com um asterisco. Uma perda entre 25%

e 50% e marcada com um sinal de interrogacao e a ocorrencia de perdas superiores a

50% durante uma aceleracao ou desaceleracao superior a 20 batimentos perdidos nao

sao consideradas na analise.

Quanto aos erros de medicao, os monitores fetais ocasionalmente produzem sinais

que podem ser erroneamente interpretados como aceleracoes e desaceleracoes, princi-

palmente se evidenciados trechos isolados com grande diferenca na FCF basal. Estes


artefatos sao detectados e considerados como perda do sinal, nao sendo considerados

na analise do tracado. O trecho e demarcado na tela do computador, indicando o

perıodo em que ocorre o erro, e a mensagem para verificar o sensor e apresentada.

O sistema apresenta asteriscos para alertar o examinador sobre qualquer desvio de

normalidade. Asteriscos duplos surgem nas situacoes listadas a seguir, e o parametro

anormal aparece em cor purpura na tela.

As condicoes que produzem os duplos asteriscos sao:

• FCF anormal, menor que 115 bpm ou maior que 160 bpm em tracados com

duracao inferior a 30 minutos;

• desaceleracoes com mais de 100 batimentos perdidos ou desaceleracoes em traca-

dos com duracao de 30 minutos;

• ausencia de movimentos fetais e menos de 3 aceleracoes em tracados com du-

racao de 30 minutos;

• ausencia de episodios de alta variabilidade;

• variabilidade de curto prazo inferior a 3 milisegundos;

• ausencia de aceleracoes com menos de 21 movimentos fetais por hora ou variacao

de longo prazo inferior ao percentil 10 em episodios de alta variacao;

• quando a variacao de longo prazo nos episodios de alta variacao e inferior ao

percentil 1 para a idade gestacional.

As condicoes que produzem um asterisco sao:

• variacao de curto prazo com valor maior que 3 ms e menor que 4 ms;

• FCF basal fora dos limites normais (116 bpm a 160 bpm), em tracados com

duracao superior a 30 minutos;

• presenca de pequenas desaceleracoes.


A maior restricao ao uso do sistema“System 8002” esta no fato de que o algoritmo

desenvolvido por Dawes, no qual baseia seus criterios de funcionamento, apresenta

diversos problemas de falhas na deteccao de variacoes bruscas e na recuperacao de

sinais perdidos, o que e corretamente tratado no algoritmo adotado pelo sistema

“CTGOnLine” apresentado a seguir [7, 47].

Alem disso, nao segue os padroes definidos pela FIGO, mas sim os estabelecidos

pelo RCOG.

2.7.2 O Sistema CTGOnline

O“CTGOnline” e um sistema de cardiotocografia computadorizada desenvolvido pela

empresa Trium, sediada em Munique, na Alemanha, compatıvel com diversos equipa-

mentos cardiotocograficos que realiza deteccoes e analises da FCF e das contracoes

uterinas maternas [52].

A comunicacao e feita interligando-se os cardiotocografos a um servidor de rede

atraves de uma rede local padrao Ethernet baseada no protocolo TCP/IP.

E um sistema baseado em ambiente web, tendo como infra-estrutura de servidor

HTTP a ferramenta de codigo aberto Apache. Entretanto, e desenvolvido utilizando-

se diversas ferramentas proprietarias, tais como a ferramenta de desenvolvimento

ColdFusion, o gerador de graficos LabView e o banco de dados cliente/servidor Mi-

crosoft Access. Isto faz com que o programa seja compatıvel apenas com plataforma

Microsoft Windows.

A juncao dessas diversas solucoes torna sua instalacao bastante complexa, assim

como tambem dificulta acoes de gerencia no servidor do sistema, tais como controle de

versoes, copias de seguranca, dentre outras. Isto tambem encarece seu preco final, uma

vez que se tem que pagar taxas de licenciamento de uso para algumas das ferramentas

utilizadas.

A Figura 2.5 a seguir mostra uma cardiotocografia avaliada pelo “CTGOnline”.

O sistema baseia-se em uma extensao dos criterios estabelecidos pela FIGO, com

suas indicacoes de conformidade ou desconformidade apresentadas de forma grafica


Figura 2.5: CTG interpretada pelo programa CTGOnline.

nos proprios tracados do exame.

Para compreensao das variaveis utilizadas, e criado um padrao de codificacao que

encontra-se definido a seguir:

Accn numero de Aceleracoes nos ultimos n minutos;

Decn numero de Desaceleracoes nos ultimos n minutos;

V arn variabilidade nos ultimos n minutos;

V arni, j min(V arn) ∈ i e max(V arn) ∈ j, em que

i e j sao representados pelos seguintes valores

I [0,5);

II [5,10); e

III [10, +∞).


A Tabela 2.2 apresenta um resumo desta extensao, feita para adequacao computa-

cional dos criterios da FIGO para o sistema CTGOnline.

Normal Suspeito PatologicoLinha de Base[110,150] X[100,110) X(150,170] X[0,100] X(170,+∞) XVariabilidade[0,25] X(25,+∞) XV ar30 I,I XV ar30 I,II XV ar30 I,III XV ar30 II,II XV ar30 II,III XV ar30 III,III XAceleracoesAcc30 ≥ 4 XAcc30 ∈ {1, 2, 3} XAcc30 = 0 XDesaceleracoesDec30 = 0 XApenas desacel-eracoes curtas

X

Desaceleracoesseveras

X

Outros tipos X

Tabela 2.2: extensao dos criterios estabelecidos pela FIGO - Sistema CTGOnLine.


2.7.3 Comparacoes entre os sistemas

A maior vantagem do“CTGOnLine”sobre o“System 8002” e ser um sistema projetado

para funcionar em ambiente web, podendo ser acessado de qualquer lugar a qualquer

tempo, permitindo a equipe medica visualizar a execucao em tempo real de exames

e tambem consultar exames previamente realizados. O “System 8002”, por sua vez,

somente permite acesso no servidor que realiza o monitoramento.

Alem disso, ao contrario do sistema de Oxford, o “CTGOnline” segue um padrao

internacionalmente estabelecido, baseando-se completamente na classificacao deter-

minada pela FIGO [13].

2.8 Conclusao

O monitoramento contınuo da frequencia cardıaca fetal e das contracoes uterinas

permitem que sejam detectadas diversas alteracoes no estado fetal. O bem-estar fetal

e o que se busca com este monitoramento.

Dada a diversidade de padronizacoes existentes para o exame de cardiotocografia,

o uso de sistemas computadorizados torna-se uma alternativa viavel tanto para au-

mentar a precisao quanto a confiabilidade na interpretacao destes exames - sao as

chamadas cardiotocografias computadorizadas.

Neste contexto e feito um levantamento bibliografico sobre as pesquisas que es-

tao sendo realizadas na area em todo o mundo com destaque para as tecnicas de

processamento digital de sinais e de inteligencia computacional.

Capıtulo 3

Estado da Arte

A dificuldade de interpretacao dos sinais em uma cardiotocografia pela grande var-

iedade de parametros, resultando em uma intrınseca subjetividade em sua analise,

fez surgir, em todo o mundo, diversas pesquisas com o intuito de gerar sistemas de

analises e diagnosticos computadorizados.

Este capıtulo apresenta uma revisao bibliografica de diversas pesquisas realizadas

em todo o mundo na tentativa de melhorar a analise de CTGs ou ainda extrair

informacoes mais ricas para os analisadores do sinal.

As abordagens estao classificadas em secoes, sendo a primeira dedicada ao uso de

tecnicas de processamento digital de sinais (PDS) baseadas, por exemplo, em analises

no domınio da frequencia. A segunda abordagem e focada nas solucoes baseadas

em inteligencia computacional aplicada, com redes neurais e sistemas de inferencias

nebulosos. Finalmente, a ultima secao apresenta novas abordagens, inclusive com a

definicao de novas variaveis para analise dos sinais. Ao final, sao apresentados dois

algoritmos utilizados em sistemas de cardiotocografias computadorizadas.

3.1 Sistemas de Processamento Digital de Sinais

Diversas tecnicas de processamento digital de sinais podem ser utilizadas para extrair

informacoes de sinais cardiotocograficos.

31

Capıtulo 3: Estado da Arte 32

A partir de 1993, uma equipe de pesquisa polonesa, liderada por Jezewski pub-

lica uma sequencia de artigos sobre o desenvolvimento de um sistema para analise

computadorizada de cardiotocografias, criando um sistema denominado KOMPOR

SYSTEM [20]. O projeto pesquisou o interfaceamento de equipamentos de moni-

toramento fetais [21], a comunicacao confiavel em sistemas cardiotocograficos [27],

o desenvolvimento de tecnicas ergonomicas de visualizacao [23], e ainda a interpre-

tacao computadorizada do sinal utilizando um algoritmo proprio comparando-o com

outras tecnicas desenvolvidas por grandes fabricantes mundiais [22]. O projeto partiu

desde o projeto de hardware ate a interpretacao por meio de programas; no entanto,

com o avanco de novas tecnicas, sua implementacao e inferior as tecnicas disponıveis

atualmente para analise de sinais cardiotocograficos.

Salamalekis et. al (2002), propoe a utilizacao de transformadas wavelets para

estimar a potencia em diferentes intervalos de frequencia para diversos estados fetais

unida ao monitoramento contınuo da oximetria fetal, ou seja, do nıvel de oxigenio no

sangue. Estas variaveis, submetidas a uma rede neural auto-organizavel (SOM - Self-

organising Map Neural Network), apresentam resultados promissores de classificacao

da hipoxia fetal [45]. No entanto, a deteccao da hipoxia fetal e apenas um dos diversos

aspectos que podem ser determinados com a analise de cardiotocografias, o que torna

o sistema muito superficial em relacao ao interesse das equipes medicas envolvidas

neste tipo de trabalho.

Com outra abordagem, Noguchi et. al. apresentam uma sequencia de publicacoes

nas quais sao feitas diversas analises no domınio da frequencia da FCF e de sua

variabilidade. O metodo da funcao integral aplicado a analise da variabilidade se

mostra uma tecnica sensıvel na deteccao de alteracoes e de baixo custo computacional

[34]. Em seguida, o mesmo metodo e utilizado diretamente na FCF apresentando

bons resultados na deteccao de alteracoes dos padroes da frequencia cardıaca fetal,

realcando componentes de frequencia desta variavel [35]. Comparando esta tecnica

com outras abordagens, tais como a utilizacao de filtros LPF-Improved, o metodo

da funcao integral de Noguchi apresenta boa performance. A grande restricao desta


abordagem esta no fato de nao poder ser utilizada concomitante a realizacao do

exame, isto e, em tempo real. Sua aplicacao e feita apenas de maneira posterior, o

que pode comprometer o tempo de resposta necessario de alguma intervencao por

parte da equipe medica.

3.2 Sistemas utilizando Inteligencia Computacional

Tecnicas de inteligencia computacional, por possuirem carater inerentemente nao lin-

eares, estao sendo largamente empregadas na analise do monitoramento fetal eletronico.

Trabalhando na deteccao dos batimentos cardıacos fetais, isto e, na deteccao dos

complexos QRS de fetos, Outram e Ifeachor [37] apresentam um sistema de dois nıveis

sendo o primeiro considerado uma camada de pre-processamento implementado por

um filtro para detectar os complexos QRS, isto e, os batimentos cardıacos fetais, e

em seguida um modulo de reconhecimento de padroes para classificacao. Para isto,

compara o uso de uma rede neural artificial baseada no Perceptron multicamada -

MLP (Multi-layer Perceptron) com o metodo da correlacao. Este ultimo apresenta os

melhores resultados, alem do custo computacional ser menor. A deteccao das ondas

QRS em fetos e de importancia crucial na deteccao da variabilidade de curto prazo

(STV). Sua implementacao deve ser embarcada no proprio cardiotocografo e nao no

programa de analise do exame, que e o objetivo deste trabalho.

Com foco em reconhecimento de padroes, Romero et. al. [43] realizam a clas-

sificacao de exames cardiotocograficos utilizando uma rede neural artificial tambem

baseada no modelo MLP unida a uma aplicacao de PCA (Principal Component Anal-

ysis), visando tornar a analise independente da linha de base. No mesmo trabalho, a

utilizacao de MR-PCA (Multi-Resolution Principal Component Analysis) tambem e

utilizada, concluindo-se que o uso de redes neurais pode ser uma boa ferramenta de

classificacao.

Hackzell [16], por sua vez, desenvolve um estudo baseado em dois tipos de re-

des neurais artificiais, sendo o primeiro com o uso de uma rede do tipo SOM e o


seguinte com o uso de uma rede MLP. Em ambos e alcancado um nıvel satisfatorio de

classificacao, porem sem um detalhamento quantitativo dos resultados da pesquisa.

Na Italia, Signorini e Magenes em [32, 48, 31], tracam uma linha de pesquisa

aplicando tanto o uso de RNA - Redes Neurais Artificiais quanto de sistemas nebulosos

de inferencia para a classificacao de cardiotocografias.

No primeiro trabalho, a equipe baseia-se na classificacao de cardiotocografias por

redes neurais nao supervisionadas, conhecidas como Redes de Kohonen. Os resultados

obtidos sao bastante promissores mesmo com a utilizacao de arquiteturas simples de

redes e com um numero limitado de conjunto de treinamento. A intencao e, neste

caso, classificar o estado fetal como normal ou patologico.

No segundo trabalho considera-se a utilizacao de um sistema de classificacao neb-

uloso tendo como variaveis de entrada um conjunto de dez parametros estatısticos,

temporais e do domınio da frequencia. A utilizacao deste grande numero de variaveis

e problematico para uso no dia-a-dia de um ambiente medico por adicionar variaveis

e classificacoes que nao possuem respaldo da comunidade medica internacional. O

foco deste trabalho e a deteccao de apenas duas condicoes: retardamento de cresci-

mento intra-uterino, conhecida como IUGR (Intra Uterine Growth Retardation) e a

existencia de diabete materna do tipo 1. O trabalho utiliza ainda dez diferentes clas-

sificadores nebulosos baseados tanto no modelo de Mamdani quanto no modelo de

Takagi-Sugeno.

No terceiro trabalho e utilizado um conjunto de solucoes baseadas em redes neurais

e logica nebulosa para a criacao de um sistema de classificacao mais robusto. Consiste

na uniao dos dois sistemas apresentados anteriormente e tem como objetivo principal

oferecer um sistema mais completo e com maior analise de requisitos para auxılio ao

diagnostico medico.

Ainda nesta linha, Ulbricht [53] implementa um sistema de dois nıveis de redes

neurais para classificacao de patologias em cardiotocografias. O primeiro nıvel tem

como entrada as informacoes diretas dos sinais FCF e UC, tendo uma camada de


saıda que ja faz um determinado tipo de classificacao baseada nestes dois paramet-

ros, como por exemplo a ocorrencia de taquicardia ou de bradicardia. Em seguida,

estas informacoes obtidas na saıda sao submetidas a outra rede neural, que realiza

uma classificacao baseada em diagnostico, como por exemplo, feto em estado normal,

hipoxia fetal, necessidade de intervencao imediata, dentre outras.

As implementacoes de Ulbricht, Signorini e Magenes podem servir como possıveis

trabalhos para aperfeicoamento do SISCTG.

3.3 Entropia Aproximada

Em uma outra vertente, novas abordagens para avaliacao dos sinais coletados em uma

CTG - FCF e UC - estao sendo desenvolvidas [40, 30].

Destaque para o estudo do comportamento da entropia aproximada tanto da FCF

como tambem da variabilidade da FCF como forma de determinar o nıvel de energia

existente no sinal fetal, fornecendo um parametro sensıvel a alteracoes.

Segundo Morris [30], todos os processos reais no mundo - quer sejam processos

fısicos, biologicos, geologicos e outros - possuem algumas caracterısticas em comum.

Todos eles envolvem fenomenos que acontecem no espaco e no tempo, e todos eles

envolvem uma interligacao entre duas importantes entidades: energia e entropia.

A entropia aproximada (Approximate Entropy - ApEn) e uma medida do grau de

dispersao de um sistema. Foi definida por Pincus [40] e desde entao diversos estudos

estao sendo realizados, encontrando forte aplicabilidade na analise de sinais biologicos.

3.4 O Algoritmo Dawes

Dawes [11] e o primeiro estudioso a desenvolver, no inıcio dos anos 1980, pesquisas

para o desenvolvimento de um algoritmo para analise computadorizada de CTGs.

Para isso, utiliza-se de filtros de frequencia para determinar as variaveis relacionadas

a FCF.


A execucao do algoritmo de Dawes deve ser realizada apos os primeiros 10 minutos

de exame e repetida a cada 2 minutos, podendo ser dividida nos seguintes passos:

algoritmo de deteccao de erro, para verificacao de falhas nas medicoes; interpolacao e

agregacao; calculo da linha de base da FCF; calculo das aceleracoes e desaceleracoes

e, por ultimo, o calculo da variabilidade (LTV).

Um dos problemas existentes no metodo utilizado por Dawes e o fato de nao

detectar corretamente no caso em que existem alteracoes como aceleracoes no inıcio

do exame, e tambem nao consegue acompanhar deslocamentos da FCF basal.

Diversas modificacoes de seu algoritmo foram realizadas, principalmente por Red-

man, com o intuito de corrigir suas deficiencias e melhora-lo na deteccao das infor-

macoes.

Todas as publicacoes de Dawes, Redman e seus pesquisadores parceiros foram su-

perficiais e nao deram detalhes de sua implementacao. Com o lancamento do sistema

“Oxford System 8002”, a implementacao ficou ainda mais fechada e de difıcil analise

[47].

3.5 O Algoritmo DMW

Daumer e Neiss [10] desenvolvem um algoritmo para analise em tempo real ou on-

line de sinais biologicos, com deteccao de deslocamentos, oscilacoes e limites. Este

algoritmo e denominado de Delayed Moving Window ou Janela Movel Atrasada e

e a base de deteccao e classificacao atualmente utilizada no sistema “CTGOnline”

utilizado na MEAC e foco deste projeto.

O DMW e um algoritmo adaptativo para detectar irregularidades, saltos e valores

discrepantes em um sinal no tempo, podendo, nestes casos, ser utilizado como sistema

de alarme em tempo real.

O modo mais simples de definicao de sistema de alarme e baseado na utilizacao

de dois limites fixos utilizados para controlar o sinal. Se o sinal ultrapassa o limite

superior ou cai abaixo do limite inferior, o alarme e disparado. Este tipo de sistema


nao leva em consideracao a possibilidade de ocorrencia de medicoes erroneas, valores

discrepantes momentaneos (que pode ser causado pela falha na deteccao do sinal)

nem a existencia de irregularidades ou de saltos no sinal causados, no caso de car-

diotocografias, pela movimentacao materna ou fetal. Estas alteracoes podem levar os

sinais monitorados a se reestabilizarem em um novo nıvel de base, o que tambem nao

e considerado por este tipo de sistema.

O DMW contorna esses problemas. Ele utiliza um sistema de alarme baseado em

limites, mas estes limites sao continuamente recalculados de acordo com o historico

do sinal monitorado em uma janela movel denominada como “atrasada”, isto e, que

considera os valores anteriores do sinal.

O algoritmo implementado por Daumer implementa solucoes para alguns impor-

tantes problemas encontrados nos sinais de cardiotografias:

• Substituicao de vazios ou zeros causados por falhas na deteccao;

• Deteccao de valores discrepantes dos valores que vem sendo apresentados pelo

sinal;

• Calculo da linha de base da FCF.

Apos este tratamento, as deteccoes de aceleracoes, desaceleracoes e o calculo da

variabilidade sao realizados. O metodo tem o objetivo de ser simples, de tal forma

que nao matematicos, como medicos e enfermeiras possam avalia-lo e contribuir para

sua melhoria.

Comparado a outros algoritmos utilizados em pesquisas para analises de CTG

computadorizadas, o DMW apresenta boa performance e confiabilidade, detectando

corretamente alteracoes significativas no sinal e tratando adequadamente falhas de

medicoes dos sensores.


3.6 Conclusao

No intuito de utilizar sistemas automatizados para a analise de cardiotocografias,

diversas implementacoes e estudos vem sendo realizados em universidades e empresas.

Este capıtulo apresenta algumas dessas abordagens, dando maior enfase para a area de

Inteligencia Computacional Aplicada, destacando-se as tecnicas que sao empregadas.

O algoritmo DMW, utilizado pelo sistema CTGOnLine e bastante eficiente na

deteccao e tratamento dos sinais monitorados, sendo adequado para utilizacao com-

binada com um sistema de auxılio ao diagnostico baseado em inteligencia computa-

cional, em especial na combinacao de regras determinısticas com logica nebulosa.

Capıtulo 4

Implementacao do SISCTG

O SISCTG e um sistema hıbrido utilizado para a classificacao de cardiotocografias,

constituıdo por um componente determinıstico para a analise das desaceleracoes e

seus tipos, e por um sistema de inferencia nebuloso, baseado no modelo de Mamdani,

levando em consideracao a FCF basal, as variabilidades de longo e de curto prazo e a

quantidade de aceleracoes transitorias.

Uma discussao sobre os conceitos de logica nebulosa, suas operacoes matematicas

e um exemplo basico de aplicacao se encontram no Apendice B.

4.1 Sistema de Inferencia Nebuloso

Segundo Mendel [29], em geral, um sistema de logica nebulosa e um mapeamento nao

linear de um vetor de dados de entrada em uma saıda escalar.

Modularmente, um sistema de inferencia nebuloso (fuzzy inference system, FIS)

pode ser representado por um conjunto de subsistemas, cada um realizando uma

tarefa conforme pode ser visto na Figura 4.1.

Cada um dos elementos componentes do diagrama projetado para o sistema SISCTG

e explicado a seguir.

39

Capıtulo 4: Implementacao do SISCTG 40

Figura 4.1: diagrama em blocos de um sistema de inferencia nebuloso.

4.1.1 Variaveis de Entrada e Saıda

O primeiro passo para o desenvolvimento de um sistema fuzzy bem sucedido esta na

escolha e modelagem das variaveis de entrada e de saıda do sistema.

Normalmente, e necessario que um especialista, na area de abrangencia do sistema,

esteja presente para realizar esta modelagem. Por exemplo, caso seja desenvolvido

um sistema de inferencia fuzzy para a area de Engenharia Biomedica, um medico ou

mesmo uma equipe medica sao necessarios para determinar quais variaveis de entrada

do sistema sao relevantes e que valores irao assumir. Da mesma forma, esta mesma

equipe tambem deve determinar as variaveis de saıda do sistema que, neste exemplo

especıfico, podem ser classificacoes de possıveis patologias.

A primeira versao do SISCTG, consta de um sistema fuzzy para analise de duas

variaveis de entrada de uma CTG que sao a FCF basal e a variabilidade da FCF [28].

Na versao apresentada neste trabalho, as variaveis de entrada estao de acordo com

as definicoes usualmente seguidas pela equipe medica da area obstetrica da MEAC.

Somente a variabilidade de curto prazo (STV) teve seus valores especificados durante


o projeto SISCTG, uma vez que e levada em consideracao a partir da implantacao do

exame de CTG computadorizada na instituicao.

As variaveis de entrada sao: frequencia cardıaca fetal basal, variabilidade de longo

prazo, variabilidade de curto prazo, aceleracoes e desaceleracoes.

Frequencia Cardıaca Fetal Basal - a FCF basal do feto e o ponto de partida

para diversas interpretacoes de seu bem-estar. E identificada pela sigla FCFB.

Variabilidade de Longo Prazo - e a variabilidade comumente analisada hoje

nos exames realizados na MEAC, denominada de LTV. Um componente determinıs-

tico tambem e utilizado para o caso de ocorrencia de dois padroes nao usuais de

variabilidade denominados lisa e sinusoidal.

Variabilidade de Curto Prazo - e a variabilidade calculada a cada batimento

cardıaco do feto, por isso nao pode ser analisada visualmente. Com o uso do sis-

tema CTGOnLine, a equipe medica podera contar com mais esta variavel de analise,

denominada STV.

Aceleracoes - o numero e o tipo de aceleracoes (principalmente se sao de pequeno

porte, ou hipoaceleracoes) sao importantes para se determinar a vitalidade fetal. Um

componente determinıstico e utilizado para o caso de ocorrencia de hipoaceleracoes.

E identificada como ACEL.

Desaceleracoes - tipos e numero de ocorrencias - e uma variavel de entrada

complexa para ser fuzzyficada por possuir diversos tipos e para cada um deles algumas

classificacoes. Neste caso, e criado um componente determinıstico para o sistema, de

acordo com o exame realizado. Este conjunto de informacoes sobre as desaceleracoes

e chamado de DCEL.

A Tabela 4.1 apresenta um resumo dos valores e classificacoes utilizadas no sistema

SISCTG.

Nota-se que cada variavel possui tres possıveis classificacoes: reativo, que rep-

resenta o estado aproximado de bem-estar fetal; hiporreativo, que pode indicar um

estado de alteracao do feto; e nao reativo, que indica sofrimento fetal.

A saıda do SISCTG, chamada de DIAG, e um diagnostico de primeiro nıvel do


Variavel Reativo Hiporreativo Nao reativoFCFB (bpm) [110,160] [100,110) ou

(160,180]< 100 ou > 180

LTV (bpm) ≥ 5 e < 20 < 5 e ≥ 20 Lisa ou Sinu-soidal

STV (ms) [2.5,7.5] [1.5,2.5) ou(7.5,9.5]

< 1.5 ou > 9.5

ACEL ≥ 2 1 aceleracao ouhipoaceleracoes

ausencia

DCEL ausencia DIP I; DIPII favoraveisisoladas; Pro-longadas ≤ 3min.

DIP II; Variaveisseveras; Prolon-gada > 3 min.

Tabela 4.1: SISCTG - criterios definidos pela MEAC.

estado fetal. A esta variavel sao associados tres nıveis de conclusao, a saber, normal,

subnormal ou patologico, sendo definidos da seguinte forma:

• Normal: feto em normais condicoes. Todas as variaveis de entrada pertencem

a categoria reativa.

• Subnormal: um ou mais valores, exceto todos, das variaveis de entrada e da

categoria hiporreativo e os outros sao da categoria reativa.

• Patologico: deteccao de alteracoes significativas no feto. As variaveis de entrada

sao todas da categoria hiporreativa ou um ou mais parametros pertencem a

categoria nao reativa.

4.1.2 Modulo Fuzzyficador

O bloco fuzzyficador de um Sistema Nebuloso e responsavel por transformar as var-

iaveis linguısticas de entrada em valores das funcoes de pertinencia dos conjuntos

nebulosos [55].


Para a construcao do fuzzyficador, normalmente conta-se com a participacao de

um especialista do universo do problema em discussao para que sejam definidos di-

versos parametros, tais como:

• tipo de funcao de pertinencia a ser utilizada;

• numero de conjuntos nebulosos necessarios para representar uma variavel lin-

guıstica;

• areas de intersecao entre os conjuntos;

• limites inferior e superior dos conjuntos;

• valor ou intervalo de pico dos conjuntos.

A partir dos valores disponıveis na Tabela 4.1, as variaveis nebulosas tanto de

entrada quanto de saıda do SISCTG sao definidas.

ENTRADA 1 - FCF Basal - FCFB

Tipo de funcao de pertinencia: Gaussiana.

FCFB = {Bradicardia Acentuada, Bradicardia Leve, Normal, Taquicardia Leve,

Taquicardia Acentuada}Bradicardia Acentuada: 0 ≤ FCFB ≤ 100

Bradicardia Leve: 90 ≤ FCFB ≤ 120

Normal: 110 ≤ FCFB ≤ 160

Taquicardia Leve: 150 ≤ FCFB ≤ 190

Taquicardia Acentuada: FCFB ≥ 180

ENTRADA 2 - Variabilidade de longo prazo - LTV da FCF

Na ocorrencia dos padroes nao usuais de LTV, o diagnostico e deterministicamente

dado como Patologico.



LTV = {Baixa, Normal, Alta}Baixa: 0 ≤ LTV ≤ 7

Normal: 5 ≤ LTV ≤ 22

Alta: LTV ≥ 18

ENTRADA 3 - Variabilidade de curto prazo - STV da FCF


STV = {Acentuadamente Baixa, Levemente Baixa, Normal, Levemente Alta,

Acentuadamente Alta}Acentuadamente Baixa: STV ≤ 1,5

Levemente Baixa: 1,5 ≤ STV < 2,5

Normal: 2,5 ≤ STV ≤ 7,5

Levemente Alta: 7,5 < STV ≤ 9,5

Acentuadamente Alta: STV > 9,5

ENTRADA 4 - Aceleracoes - ACEL


Para o caso de ocorrencia de hipoaceleracoes, a variavel ACEL sera definida de-

terministicamente como Hiporreativa.

ACEL = {Ausente, Baixa, Normal}Ausente: ACEL = 0

Baixa: 0 < ACEL < 2

Normal: ACEL ≥ 2

ENTRADA 5 - Desaceleracoes - DCEL

E a unica variavel de entrada que nao contem caracterısticas nebulosas, uma vez

que sua interpretacao depende de sua existencia ou nao e ainda, caso exista, apenas

de seu tipo. E definida como um conjunto de variaveis determinısticas que seguem o


padrao de classificacao estabelecido na Tabela 4.1.

DCEL = {Ausente, Presente};TIPODCEL = {DIP I, DIP II, DIP II Isolada, Prolongada, Variavel, Variavel

Severa};DURACAODCEL = tempo, em minutos, de duracao da desaceleracao.

SAIDA - Diagnostico - DIAG


DIAG = {Normal, Subnormal, Patologico}Normal: 0 ≤ DIAG ≤ 100

Subnormal: 90 ≤ DIAG ≤ 200

Patologico: 170 ≤ DIAG ≤ 300

Vale ressaltar que sao utilizadas funcoes de pertinencia gaussianas em todas as var-

iaveis nebulosas do sistema. Testes realizados com funcoes triangulares e trapezoidais

nao apresentaram diferenca nos resultados obtidos. Uma discussao mais detalhada

sobre os tipos de funcao de pertinencia existentes pode ser encontrada no Apendice

A.

Apos a fuzzyficacao das variaveis do problema, as operacoes fuzzy sao realizadas

baseadas em um conjunto de regras previamente criadas, apresentadas a seguir.

4.1.3 Base de Regras de Inferencia

A base de regras, de um maneira simplificada, representa a inteligencia do sistema

nebuloso, ou seja, e a representacao do conhecimento humano. Esta modelagem e feita

em forma de regras “SE-ENTAO”, que normalmente sao obtidas atraves da consulta

a especialistas no universo de discurso ao qual pertence o sistema nebuloso.

O formato geral de uma regra de inferencia e

SE (variavel de entrada igual a X) ENTAO (variavel de saıda igual a Y).


A condicao estabelecida na clausula “SE” e formada por uma ou mais variaveis

de entrada do sistema. A conclusao da regra, presente na clausula “ENTAO” e uma

classificacao baseada na variavel de saıda do sistema.

Em problemas reais, nao raro sao encontrados casos em que nao existem espe-

cialistas disponıveis para a criacao da base de regras de inferencia. Uma alternativa

bastante utilizada e a utilizacao de sistemas “neurofuzzy”, que consistem na uniao de

redes neurais artificiais e sistema de inferencia nebuloso [38, 39].

Para o tipo de abordagem apresentado, em uma primeira fase, denominada fase

de treinamento, uma rede neural artificial e treinada atraves de uma base de exem-

plos previamente classificados. Atraves de sua capacidade de aprendizagem e gen-

eralizacao, a rede neural treinada cria as regras que sao utilizadas na segunda fase,

denominada fase de classificacao, na qual o sistema de inferencia fuzzy realiza uma

tomada de decisao [38, 39].

O presente trabalho consiste no desenvolvimento de um sistema hıbrido com um

modulo determinıstico e outro baseado no modelo de inferencia fuzzy, utilizando um

conjunto de regras previamente estabelecidas pela equipe medica especializada da

MEAC.

O conjunto completo de regras determinısticas do sistema esta apresentado na

Tabela 4.2.

O numero de regras de inferencia utilizadas fuzzy ri, i = 1, ..., N , depende intrin-

secamente do problema. Para o SISCTG, sao definidos dois conjuntos distintos de

regras, sendo o primeiro somente com as regras determinısticas definidas para classi-

ficar os aspectos determinısticos das variaveis de entrada, e o segundo, com as regras

utilizadas pela maquina de inferencia nebulosa.

Apos o estudo das variaveis em questao, e definido um conjunto de quarenta e

duas regras de inferencia para o sistema. Na Tabela 4.3 e mostrado um subconjunto

de quinze destas regras nebulosas. Vale ressaltar que o numero total de regras seria

equivalente a todas as combinacoes possıveis dos valores das variaveis de entrada.

No entanto, para determinados valores de algumas variaveis, a sua combinacao com


SISCTG - Regras Determinısticas

Se DCEL e “Ausente” entao “avaliar outras variaveis”Se DCEL e “Presente” entao “avaliar TIPODCEL”Se TIPODCEL e “DIP-I” entao DIAG e “Subnormal”Se TIPODCEL e “DIP-II isoladas” entao DIAG e “Subnormal”Se TIPODCEL e“Prolongada”e DURACAODCEL e“≤ 3 minutos”entaoDIAG e “Subnormal”Se TIPODCEL e “DIP-II” entao DIAG e “Patologico”Se TIPODCEL e “Variavel Severa” entao DIAG e “Patologico”Se TIPODCEL e“Prolongada”e DURACAODCEL e“> 3 minutos”entaoDIAG e “Patologico”Se LTV e “Lisa” entao DIAG e “Patologico”Se LTV e “Sinusoidal” entao DIAG e “Patologico”Se ACEL e “Hipoaceleracoes” entao DIAG e “Subnormal”

Tabela 4.2: SISCTG - conjunto de regras determinısticas.

as outras torna-se desnecessaria. Por exemplo, caso a FCFB seja classificada como

“Bradicardia Acentuada”, esta informacao, por si so, ja permite determinar a saıda

do sistema como “Patologico” (primeira regra da Tabela 4.3).

A aplicacao das regras entre as cinco variaveis de entrada e a variavel de saıda e

feita atraves do uso deste conjunto de regras de inferencia, seguindo uma abordagem

definida na maquina de inferencia do sistema.

4.1.4 Maquina de Inferencia

De posse das regras, a maquina de inferencia fuzzy efetua as operacoes sobre os

conjuntos nebulosos para a obtencao de um conjunto de saıda tambem nebuloso.

Existem varios modelos de operacoes para combinacoes de regras [46].

O sistema de inferencia de Mamdani e um modelo bastante utilizado na area

de sistemas de tomada de decisao, pelo baixo custo computacional e simplicidade de


implementacao. Este modelo define que para o caso do tratamento de varias variaveis

de entrada deve ser utilizado o conectivo“E”, que corresponde a operacao matematica

intersecao ou ∩.

Por exemplo, para o presente projeto, com as quatro variaveis de entrada sob

determinadas condicoes e uma conclusao de saıda, tem-se:

SE (FCFB = “Taquicardia Leve”) E (LTV = “Normal”) E (STV = “Normal”) E

(ACEL = “Normal”) ENTAO (DIAG = “Normal”)

Uma vez definido o conjunto de regras que utilizam o operador de intersecao,

a operacao de juncao destas regras e feita atraves do termo conectivo “OU”, que

corresponde a operacao matematica uniao ou ∪. Assim, no presente projeto, sendo o

sistema nebuloso do tipo Mamdani, o conjunto de regras deve ser avaliado da seguinte

forma:

SE (FCFB = “Taquicardia Leve”) E (LTV = “Normal”) E (STV = “Normal”) E

(ACEL = “Normal”) ENTAO (DIAG = “Normal”)

OU

SE (FCFB = “Normal”) E (LTV = “Baixa”) E (STV = “Baixa”) E (ACEL =

“Normal”) ENTAO (DIAG = “Subnormal”)

OU

SE (FCFB = “Normal”) E (LTV = “Normal”) E (STV = “Normal”) E (ACEL =

“Baixa”) ENTAO (DIAG = “Normal”)

Segue, assim, sucessivamente, uma analise em paralelo de todas as regras, resul-

tando em um conjunto nebuloso de saıda.

No SISCTG, a maquina de inferencia deve levar em consideracao que existem

tanto regras de inferencia nebulosas quanto regras determinısticas. Estas ultimas, por

serem estabelecidas para o tratamento de situacoes em que nao existe fuzzyficacao da

informacao, sao avaliadas anteriormente ao conjunto de regras de inferencia nebulosas.


Como o resultado das regras de inferencias e tambem um conjunto nebuloso, e

necessario obter uma saıda numerica do sistema utilizando-se, neste caso, um des-

fuzzyficador.

4.1.5 Modulo Desfuzzyficador

Por ultimo, o bloco desfuzzyficador faz o mapeamento da saıda nebulosa da maquina

de inferencia em um numero real. Na verdade, existem dois modelos de saıdas para

sistemas fuzzy, classificados de acordo com a necessidade ou nao de se ter um modulo

desfuzzyficador.

Sistemas baseados nos modelos de Takagi-Sugeno e o de Tsukamoto possuem

saıdas obtidas por tecnicas de interpolacao, utilizando funcoes matematicas lineares

ou nao lineares, geralmente monotonicas, para apresentar um numero real que ja

representa uma saıda para o sistema. Estes modelos sao muito utilizados na area de

controle industrial [46].

Ja os sistemas baseados no modelo definido inicialmente por Mamdani tem como

saıda tambem um conjunto nebuloso, o que torna necessaria a definicao de uma

tecnica de desfuzzyficacao, que consiste em ser especificado um ponto no conjunto

que represente a interpretacao em forma de um numero real da saıda do sistema

nebuloso. Varias tecnicas podem ser utilizadas para encontrar este valor de saida.

Dentre elas podem ser citadas: centro de gravidade, centro ponderado, media dos

maximos ou dos mınimos e ultimo valor maximo.

De acordo com Sandri e Correa [46], a selecao do metodo de desfuzzyficacao esta

relacionada diretamente com as caracterısticas do processo controlado e o compor-

tamento de controle necessario. Os metodos do ultimo valor maximo ou de media

dos maximos, por exemplo, podem gerar saltos na saıda do sistema, resultando em

solavancos no controle de atuadores em circuitos, se for o caso.

Como mecanismo de desfuzzyficacao do SISCTG e utilizado o calculo do centro

de gravidade ou centro de massa, por ser uma das tecnicas mais utilizadas e bem-

sucedidas para este tipo de aplicacao [49].


Figura 4.2: interface do sistema SISCTG.

4.2 O Sistema SISCTG

O sistema de inferencia fuzzy para analise de cardiotocografias - SISCTG - classifica

as CTGs, refletindo as regras definidas pelos especialistas da MEAC atraves de um

sistema de auxılio ao diagnostico baseado em inteligencia computacional.

A interface principal do sistema, com todas as informacoes consideradas pelo

SISCTG para um diagnostico preciso, esta apresentada na Figura 4.2.

A saıda do SISCTG apresenta um relatorio contendo um resumo das variaveis de

entrada do sistema e a classificacao do diagnostico obtida pelo sistema de inferencia

nebuloso. Um exemplo deste relatorio pode ser visto na Figura 4.3.


Figura 4.3: relatorio de saıda do sistema SISCTG.

4.3 Ambiente da Pesquisa

Para uma completa compreensao da dimensao do projeto SISCTG, e apresentada

toda a solucao computacional e de comunicacao implantadas na MEAC.

A solucao implementada na MEAC objetiva viabilizar a instalacao dos sistemas

CTGOnLine e SISCTG na MEAC gerando o menor impacto possıvel em sua rede de

comunicacao de dados. Um diagrama com as principais caracterısticas desta solucao

esta mostrado na Figura 4.4.

Conforme apresentado anteriormente, o sistema CTGOnLine e um sistema baseado

em ambiente web, com o intuito de poder ser acessado de qualquer lugar a qualquer

tempo, permitindo a equipe medica visualizar a execucao em tempo real de exames e

tambem consultar exames previamente realizados.

Como solucao de seguranca para o trafego de informacoes dos pacientes e de seus


Figura 4.4: MEAC - rede de cardiotocografos.


exames, o protocolo HTTP (Hypertext Transfer Protocol) e criptografado atraves

da utilizacao da camada SSL (Secure Socket Layer), passando a utilizar o protocolo

seguro HTTPS. Um certificado digital de 128 bits e emitido pelo fabricante do sistema

e deve ser instalado no browser das estacoes clientes que acessam o sistema.

Para que o CTGOnLine funcione, e necessaria a instalacao de um conjunto de

softwares, listados e descritos a seguir.

• Servidor OpenSA baseado no servidor web Apache - e o software servidor de

paginas do sistema. A solucao OpenSA e utilizada por ja vir com suporte a

HTTP e HTTPS integrados.

• Ferramenta de desenvolvimento ColdFusion Express - e um gerenciador de con-

teudos com ambiente de desenvolvimento rapido para a internet.

• Gerador de relatorios HTMLDOC - versao gratuita do software para gerar re-

latorios HTML e converte-los para outros formatos como PDF ou PS.

• Gerenciador de acesso a dispositivos de hardware LabviewVISA - desenvolvido

pela National Instruments, e uma solucao proprietaria que implementa uma API

(Application Programming Interface) de comunicacao com dispositivos com-

putadorizados remotos, quer seja atraves de comunicacao serial, ethernet, dis-

positivos GPIB , dentre outros.

• Sistema para identificacao dos conversores RS-232 para Ethernet MOXA - serve

para identificar e configurar os dispositivos conversores existentes na rede.

Com a implantacao da infra-estrutura necessaria finalizada, passa-se a fase de

pesquisas utilizando o sistema “CTGOnLine” e o conhecimento da equipe medica

especializada da MEAC.


4.4 Metodologia de validacao com a Equipe Medica

A validacao dos resultados do SISCTG e feita a partir de dados fornecidos pela Trium

e juntamente com a equipe medica da MEAC, mais especificamente, com a equipe

Obstetrica da Enfermaria, chefiada pelo Professor Doutor Francisco Edson Lucena.

Este setor atende e acompanha, em especial, as gestacoes de risco, sendo o local onde

estao instalados os dois cardiotocografos mais utilizados na Maternidade.

4.5 Conclusao

A logica nebulosa como uma generalizacao da logica bivalente e uma importante e

poderosa ferramenta para o uso em sistemas computacionais das mais diversas areas

de aplicacao.

Os proximos Capıtulos apresentam os resultados do SISCTG em duas pesquisas

realizadas, as conclusoes obtidas e ainda algumas futuras implementacoes possıveis

para o sistema.


SISCTG - Regras de Inferencia Fuzzy

Se FCFB e “Bradicardia Acentuada” entao DIAG e “Patologico”Se FCFB e “Taquicardia Acentuada” entao DIAG e “Patologico”Se STV e “Acentuadamente Baixa” entao DIAG e “Patologico”Se STV e “Acentuadamente Alta” entao DIAG e “Patologico”Se ACEL e “Ausente” entao DIAG e “Patologico”Se FCFB e “Normal” E LTV e “Normal” E STV e “Normal” E ACEL e“Normal” entao DIAG e “Normal”Se FCFB e “Taquicardia Leve” E LTV e “Normal” E STV e “Normal” EACEL e “Normal” entao DIAG e “Normal”Se FCFB e “Bradicardia Leve” E LTV e “Normal” E STV e “Normal” EACEL e “Normal” entao DIAG e “Subnormal”Se FCFB e “Normal” E LTV e “Baixa” E STV e “Normal” E ACEL e“Baixa” entao DIAG e “Subnormal”Se FCFB e “Normal” E LTV e “Baixa” E STV e “Baixa” E ACEL e“Normal” entao DIAG e “Subnormal”Se FCFB e “Normal” E LTV e “Normal” E STV e “Normal” E ACEL e“Baixa” entao DIAG e “Normal”Se FCFB e “Bradicardia Leve” E LTV e “Normal” E STV e “Normal” EACEL e “Normal” entao DIAG e “Subnormal”Se FCFB e “Bradicardia Leve” E LTV e “Normal” E STV e “Normal” EACEL e “Baixa” entao DIAG e “Subnormal”Se FCFB e “Taquicardia Leve” E LTV e “Baixa” E STV e “Normal” EACEL e “Baixa” entao DIAG e “Subnormal”Se FCFB e “Taquicardia Leve” E LTV e “Normal” E STV e “Normal” EACEL e “Baixa” entao DIAG e “Subnormal”

Tabela 4.3: SISCTG - subconjunto de regras de inferencia nebulosas.

Capıtulo 5

Resultados

Os resultados da pesquisa realizada no SISCTG sao apresentados em duas etapas.

Na primeira, e abordada uma pesquisa de interpretacao visual de 21 exames car-

diotocograficos realizada junto a equipe medica da MEAC. A segunda etapa consiste

em apresentar os resultados do sistema obtidos em uma base de dados contendo 159

cardiotocografias validadas pela empresa Trium.

5.1 Avaliacao Visual de Cardiotocografias

Para analise do nıvel de subjetividade a que a analise visual de exames cardiotocogra-

ficos esta sujeita, e realizada uma pesquisa qualitativa na intepretacao de 21 exames

de cardiotocografia por parte de 4 especialistas da area de Obstetrıcia.

A pesquisa e realizada em parceria entre o DETI, a MEAC e a Trium e esta divi-

dida em duas partes. A primeira objetiva levantar uma analise qualitativa de varios

quesitos solicitados na classificacao de cardiotocografias. Ja a segunda parte apre-

senta diversas CTGs para que os especialistas possam fazer a deteccao das alteracoes

e ainda a classificacao do estado fetal.

56

Capıtulo 5: Resultados 57

5.1.1 Analise Qualitativa de CTGs

A analise qualitativa de cardiotocografias tem como objetivo o levantamento de in-

formacoes conceituais e qualitativas a respeito da analise de CTGs para que possam

servir de base para o desenvolvimento de sistemas computacionais.

Inicialmente, a pesquisa pergunta o padrao de classificacao oficial seguido. Apenas

um especialista respondeu que nao segue nenhum padrao estabelecido, enquanto os

outros tres informaram que seguem, sem especificar qual.

Vale ressaltar que a classificacao das desaceleracoes e um dos pontos mais contro-

versos na analise visual de CTGs. Com isso, o segundo bloco do questionario solicita

que sejam classificados os parametros avaliados em uma desaceleracao, tanto pela or-

dem em que o medico normalmente avalia o exame, quanto por sua importancia. Os

resultados obtidos em relacao a ordem de analise dos parametros estao sintetizados a

seguir:

• 75% dos pesquisadores analisa em primeiro lugar a correlacao entre a FCF e as

contracoes uterinas;

• 25% considera que esta correlacao deve ser avaliada em terceiro lugar;

• 75% avalia como segundo parametro a duracao da desaceleracao;

• nenhum pesquisador concordou com um mesmo parametro em terceiro lugar na

ordem de classificacao;

• 75% considera o valor mınimo atingido pela FCF como quarto parametro a ser

avaliado;

• 50% dos pesquisadores considera como de menor importancia a velocidade de

retorno a FCF basal, enquanto que outros 50% consideram como menos impor-

tante o valor atingido pela FCF basal apos a desaceleracao.

Quanto ao grau de importancia do parametro na analise de desaceleracoes, os

principais resultados estao mostrados a seguir:


• 50% dos pesquisadores consideram a correlacao com as contracoes o parametro

mais importante;

• em segundo lugar de importancia esta a duracao da desaceleracao;

• um pesquisador considera como de menor importancia, em um mesmo nıvel, a

FCF mınima, a profundidade da desaceleracao e a FCF basal apos a desaceler-

acao;

• o mesmo pesquisador considera em um nıvel intermediario de importancia a

duracao da desaceleracao, a velocidade de descida e a velocidade de retorno ao

nıvel basal da FCF;

• no entanto, a velocidade de retorno ao nıvel basal da FCF e considerada por

50% dos pesquisadores como o fator de menor importancia a ser avaliado.

O terceiro e o quarto bloco do questionario sao relacionados a classificacao de as-

pectos temporais de desaceleracoes, direcionados a uma pesquisa realizada na empresa

Trium, com o uso de regressoes lineares.

O quinto bloco do questionario pergunta se o medico considera a variabilidade

de curto prazo ou STV na analise de CTGs. Na verdade, a STV somente pode ser

avaliada com o uso de cardiotocografia computadorizada, que esta instalada a partir

do projeto SICTG na MEAC. Somente um medico informa ter condicoes de avaliar a

STV, caso esteja disponıvel. Os outros afirmam nao considerar este parametro.

Por fim, o ultimo bloco do questionario aborda a identificacao de contracoes uteri-

nas em relacao ao tempo de sua duracao. Por vezes, a movimentacao fetal pode gerar

alteracoes no sensor tocografico, resultando em pequenas ondas no tracado das con-

tracoes uterinas. Metade dos pesquisadores considera uma contracao uterina quando

a duracao e maior ou igual a 30 segundos, enquanto um quarto considera somente

com uma duracao maior que 45 segundos. O restante nao forneceu resposta.

O questionario elaborado e entregue aos especialistas pode ser visto nas Figuras

5.1 e 5.2.


Figura 5.1: pesquisa qualitativa de CTGs - pagina 1.

5.1.2 Diagnostico Visual de CTGs

Na segunda parte do questionario entregue aos pesquisadores especialistas em Ob-

stetrıcia, estao selecionadas 21 cardiotocografias, com alteracoes significativas na FCF

basal, variabilidade, ocorrencias de aceleracoes e desaceleracoes.

Solicita-se que sejam preenchidas as seguintes informacoes para cada CTG: linha

de base da FCF; numero de aceleracoes; viabilidade de se analisar o sinal tocografico;

numero de contracoes uterinas; numero de desaceleracoes e seus tipos; variabilidade

de longo prazo ou LTV da FCF; e, finalmente, um diagnostico do estado fetal. A

Figura 5.3 apresenta um exemplo de CTG.

Para este caso, os resultados obtidos na pesquisa estao descritos a seguir.

Como valor para a linha de base da FCF, as respostas variam de 125 a 135 bpm,

ficando dentro de uma margem aceitavel de variacao. Para o numero de aceleracoes


Figura 5.2: pesquisa qualitativa de CTGs - pagina 2.

igual a tres, o fato das contracoes uterinas serem visualmente analizaveis e a con-

sideracao de um padrao normal de variabilidade tem-se 100% de concordancia dos

pesquisadores.

O numero de contracoes uterinas detectadas esta diferente para cada pesquisador.

Quanto ao numero de desaceleracoes, metade dos pesquisadores considera que exis-

tem tres, sendo que um deles indica que as tres sao classificadas como DIP II e o

outro classifica apenas uma como DIP II e as outras duas como do tipo Variavel.

Um especialista considera ter duas desaceleracoes, classificando ambas como do tipo

Variavel. O quarto e ultimo considera apenas uma desaceleracao do tipo Variavel.

A diferenca na deteccao das desaceleracoes e, consequentemente, em sua classi-

ficacao, e o principal fator que implica em um diagnostico final no qual 50% dos

especialistas classifica a CTG como “Normal”, enquanto a outra metade classifica

como “Subnormal” ou “Suspeita”.


Figura 5.3: interpretacao visual de CTGs.

De uma maneira geral, existem significativas discordancias em varios dentre os

exames avaliados. Isto, a princıpio, pode ser avaliado pela inerente subjetividade no

exame visual dos tracados, mas tambem deve ser considerada a falta de padronizacao

existente na analise dos exames. A Tabela 5.1 apresenta o grau de concordancia, em

forma de percentual, entre os especialistas consultados na pesquisa.

Avancando na interpretacao dos dados da Tabela 5.1, tem-se em 28,56% dos ex-

ames uma unanimidade na classificacao, o que pode ser encontrado nos ıtens 1 e 2.

Em 23,80%, referente aos ıtens 3 e 4, uma classificacao (75%) sobressai-se em relacao

a outra (25%). Em 38,80% dos casos, ıtens 5 e 6, ha duvida entre duas classificacoes

com 50% para cada. Em apenas 9,52% das classificacoes, ıtens 7 e 8, uma sobressai-se

relativamente (50%) em relacao as outras duas (cada uma com 25%).

Uma vez que havia interesse em utilizar estes questionarios tambem para um

sistema de deteccao e classificacao de desaceleracoes, e imporante ressaltar que os 21


Item Percentual de concordancia entre os espe-cialistas na classificacao do exame

Percentual dototal de examespesquisados

1 100% definiram como Normal 14,28%2 100% definiram como Suspeito 14,28%3 75% definiram como Normal e 25% como Suspeito 14,28%4 75% definiram como Suspeito e 25% como Pa-

tologico9,52%

5 50% definiram como Normal e 50% como Suspeito 14,28%6 50% definiram como Suspeito e 50% como Pa-

tologico23,80%

7 50% definiram como Normal, 25% como Suspeitoe 25% como Patologico

4,76%

8 25% definiram como Normal, 50% como Suspeitoe 25% como Patologico

4,76%

Tabela 5.1: resultados tabulados da analise visual de CTGs por 4 especialistas.

exames sao selecionados com maior enfase para os casos em que haviam alteracoes

significativas da FCF. Daı a existencia de poucos exames classificados como normais.

Os resultados apresentados corroboram a necessidade do desenvolvimento de sis-

temas computacionais para auxılio ao diagnostico medico para aumentar a precisao

na analise de cardiotocografias.

5.2 Resultados do SISCTG

O SISCTG e testado com o uso de duas bases de dados. A primeira consiste nos

mesmos 21 exames da pesquisa qualitativa, realizada na MEAC, ja descrita. Neste

caso, sao consideradas as opinioes de 4 especialistas para cada CTG avaliada. A

segunda base de dados e fornecida e rotulada pela empresa Trium, consistindo em

159 CTGs com as informacoes sobre os parametros, porem sem classificacao de di-

agnostico. Deste universo, 59 CTGs sao selecionadas aleatoriamente para testes e

modelagem do sistema de inferencia. As outras 100 CTGs sao utilizadas para teste


de validacao do SISCTG, considerando, neste caso, apenas 1 especialista para gerar

suas classificacoes de referencia.

5.2.1 Base de Dados da MEAC

Para analise do primeiro caso, os resultados apresentados na Tabela 5.1 servem como

referencia para validacao dos dados. Conforme definido com a equipe medica en-

volvida na modelagem do sistema, neste caso, e considerado que se uma classificacao

possui um percentual superior ao das outras duas, aquela representa a classificacao

adequada para o exame. Para o caso de divisao de 50% entre duas opinioes, pondera-

se, a princıpio, pela classificacao mais grave, como forma de prevencao a problemas

na gestacao.

O SISCTG apresenta as seguintes caracterısticas de classificacao:

• classifica corretamente os casos em que ocorreram unanimidade de opinioes,

equivalente a 28,56% do total, ıtens 1 e 2 da Tabela 5.1;

• para as classificacoes baseadas na maioria das opinioes, o SISCTG errou na

classificacao de apenas uma entrada, referente ao item 8 da Tabela 5.1, classifi-

cando corretamente todas as outras, referentes aos ıtens 3, 4 e 7, o que equivale

a 28,57% do total;

• o sistema classifica corretamente em 75% dos casos em que houve opcao pela

classificacao mais grave, o que e equivalente a 28,57% do total, ıtens 5 e 6 da

Tabela 5.1.

Conclui-se que, para esta base de dados, o SISCTG classifica corretamente 85,71%

dos casos.

5.2.2 Base de Dados da Trium

No segundo caso, sao avaliadas 100 CTGs da empresa Trium, disponıveis como parte

do acordo firmado no projeto de pesquisa (maiores detalhes no Apendice A). Estas


cardiotocografias estao com os parametros detectados, mas nao possuem classificacao

de diagnostico. Para a classificacao destes exames, e utilizado um especialista vincu-

lado a empresa Trium.

A validacao desta base trabalha com dois modelos de classificacao dos exames.

No primeiro, o especialista classifica todas as CTGs como “Normal”, “Subnormal” e

“Patologica”, resultando em 49 exames classificados como normais, 18 exames como

subnormais e 33 exames classificados como patologicos.

Em um segundo modelo de classificacao, o especialista pode ponderar com per-

centuais entre as tres opcoes de classificacao. Neste caso, em comparacao com o

criterio anterior, sao determinados 9 exames com classificacoes ponderadas pelo es-

pecialista. Deste total, 6 sao definidos com 50% de possibilidade de ser normal e

50% de ser subnormal, sendo 3 antes definidos como normais e 3 como subnormais.

Finalmente, mais 3 exames, sendo 2 anteriormente classificados como subnormais e 1

como patologico, sao definidos com 50% de possibilidade de ser subnormal e 50% de

ser patologico.

Em seguida, o SISCTG analisa os dois tipos de classificacoes fornecidas pelo es-

pecialista para classificar os mesmos 100 exames.

No caso em que o especialista define a classificacao deterministicamente como uma

das tres opcoes possıveis, o sistema tem um bom desempenho e classifica corretamente

88% dos exames.

Conforme definido com a equipe medica envolvida na modelagem do sistema, no

caso em que o especialista define percentuais entre as tres classificacoes, assumiu-se

que se uma classificacao possui um percentual superior ao das outras duas, aquela

representa a classificacao adequada para o exame. Para o caso de divisao de 50% entre

duas classificacoes, escolhe-se a classificacao mais grave, como forma de prevencao a

problemas na gestacao. O desempenho do sistema e ainda superior, classificando

corretamente 93% dos exames. Isto se da pelo fato de ser utilizada uma base de

modelagem do sistema composta por 59 exames com significativa diversidade de tipos,

permitindo o refinamento das regras de acordo com o padrao de classificacao desejado.


Para cada caso, e montada uma matriz de confusao do SISCTG com o intuito de

apresentar os percentuais relativos de acertos e erros do sistema. Na Tabela 5.2 estao

os percentuais obtidos com a classificacao determinıstica do especialista. Calculando-

se a media dos elementos da diagonal principal da matriz, encontra-se o percentual

de 87,3531%, que corresponde a um valor aproximado do total de acertos do sistema.

Classificado como:Diagnostico Normal (%) Subnormal (%) Patologico (%)Normal 93,8775 6,1224 0Subnormal 5,5555 83,3333 1,1111Patologico 0 15,1515 84,8484

Tabela 5.2: matriz de confusao resultante da analise pelo SISCTG de 100 examesclassificados deterministicamente.

Na Tabela 5.3 estao os percentuais obtidos com a classificacao ponderada pelo

especialista, que e o segundo criterio descrito anteriormente. Calculando-se a media

dos elementos da diagonal principal da matriz, encontra-se o percentual de 92,6817%,

que corresponde a um valor aproximado do total de acertos do sistema.

Classificado como:Diagnostico Normal (%) Subnormal (%) Patologico (%)Normal 100 0 0Subnormal 0 89,4736 10,5263Patologico 0 11,4285 88,5714

Tabela 5.3: matriz de confusao resultante da analise pelo SISCTG de 100 examesclassificados com ponderacoes pelo especialista.

E possıvel verificar pelas duas matrizes apresentadas, que a utilizacao de valores

ponderados melhora a performance do sistema a partir do momento em que o espe-

cialista considera como indeterminados (com margem de 50% para duas classificacoes

distintas), alguns exames que anteriormente estavam classificados erroneamente pelo


SISCTG. No presente caso, 3 exames classificados anteriormente pelo especialista

como normais e erroneamente classificados pelo SISCTG como subnormais foram

considerados, no segundo criterio, como indeterminados (50% de possibilidade de

serem normais e 50% de serem subnormais) pelo especialista. Da mesma forma, 2

exames anteriormente classificados como subnormais pelo especialista e patologicos

pelo SISCTG, passam a ser considerados indeterminados (50% de possibilidade de

serem subnormais e 50% de serem patologicos) pelo especialista.

A ocorrencia de falsos negativos, isto e, classificar um exame patologico como

normal ou subnormal ou ainda classificar um exame subnormal como normal, e um

importante parametro para a analise de CTGs. Na Tabela 5.3, por exemplo, aprox-

imadamente 11% dos casos patologicos foram classificados como subnormais. No

entanto, devido a natureza de baixa especificidade de uma CTG, a indicacao de es-

tado subnormal ja leva a um acompanhamento mais detalhado do feto. Portanto, o

mais grave seria classificar alguma possıvel alteracao como normal.

Enfase deve ser dada para os resultados bastante significativos e satisfatorios do

sistema, de acordo com a equipe da MEAC, que sao a deteccao de 100% dos exames

normais como “Normal”, assim como tambem a inexistencia de exames subnormais

ou patologicos classificados como normais.

5.3 Conclusao

O sistema SISCTG apresenta promissores resultados na avaliacao de CTGs computa-

dorizadas na MEAC, com resultados de 85,71% de classificacoes corretas em uma base

de dados e um valor maximo de 93% na classificacao correta em outra base de dados.

Alguns aspectos de padronizacao do sistema ainda devem ser considerados para sua

adocao em nıvel internacional, como modulo adicional ao software “CTGOnLine” da

empresa Trium, uma vez que o padrao seguido pela MEAC, e adotado pelo SISCTG,

difere em alguns aspectos em relacao a padronizacao definida pela FIGO e adotada

pelo “CTGOnLine”.


Dentro do objetivo de atender a comunidade medica da MEAC e melhorar o

atendimento a populacao atendida por esta instituicao, o sistema atingiu seu intuito.

A equipe medica esta apta, apos treinamento, a operar o sistema, restando definir

como pode ser feito o treinamento, na operacao do sistema, para futuros grupos de

profissionais da instituicao.

Capıtulo 6

Conclusoes, Contribuicoes e

Trabalhos Futuros

A forte subjetividade existente na analise de exames cardiotocograficos, torna-os

propıcios para o desenvolvimento de sistemas computacionais para auxılio ao diagnos-

tico medico. Levando-se em conta a natureza linguıstica das variaveis envolvidas em

uma CTG, a logica fuzzy pode ser usada como alternativa viavel de implementacao.

O programa desenvolvido no projeto SISCTG auxilia o diagnostico sobre o estado

fetal, consistindo em um sistema hıbrido com um conjunto de regras determinısticas

integrado a um sistema de inferencia fuzzy. A saıda do sistema classifica o estado

fetal como normal, subnormal ou patologico.

6.1 Contribuicoes do SISCTG

Uma importante contribuicao do SISCTG confirma o alto grau de discordancia en-

tre diversos especialistas na analise visual dos tracados em uma unica CTG, princi-

palmente na ocorrencia de alteracoes significativas no exame, como a existencia de

diversas desaceleracoes, movimentacao fetal, dentre outras.

Com os bons resultados obtidos pelo SISCTG nas diversas pesquisas realizadas,

pode-se concluir que o uso deste sistema e eficiente no auxılio ao diagnostico medico de

68

Capıtulo 6: Conclusoes, Contribuicoes e Trabalhos Futuros 69

cardiotocografias para determinacao do estado fetal, constituindo-se como principal

contribuicao deste trabalho.

O projeto SISCTG contribui tambem com a publicacao de um artigo no X Con-

gresso Brasileiro de Informatica em Saude - CBIS, intitulado “Sistema de Inferencia

Fuzzy para Analise da Frequencia Cardıaca Fetal em Exames Cardiotocograficos”,

sistema este que leva em consideracao somente duas variaveis nebulosas, a FCF basal

e a LTV, para classificacao de CTGs [28].

Gracas a qualidade das informacoes apresentadas na saıda do sistema, o SISCTG

tambem pode ser utilizado como ferramenta de suporte ao ensino de medicos resi-

dentes e estudantes da MEAC.

6.2 Trabalhos Futuros

Uma implementacao futura para o sistema pode ser a classificacao dos exames fazendo

o uso de janelas de tempo fixo ou variavel, ou seja, em uma CTG de 30 minutos, o

sistema de inferencia nebuloso pode ser aplicado com o uso de tres janelas de 10

minutos, gerando tres diferentes diagnosticos e considerando como resultado uma

ponderacao destes tres valores. O problema desta abordagem esta no metodo de

validacao do resultado, podendo ser criada uma nova pesquisa com o especialista

analisando as tres janelas ou apenas levar em consideracao somente uma classificacao

final do especialista.

Como extensao do SISCTG, ja encontra-se em andamento o projeto de expansao

da parceria com a empresa Trium, com a utilizacao de seu sistema de coleta remota

de cardiotografias, denominado “CTG-Mobile”. Um cardiotocografo pode ser levado

para a execucao de exames em locais sem a presenca de equipes medicas, e interligado

a um software instalado em um equipamento do tipo PocketPC, o qual envia os dados

coletados atraves de rede celular com suporte a GPRS para um servidor de internet

com o sistema “CTGOnLine”, localizado em Munique, na Alemanha.

Neste projeto ainda sera definido como serao acessados os dados coletados. A

Capıtulo 6: Conclusoes, Contribuicoes e Trabalhos Futuros 70

primeira forma sera com a utilizacao de um usuario e senha no sistema de CTG

computadorizada da propria Trium. A segunda maneira podera ser com o envio

dos dados coletados em formato proprio para ser importado para o “CTGOnLine”

instalado na MEAC.

Outras abordagens podem ser utilizadas para se analisar computacionalmente as

cardiotocografias. Aspectos de deteccao de caracterısticas dos exames podem ser

pesquisados com a analise da entropia aproximada da FCF e das variabilidades LTV

e STV. Em outra vertente, uma pesquisa utilizando wavelets para analise no domınio

da frequencia da FCF e a deteccao e classificacao de aceleracoes e desaceleracoes

A implementacao de redes neurais artificiais (RNAs) para o auxılio ao diagnostico

tambem deve ser considerada como um possıvel trabalho futuro. Este tipo de abor-

dagem pode ser utilizada tanto para a determinacao do estado fetal de uma maneira

geral, quanto para um detalhamento da patologia presente, se for o caso.

Finalmente, um importante trabalho futuro e a investigacao sobre a existencia

de correlacionamento entre aspectos maternos e fetais, com foco na analise da vari-

abilidade cardıaca e da entropia aproximada da variabilidade cardıaca de ambos. A

analise da variabilidade da frequencia cardıaca (VFC) materna e verificada no exame

de Holter e a fetal, pela CTG.

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Apendice A

O Projeto SISCTG

A Maternidade Escola Assis Chateaubreand - MEAC - e uma instituicao vinculada

a Universidade Federal do Ceara que atende a comunidade em geral, com enfase no

atendimento pelo SUS - Sistema Unico de Saude, o que caracteriza seu publico como

de baixa renda e com pouco acesso a informacao.

A MEAC conta em sua equipe com professores, medicos, residentes, estudantes

internos, enfermeiras e auxiliares para atender uma demanda de trinta partos por dia,

em media, contando com diversos leitos de enfermaria e salas de parto, alem de uma

Unidade de Terapia Intensiva (UTI) neonatal.

A cardiotocografia e um exame muito utilizado na MEAC como apoio a decisao

medica na analise do bem-estar fetal em gravidez de risco. Para isto, a Maternidade

conta com um conjunto de equipamentos cardiotocograficos dos mais variados fabri-

cantes e com caracterısticas distintas distribuıdos no ambulatorio, nas salas de parto

e na UTI neonatal.

Ate o inıcio do projeto SISCTG, nao existia nenhum sistema de analise computa-

dorizada de exames cardiotocograficos na instituicao, nem previsao orcamentaria de

aquisicao de um sistema desta natureza, dado o alto custo das solucoes existentes.

Alem disso, nao existe sequer um sistema informatizado de registro de exames para

analise historica dos pacientes.

78

Apendice A: O Projeto SISCTG 79

A.1 Historico do Projeto

No ano de 2002 sao iniciados os contatos junto a MEAC-UFC para a criacao de uma

parceria cientıfica-tecnologica entre alguns membros de sua equipe medica e o entao

Departamento de Engenharia Eletrica da UFC.

O primeiro passo realizado e o mapeamento de possıveis pesquisas, detectando-se

a possibilidade de trabalhos em varias areas, desde a analise de exames em fetos ate

mesmo a criacao de sistemas integrados para a busca de correlacoes entre alteracoes

na saude das maes e dos fetos.

Nesta fase inicial, destaca-se uma demanda no desenvolvimento de um sistema

para analise computadorizada de cardiotocografias. O objetivo e enviar os dados

dos exames para um computador para armazenamento dos dados e analise automati-

zada, uma vez que a as cardiotocografias realizadas sao impressas em uma impressora

termica, nao possuindo identificacao da paciente e com uma pobre qualidade da im-

pressao, tendendo a se deteriorar com o tempo.

No entanto, uma dificuldade encontrada e a inexistencia na MEAC de cardiotoco-

grafos com interfaceamento de comunicacao externa, ou seja, os equipamentos exis-

tentes sao projetados para funcionar de maneira isolada ou off-line, nao permitindo o

envio dos dados obtidos nos exames para um microcomputador ou mesmo para algum

dispositivo de coleta de dados. A Figura A.1 mostra um cardiotocografo existente

existente na MEAC e ainda utilizado ate hoje.

E importante ressaltar que o exame denominado cardiotocografia computadorizada

ja existe e e amplamente utilizado no mundo inteiro, consistindo na utilizacao de soft-

wares projetados para coletar os dados adquiridos por cardiotocografos e deles gerar

determinados nıveis de interpretacao dos sinais, facilitando a deteccao de patologias

fetais.

Durante o ano de 2005 sao adquiridos pelo Ministerio da Saude e enviados para

a MEAC seis cardiotocografos modelo FETALGARD Lite, fabricados pela empresa

norte-americana ANALOGIC CORPORATION e distribuıdos, no Brasil, quando da

compra, pela empresa DIXTAL Biomedica. Estes equipamentos possuem interfaces


Figura A.1: Cardiotocografo existente na MEAC no inıcio do projeto. Sem interfacede comunicacao.

seriais padrao RS-232 para comunicacao com microcomputadores, com o objetivo de

enviar os dados coletados nos exames de cardiotocografia. Com estes novos equipa-

mentos, o projeto entre a MEAC e o atual Departamento de Engenharia de Telein-

formatica (DETI) e entao remodelado.

Inicialmente, sao realizados contatos com o fabricante do equipamento nos Esta-

dos Unidos e com o seu representante no Brasil, quando se toma conhecimento que

o proprio fabricante possui um software chamado “Fetalgard Light VIEWER” para

coleta e visualizacao dos exames em um microcomputador IBM-PC. Este software,

no entanto, e simplesmente um visualizador e nao realiza nenhum tipo de analise

no sinal coletado. Alem disso, o banco de dados e criptografado, nao permitindo a

analise dos sinais sem um acordo comercial com o fabricante. Neste contato, o proprio

fabricante indica a empresa “Trium Analysis Online GmbH ” na Alemanha que de-

senvolve o “CTGOnline”, um sistema para analise e diagnostico de cardiotocografias

que possui o selo da Comunidade Europeia “CE Mark”, um atestado de qualidade e

de conformidade do sistema para uso com equipamentos medicos.

Atraves do contato com a empresa Trium, e estabelecida uma parceria de pesquisa

conjunta Brasil-Alemanha.


A.2 A parceria Brasil-Alemanha

A Trium e uma empresa sediada em Munique, na Alemanha, que desenvolve softwares

para analise computadorizada de exames medicos. Dentre eles, esta o sistema denom-

inado “CTGOnline”, utilizado para auxılio ao diagnostico medico da area Obstetrica,

avaliando a Frequencia Cardıaca Fetal e as Contracoes Uterinas maternas.

Em outubro de 2005, o primeiro contato com a Trium e estabelecido, dando inıcio

as negociacoes de parceria que resultam em um acordo de cooperacao e pesquisa assi-

nado pela Trium e pela MEAC/DETI/UFC em Fevereiro de 2006. Tal acordo permite

que a MEAC utilize, sem nenhum onus, uma licenca do sistema “CTGOnline” para

o monitoramento computadorizado de seis cardiotocografos instalados nos diversos

setores da Instituicao. O valor de tal licenca, na epoca da assinatura do acordo, era

de 24.000 (vinte e quatro mil) euros, aproximadamente R$ 72.000,00 (setenta e dois

mil reais).

O projeto previsto no acordo esta dividido em sete principais atividades, definidas

da seguinte forma:

1. traducao do software “CTGOnline” para o idioma Portugues do Brasil.

2. instalacao do sistema “CTGOnline” na MEAC/UFC.

3. pesquisa sobre as solucoes ja existentes.

4. aquisicao de dados no Brasil.

5. desenvolvimento de novas implementacoes e algoritmos.

6. testes e otimizacao.

7. validacao.

O projeto tambem contempla o intercambio de estudantes pesquisadores, com a

vinda de uma estudante de Mestrado da Universidade de Munique e que trabalha na

Trium no perıodo de Julho a Outubro de 2006, e a ida de um estudante brasileiro

para Munique no ano de 2007.


A.3 Implantacao do CTGOnline na MEAC

No perıodo de Junho a Agosto de 2006 e realizada a instalacao do sistema “CT-

GOnline” na MEAC. Diversos problemas sao superados, desde a inexistencia de um

computador para monitoramento dos cardiotocografos, ate a falta de cabeamento

para comunicacao entre os dispositivos e o referido computador.

Finalmente, em Setembro de 2006, e realizado o primeiro exame de cardiotocografia

computadorizada da MEAC/UFC. Inicialmente, o sistema esta monitorando os dois

cardiotocografos existentes na Enfermaria, devendo ser instalado tambem na UTI

neonatal da Instituicao.

Vale ressaltar que na MEAC, tanto por motivos de infra-estrutura fısica quanto

pela reduzida equipe proporcionalmente ao numero de pacientes atendidos, sao real-

izados exames de cardiotocografia apenas em pacientes com diagnostico de gravidez

de risco. Por outro lado, na Alemanha o exame e realizado em todas as gestantes,

como parte do acompanhamento do bem-estar fetal na gravidez.

O sistema traz muitos benefıcios para a Maternidade, dentre os quais podem ser

citados:

• monitoramento computadorizado dos exames cardiotocograficos.

• acesso remoto aos exames de qualquer parte da MEAC ou mesmo de fora dela.

• criacao de uma base digital de exames realizados, substituindo o armazenamento

das cardiotocografias realizadas em papel e com uma identificacao manual do

paciente.

• criacao de uma ferramenta (SISCTG) de apoio ao ensino aos medicos obstetras

residentes da MEAC.

Apendice B

Introducao a Logica Nebulosa

A logica nebulosa, tambem denominada fuzzy ou difusa, e uma ampliacao dos con-

ceitos estabelecidos na Logica Aristotelica ou logica bivalente. Enquanto nesta ultima

sao reconhecidos apenas dois valores para uma determinada classificacao, ou seja, ver-

dadeiro ou falso, pertence ou nao pertence, sim ou nao, naquela e criada uma nova

nocao conhecida como nıvel de pertinencia de uma determinada grandeza, fazendo

com que ela possa pertencer parcialmente a mais de uma classificacao ou conjunto.

Lofti Zadeh [55], no ano de 1965, lancou as bases desta nova logica, com uma abor-

dagem que visa aproximar-se da nocao de classificacao ou valoracao que os seres

humanos utilizam em seu raciocınio.

B.1 Pensamento Nebuloso

Aristoteles foi um grande pensador da historia humana que viveu no perıodo de 384

a 322 AC. Foi aluno e seguidor de Platao, que por sua vez foi discıpulo de Socrates.

Atraves da evolucao do pensamento da escola filosofica grega, pode ser acompanhada

a evolucao do pensamento humano ocidental na busca de explicacoes sobre a natureza

do homem e do ambiente que o cerca. Esta busca culminou na criacao por parte de

Aristoteles de uma logica denominada bivalente que se baseava em uma classificacao

unica para tudo o que existisse na natureza. Nesta logica, cada coisa pertence ou nao

83

Apendice B: Introducao a Logica Nebulosa 84

pertence completamente a uma classe.

Outro aspecto importante e que Aristoteles era proveniente de uma famılia ligada

a medicina, uma area de estudo intrinsecamente observatoria a epoca que buscava

explicacoes fisiologicas e na natureza para se firmar como ciencia. Neste ponto, tam-

bem pode ser ressaltada a necessidade buscada por Aristoteles em se classificar tudo

de uma maneira determinıstica e unica. Ou se e, ou nao.

Esta forma de pensar ganhou o nome de Logica Aristotelica e se baseia em se

dividir tudo em classes muito bem definidas, com todas as coisas pertencendo com-

pletamente ou nao a uma determinada classe. E a nocao do ser ou nao ser, do um

ou zero, do sim ou nao. Este pensamento moldou a forma de pensamento ocidental

durante seculos.

Contudo, sempre que um ser humano e convocado a realizar classificacoes dos

mais variados parametros, e comum fazer uso de expressoes como “mais ou menos”,

“demais”, “muito pouco”, dentre outras. A Logica Nebulosa e uma teoria logica-

matematica que expande o modelo bivalente tradicional e busca modelar matematica-

mente a forma de raciocınio humana, isto e, traz a caracterıstica difusa do pensamento

humano para um conjunto de expressoes matematicas ou computacionais.

Bart Kosko [24] afirma que o mundo e “cinza”, e nao “preto e branco”. Esta

metafora busca levar a reflexao que grande parte das classificacoes realizadas e, con-

sequentemente, das decisoes tomadas usualmente nao sao bivalentes mas sempre estao

contidas em uma escala gradual de classificacao.

Esta linha de pensamento nao e uma novidade filosofica. O Buda, um dos grandes

mestres da cultura oriental, afirma diversas vezes em seus ensinamentos, que o modo

de raciocınio humano e nebuloso e nao determinıstico. Ele afirmou certa vez que:

Eu nao expliquei que o mundo e eterno ou nao eterno. Eu nao expliquei

que o mundo e finito ou infinito”.

Uma declaracao de que, sob seu ponto de vista, o pensamento humano e fuzzy

e nao binario. Com isso, fica claro que a criacao da logica Aristotelica envolve nao

somente aspectos matematicos e logicos, mas tambem historicos e filosoficos.


Como exemplo, tem-se que a logica das linguagens de programacao e completa-

mente bivalente, ou seja, valores polarizados como 0 ou 1, sim ou nao, sao utilizados

para representar o conhecimento. Agora imagine um computador que, ao ser per-

guntado sobre um determinado assunto, por exemplo, a velocidade de rotacao de um

cooler, respondesse “estou mais ou menos lento”, ou “estou com pouquıssima veloci-

dade”. Nao estaria muito mais proximo da forma como uma pessoa responderia?

B.1.1 Imprecisao x Incerteza

Dois conceitos podem ser comparados para que se compreenda melhor onde a teoria

da logica nebulosa expande a teoria da logica tradicional: precisao e certeza.

Precisao e certeza sao duas coisas intrinsecamente ligadas mas de natureza oposta.

Quanto mais preciso se e, maior a probabilidade de se estar errado ou incerto. Quanto

mais certo se esta, mais imprecisa a informacao pode ser.

Por exemplo, quando se diz que Lofti Zadeh lancou as bases para a criacao da logica

nebulosa no seculo passado, esta informacao temporal e extremamente imprecisa mas

completamente certa. Na medida em que se deseja aumentar a precisao, informando

a decada, o ano ou mesmo o mes em que ele o fez, esta se aumentando a precisao mas

a possibilidade de incerteza aumenta.

A teoria de conjuntos e a teoria das probabilidades sao as bases classicas mais

utilizadas para tratar desses nıveis de incerteza e imprecisao tao caracterısticos dos

problemas comuns com que o homem se depara. Entretanto, existem conteudos infor-

macionais que nao sao captados pela nocao bivalente da teoria dos conjuntos nem pela

nocao frequentista da teoria probabilıstica. Sao os conteudos difusos do pensamento

humano.

A teoria da logica nebulosa ou teoria dos conjuntos nebulosos abrange esta vacuidade

de informacoes que as teorias tradicionais ou classicas nao conseguem captar. E a par-

tir da modelagem que se inicia o tratamento de um problema nebuloso.


B.2 Caracterizacao de um Problema Nebuloso

Ao iniciar uma analise de problemas comuns sob a luz da logica nebulosa, ve-se que

sua aplicacao e intrinsecamente realizada pelos seres humanos e nao e contemplada

caso seja utilizada a logica aristotelica tradicional.

Normalmente o pensamento humano cria uma escala de valoracao para suas clas-

sificacoes. Raramente ve-se alguem respondendo alguma coisa com precisao e certeza

simultaneamente. Este comportamento e mais encontrado em computadores que pen-

sam atraves da logica bivalente. O pensamento nebuloso esta presente no dia-a-dia.

Para compreender melhor esta abordagem, tome-se como exemplo a caracteriza-

cao de uma populacao de fumantes e nao fumantes em uma comunidade. Pela logica

aristotelica, caso uma pessoa ingerisse apenas um cigarro por dia deveria ja ser clas-

sificada como fumante. Nao existe nenhum grau de transicao entre “ser fumante” e

“ser nao fumante”.

Mesmo transformando esta classificacao em um padrao menos rıgido, alterando-se

o limite inicial para uma pessoa ser considerada fumante somente caso ingerisse dez

cigarros ou mais por dia, a logica tradicional leva a classificar uma pessoa que fuma

nove cigarros igualmente aquela que fuma apenas um cigarro diariamente.

Abordar o problema pela teoria dos conjuntos tradicional possibilita mostrar grafi-

camente o pensamento da logica aristotelica, conforme pode ser visto na Figura B.1.

Existe o conjunto de fumantes e o de nao fumantes mutuamente excludentes, ou seja,

se o indivıduo pertence a um, automaticamente e considerado que nao pertence ao

outro.

Modelando este mesmo problema pela logica nebulosa, o primeiro passo seria criar

os nıveis de classificacao para o que e “ser fumante”. Podem, por exemplo, ser criados

cinco grupos de fumantes de acordo com a quantidade do consumo de cigarros por

dia. Este modelo poderia ser modelado com as classificacoes:

• Baixıssimo Consumo - 0 a 2 cigarros por dia

• Baixo Consumo - 1 a 5 cigarros por dia


Figura B.1: Dado o Universo U, seja o conjunto A representando os fumantes e B osnao fumantes.

• Medio Consumo - 4 a 12 cigarros por dia

• Alto Consumo - 8 a 18 cigarros por dia

• Altıssimo Consumo - mais que 15 cigarros por dia

Um aspecto importante que pode ser visto nesta classificacao e que alem da criacao

dos diversos nıveis, sao criadas zonas de intersecao nas classificacoes, criando uma

especie de transicao entre elas.

Uma representacao grafica destas classificacoes com suas respectivas intersecoes

pode ser vista na Figura B.2.

Cada classificacao de fumante neste caso gera um conjunto denominado de con-

junto nebuloso. Conforme estabelecido anteriormente, os nıveis sao criados com zonas

de intersecao com seus vizinhos imediatos, havendo momentos em que um valor pode

possuir duas classificacoes. Analisando-se ainda a Figura B.2, pode-se constatar que

uma pessoa que fuma dez cigarros por dia pode ser classificada como pertencente par-

cialmente ao grupo de fumantes classificados como de Medio Consumo, assim como

tambem parcialmente ao grupo de Alto Consumo.

Um segundo exemplo que pode melhorar a compreensao destes conceitos intro-

dutorios pode ser o da classificacao de uma gestante como hipertensa. Neste caso,

para fazer uma analise bivalente ou tradicional, seria necessario determinar um valor

de referencia de pressao arterial diastolica e sistolica, para que, partindo deste valor,

se pudesse classificar uma gestante como hipertensa ou nao.


Figura B.2: Representacao grafica da populacao de fumantes

Fazendo uma modelagem baseada na logica nebulosa ou Fuzzy, podem ser traca-

dos nıveis de hipertensao, criando-se tambem intersecoes entre os nıveis classificados,

permitindo representar numericamente o sentimento linguıstico de expressoes como

“Pressao alta”, “Pressao muito alta”, “Pressao muito baixa”, “pressao baixa”, etc, para

o nıvel em que se encontra a paciente no momento da medicao.

Com estes exemplos, pode-se compreender matematicamente um problema nebu-

loso atraves da analise da teoria de conjuntos nebulosos, apresentada a seguir.

B.3 Teoria dos Conjuntos Nebulosos

A Teoria dos Conjuntos Nebulosos e a fundamentacao para o tratamento matematico

de sistemas fuzzy. Enquanto na teoria dos conjuntos CRISP e estabelecida a nocao


de que um elemento somente pertence ao conjunto “A” ou ao seu complemento, o

conjunto “Nao A”, na teoria dos conjuntos nebulosos, um mesmo elemento pode per-

tencer tanto a “A” quanto a “Nao A”, de acordo com uma grandeza denominada grau

de pertinencia.

Analisando-se matematicamente a teoria de conjuntos tradicionais ou CRISP,

pode-se representar a funcao caracterıstica de um elemento X no universo U como

A : X[0, 1], onde:

A(X) = 1; se e somente se X ∈ A

A(X) = 0; se e somente se X /∈ A

Ja um conjunto nebuloso A do universo de discurso U e definido por uma funcao

de pertinencia µA(x) : U [0,1]. Esta funcao associa cada elemento x de U a um valor

de A(x), que represente o nıvel em que x pertence a A. Caso:

µA(x) = 1; x pertence completamente a A

0 < µA(x) < 1; x pertence parcialmente a A

µA(x) = 0; x nao pertence a A

Estas duas definicoes, apesar de a princıpio parecerem completamente distintas

sao na verdade complementares, uma vez que e possıvel verificar que a definicao de

conjunto nebuloso e uma generalizacao da teoria dos conjuntos CRISP para o caso

em que a pertinencia µA(x) assume apenas os valores 0 ou 1. Em outras palavras,

a teoria dos conjuntos CRISP pode ser considerada um caso particular da teoria dos

conjuntos nebulosos.

Para uma perfeita compreensao dos conjuntos fuzzy, o conceito de funcao de per-

tinencia e fundamental, por isso na proxima secao sera realizada uma discussao mais

detalhada sobre o assunto.


B.4 Funcoes de Pertinencia

E atraves das funcoes de pertinencia que o conceito de informacao difusa ou nebulosa

e extraıdo de um sistema. A funcao de pertinencia µA(X) representa um valor do

conjunto nebuloso “A” para o caso em que a variavel linguıstica assume o valor “X”.

A partir das definicoes anteriores, pode-se afirmar que a funcao de pertinencia pode

ser definida como uma expressao do nıvel de compatibilidade entre X e o conjunto A,

onde 0 quer dizer que X e nao compatıvel com A e 1, seu valor maximo, significa que

X e completamente compatıvel com A.

A nocao de compatibilidade (ao inves da nocao de estar contido ou nao estar

contido) torna mais simples de se compreender o conceito de pertinencia. Pode-

se, assim, dizer que um elemento e parcialmente compatıvel com um ou com outro

conjunto nebuloso.

A Figura B.3 mostra mais um exemplo de variavel linguıstica: “Temperatura

Ambiente”. Da mesma forma que o conjunto da populacao de fumantes apresentado

anteriormente, esta variavel tambem sera representada por cinco conjuntos nebulosos,

que sao: [Baixıssima, Baixa, Media, Alta, Altıssima].

Tomando-se, por exemplo, a temperatura de 14 graus, ve-se que podem ser de-

terminados dois valores de pertinencia distintos para esta mesma temperatura, sendo

um para o conjunto de temperaturas baixas e outro para o conjunto de temperaturas

medias.

µTEMPERATURAS BAIXAS(14 graus) = 0, 25;

µTEMPERATURAS MEDIAS(14 graus) = 0, 50;

Isto quer dizer que este valor de temperatura carrega em si informacoes tanto como

uma baixa temperatura quanto como uma temperatura media. A pertinencia indicara

o grau de compatibilidade do valor com cada um dos nıveis. Neste exemplo, 14 graus

e mais compatıvel com o conceito de temperatura baixa, com uma pertinencia de

0,50, do que com o de temperatura normal, com uma pertinencia de 0,25.


Figura B.3: Conjuntos Fuzzy para a variavel Temperatura Ambiente.

Analisando-se ainda a Figura B.3, ve-se que as funcoes de pertinencia representam

todos os valores que uma pertinencia pode assumir para um determinado conjunto

nebuloso, variando no intervalo de 0 a 1.

Neste exemplo, os cinco conjuntos foram representados por funcoes triangulares,

tendo cada conjunto nebuloso apenas um valor com pertinencia maxima:

µTEMPERATURAS BAIXISSIMAS(0 graus) = 1;

µTEMPERATURAS BAIXAS(10 graus) = 1;

µTEMPERATURAS MEDIAS(20 graus) = 1;

µTEMPERATURAS ALTAS(30 graus) = 1;

µTEMPERATURAS ALT ISSIMAS(40 graus) = 1;


No entanto, as funcoes de pertinencia podem assumir nao somente formas tri-

angulares como as apresentadas ate o momento, mas tambem formas trapezoidais

ou gaussianas. A escolha do tipo de funcao adequada para cada conjunto depende

intrinsecamente do problema avaliado.

As Figuras B.4 e B.5 apresentam dois exemplos de funcoes de pertinencia com

formas diversas que podem ser utilizadas para representar variaveis linguısticas.

Figura B.4: Conjuntos nebulosos representados por funcoes de pertinencia trape-zoidais.

Figura B.5: Conjuntos nebulosos representados por funcoes de pertinencia gaussianas.

Compreendido o conceito de conjuntos nebulosos e as funcoes de pertinencia que

os representam, na proxima secao serao definidas as operacoes basicas sobre estes

conjuntos definidas pela teoria da Logica Nebulosa.


B.5 Operacoes sobre Conjuntos Nebulosos

A teoria original dos conjuntos fuzzy foi formulada com base na definicao de tres

operacoes especıficas:

Complemento:

µA′(X) = 1− µA(X);

Uniao:

µA∪B(X) = max[µA, µB];

Intersecao:

µA∩B(X) = min[µA, µB];

Deve-se perceber que, para o caso em que as funcoes de pertinencia estao limitadas

aos valores {0,1}, os operadores adequam-se perfeitamente as operacoes realizadas

nos conjuntos CRISP, tornando mais claro o conceito de generalizacao apresentado

anteriormente.

Com um firme embasamento matematico, diversas aplicacoes utilizando a logica

nebulosa surgem e tornam-se mais populares na medida em que sua aplicacao e bem

sucedida. A seguir estao apresentadas diversas aplicacoes e suas principais caracterıs-

ticas.

B.6 Exemplo de Sistema de Inferencia Nebuloso

Uma analise grafica da implementacao de um sistema de inferencia fuzzy pode en-

riquecer o entendimento de seu funcionamento.

Seja um sistema de inferencia fuzzy baseado no modelo de Mamdani com duas

variaveis de entrada, A e B e uma variavel de saıda, C. As variaveis, suas funcoes de

pertinencia e o conjunto de regras de inferencia estao definidos a seguir.


Variavel de entrada A - Variavel fuzzy com cinco conjuntos nebulosos, todos com

funcao de pertinencia do tipo triangular, com os intervalos definidos de acordo com

a Figura B.6.

Figura B.6: Variavel de Entrada A, com valores definidos no intervalo de 0 a 100

Variavel de entrada B - Variavel fuzzy com tres conjuntos nebulosos, todos com

funcao de pertinencia do tipo trapezoidal, com os intervalos definidos de acordo com

a Figura B.7.

Figura B.7: Variavel de Entrada B, com valores definidos no intervalo de 0 a 200

Variavel de saıda C - Variavel fuzzy com tres conjuntos nebulosos, todos com


funcao de pertinencia do tipo triangular, com os intervalos definidos de acordo com

a Figura B.8.

Figura B.8: Variavel de Saıda C, com valores definidos no intervalo de 0 a 50

Com o resultado das regras de inferencias sendo normalmente um conjunto tam-

bem fuzzy, o proximo passo e obter uma saıda real ou escalar do sistema utilizando-se,

se necessario, um desfuzzificador, cujas tecnicas serao abordadas na secao seguinte.

B.6.1 Modulo Desfuzzificador

Por ultimo, o bloco desfuzzificador faz o mapeamento da saıda nebulosa da maquina

de inferencia em um numero real.

Na verdade, existem dois modelos de saıdas para sistemas fuzzy, classificados de

acordo com a necessidade ou nao de se ter um modulo Desfuzzificador.

Sistemas baseados nos modelos de Takagi-Sugeno e o de Tsukamoto possuem

saıdas obtidas por tecnicas de interpolacao, utilizando funcoes matematicas lineares

ou nao lineares, geralmente monotonicas, para apresentar um numero real que ja

representa uma saıda para o sistema. Estes modelos sao muito utilizados na area de

controle industrial [46].

Ja os sistemas baseados no modelo definido inicialmente por Mamdani tem como

saıda tambem um conjunto fuzzy, o que torna necessaria a definicao de uma tecnica de


desfuzzificacao, que consiste em ser especificado um ponto no conjunto que represente

a interpretacao em forma de um numero real da saıda do sistema nebuloso.

Varias tecnicas podem ser utilizadas para encontrar este valor de saıda. Dentre

eles podem ser citados: dentro de gravidade, centro ponderado e o valor maximo.

Continuando com o exemplo apresentado, supondo que o mesmo e baseado no

modelo de Mamdani, sejam dois possıveis valores para os conjuntos de entrada A e

B, e um conjunto de regras de inferencia com 5 regras. Para cada regra, um conjunto

nebuloso de saıda sera encontrado, identificados como C1 a C5, conforme pode ser

visto na Figura B.9.

Para o caso em que as variaveis de entrada A e B assumem os valores a seguir:

A = 10 =⇒ pertence aos conjuntos “Pouco” e “Pouquıssimo” da Variavel A;

B = 50 =⇒ pertence aos conjuntos “Baixo” e “Medio” da Variavel B;

A aplicacao dos maximos destes conjuntos resultara em um conjunto C. O metodo

do Centro de Gravidade aplicado a este conjunto, resultara em um valor real para os

valores de entrada do exemplo:

C = 7.94 =⇒ pertencendo aos conjuntos “Normal” e “Atencao” da Variavel C;

B.7 Aplicacoes de Logica Nebulosa

O uso de sistemas baseados em logica nebulosa ja e uma realidade nas mais variadas

areas de aplicacao. Alguns exemplos sao:

• Engenharia de controle [38]

• Reconhecimento de padroes [58]

• Sistemas de tomadas de decisao em ambientes organizacionais [49]

• Engenharia Biomedica [54]

• Visao computacional [56]


Figura B.9: Aplicacao do modelo de Mamdani a um conjunto de regras de inferencia.

Com o intuito de mostrar o crescimento nos estudos e na aplicabilidade na logica

por ele delineada, Lofti Zadeh [57], fez um levantamento, ate o final do seculo passado,

do numero de artigos sobre logica nebulosa nas publicacoes INSPEC e Mathematical

Science, que pode ser visto na Tabela B.1.

O aumento significativo das publicacoes e um indicativo de como as pesquisas

envolvendo logica nebulosa estao em ascendencia, podendo-se destacar as areas de

Controle Nebuloso e de Engenharia Biomedica.

B.7.1 Controle Nebuloso

A logica fuzzy busca moldar a experiencia e o comportamento na tomada de decisoes

dos seres humanos. Com isso, a area de Controle de Sistemas tornou-se uma das mais

profıcuas no desenvolvimento de aplicacoes utilizando logica nebulosa.

Em Pedrycz [38] e [39] e Zadeh [56] podem ser encontradas diversas aplicacoes na

area, ressaltando o alto nıvel de aceitabilidade deste tipo de controlador.


Revista: INSPEC Tema: Fuzzy1970-1980 5661980-1990 2.3611990-2000 23.753Total: 26.680

Revista: Math.Sci.Net Tema: Fuzzy1970-1980 4531980-1990 2.4761990-2000 8.428Total: 11.357

Revista: INSPEC Tema: Soft Computing1990-2000 1.994

Tabela B.1: Crescimento do numero de publicacoes em Logica Fuzzy.

Zimmermann [58] faz um comparativo entre controladores logicos nebulosos e sis-

temas especialistas, diferenciando as principais caracterısticas de aplicabilidade de

ambos. Como exemplo e descrita a origem dos sistemas fuzzy a partir da area de

Engenharia enquanto a dos sistemas especialistas na area de inteligencia artificial, o

que torna o primeiro, por concepcao, mais apto para trabalhar na area de sistemas

de controle.

B.7.2 Engenharia Biomedica

A area medica e um outro campo de aplicacao muito vasto para a logica nebulosa,

uma vez que diagnosticos medicos envolvem muitos aspectos de imprecisao e incerteza,

dado o grande numero de variaveis envolvidas para a determinacao de cada um deles.

Outros aspectos como a classificacao de uma patologia, a forma como sao ministradas

as terapias medicamentosas, dentre outros, tambem sao caracterısticas que facilmente

se encaixam na classificacao de variaveis nebulosas. Daı o desenvolvimento crescente

de sistemas utilizando a logica fuzzy na area de Engenharia Biomedica.

Na medicina fetal especificamente, tambem estao sendo realizadas pesquisas na


area com a utilizacao de logica nebulosa para analise de ultrasonografias com re-

curso de Dopplervelocimetria [17], como ferramenta para a prevencao da ressuscitacao

neonatal [41] ou mesmo para analise de algumas variaveis de exames cardiotocografi-

cos [42].

B.8 Conclusao

A logica nebulosa como uma generalizacao da logica bivalente torna-se uma impor-

tante e poderosa ferramenta para o uso em sistemas computacionais das mais diversas

areas de aplicacao.

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Joao Alexandre L bo Marques - repositorio.ufc.br · Sinceros agradecimentos tamb´em ao Professor Edson Lucena, Chefe da Enfermaria da Maternidade Escola Assis Chateaubreand, e a