Embora o ultra-som Doppler ja seja uma técnica bem estabelecida no diagnostico não invasivo de doenças arteriais periféricas,a analise da forma de onda gerada baseia-se na inspeção visual da sua morfologia ou na utilização de índices empíricos. A técnica de Analise por Componentes Principais (ACP) apresenta a possibilidade de se traduzir toda a informação contida no sinal Doppler em um número reduzido de parâmetros. Utilizando-se um velocímetro Doppler com detector por cruzamentos de zero, 44 sinais foram obtidos na artéria femoral comum de pacientes que foram divididos em 4 grupos (A, B, C e D) de a cordo com o laudo arteriografico. Em um microcomputador SDE/42 calcularam-se os 6 primeiros coeficientes das Componentes Principais. A Analise de Variância (ANOVAR) dos coeficientes mostrou que o 19 , 49 e 59 coeficientes são os que mais discriminam os- 4 grupos estudados. Plotando-se no plano o coef. 1 x coef. 4 ou o coef. 1 x coef. 5 obteve- se um percentual de 90.9% de classificações corretas. Em ambos os casos a separação foi mais evidente entre os pacientes do grupo A(nor mais) e os do grupo D (obstrução proximal e/ou local> 50%), sendo que os 2 outros grupos (B e C) com lesões distais e irregularidades a presentaram a tendência de classificação como normais. Por razões historicas plotou-se no plano o coef. 1 x coeI. 2 obtendo 88.6% de acertos. Além desses resultados a ACP também mostrou ser,mais eficiente na separação dos 4 grupos do que o Índice de Pulsatilidade, índice'es se usado na clínica angiologica atual.

Although the Ultrasound Doppler is a well established technique in the vascular laboratory, waveform analysis is still limited to visual pattern recognition or extraction of empirical indices. In this context the technique of Principal Component Analysis (PCA) is an attractive possibility by reflecting all the signal information content in a minimum number of parameters. Using a zerocrossing Doppler velocimeter, 44 recordings have been made from the common femoral arteries of patients who have been classified in 4 groups (A, B, C, D) according to the result of arteriography. On a SDE/42 microcomputer the first 6 coefficients of the Principal Components have been computed. The ANOVAR of the coefficients pointed out to the 1st, 4th and 5th as the most discriminant for the 4 patient groups studied. The 1st coefficient used jointly with either the 4th or 5th leads to 90.9% of correct classifications. However patients of groups B and C, showing distal lesions or small irregularities, tended to be classified as normals. Following previous authors, classification using the first two coefficients resulted in 88.6% of correct classifications. The ACP has also shown to be more efficient in separating the 4 patient groups than the Pulsatility Index, wich is a common index used in the vascular laboratory nowadays.