Uma identificação correta de transientes em sinais de ECG (Eletrocardiograma) pode auxiliar métodos de processamento de sinal de ECG, pois esse tipo de evento degrada o sinal e pode induzir a erros. Diante disso, o presente trabalho propõe uma arquitetura para a detecção desses fenômenos, seguindo a tendência atual da computação distribuída, na qual um sensor realiza a detecção dos transientes no momento da aquisição do sinal, e, em seguida, encaminha essa informação através de uma rede de comunicação de dados, desenvolvida especialmente para a automação hospitalar, até um dispositivo computacional que irá processar os dados ou então apresentá-los a um profissional capacitado para fazer a análise de forma manual. Para realizar a detecção de transientes, foi proposto um método matemático baseado na transformada Hilbert do sinal de ECG, aliado ao PM-AH (Protocolo Multiciclos para Automação Hospitalar), com adição de quadros neste, para que seja possível o envio da informação sobre a ocorrência de transientes junto aos dados do sinal de eletrocardiograma. Dentre os transientes possíveis, foi escolhido o ruído, por ser o fenômeno que mais interfere no processamento de sinais de ECG, onde testes foram realizados com a base de dados MIT-BIH Arrhythmia Database, enquanto uma análise matemática foi feita nos novos quadros do protocolo PM-AH, com o intuito de demonstrar a consistência do protocolo com esta adição.

A correct identification of transients in the ECG (electrocardiogram) can assist processing methods for ECG signals, since this type of event degrades the signal and can be misleading. Therefore, this paper proposes an architecture for detection of these phenomena, following the current trend of distributed computing, in which a sensor will detect transients at the time of signal acquisition, and then forward this information through a data communication network, designed specifically for hospital automation, to a computing device that will process the data or present it to a trained professional for manual analysis. To perform the detection of transients, a mathematical method based on the Hilbert transform of the ECG signal is proposed here, allied with the MP-HA (Multicycle Protocol for Hospital Automation), with the addition of frames, so that information on the occurrence of transients can be transmitted along with signal data of the electrocardiogram. Among the possible transients, noise was chosen because it is the phenomenon that interferes the most with the processing of ECG signals. Tests were performed using the MIT-BIH Arrhythmia Database, while a mathematical analysis was used in the new frames of the MP-HA protocol in order to demonstrate the consistency of the protocol with this addition.