Dissertação

Classificação de arritmias cardíacas em sinais de ECG utilizando redes neurais profundas

As doenças cardiovasculares são a principal causa de morte em todo o mundo. A detecção de doenças cardiovasculares em seus estágios iniciais pode reduzir efetivamente a taxa de mortalidade ao fornecer tratamento oportuno. Neste estudo, propomos uma nova metodologia para detecção de arritmias, util...

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Autor principal: Santana, João Roberto Gomes
Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/0319011852205104
Grau: Dissertação
Idioma: por
Publicado em: Universidade Federal do Amazonas 2022
Assuntos:
Inteligência artificial - Aplicações médicas
Coração - Exame
ENGENHARIAS
ECG
Amostragem
Normalização
CNN
LSTM
Acesso em linha: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8758
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spelling oai:https:--tede.ufam.edu.br-handle-:tede-87582022-03-22T05:03:25Z Classificação de arritmias cardíacas em sinais de ECG utilizando redes neurais profundas A new approach to classify cardiac arrythmias using 2D convolutional neural networks Santana, João Roberto Gomes Costa Filho, Cícero Ferreira Fernandes http://lattes.cnpq.br/0319011852205104 http://lattes.cnpq.br/3029011770761387 Oliveira, Jozias Parente de http://lattes.cnpq.br/1169202481169729 Carvalho, Celso Barbosa http://lattes.cnpq.br/8269546823033896 Inteligência artificial - Aplicações médicas Coração - Exame ENGENHARIAS ECG Amostragem Normalização CNN LSTM As doenças cardiovasculares são a principal causa de morte em todo o mundo. A detecção de doenças cardiovasculares em seus estágios iniciais pode reduzir efetivamente a taxa de mortalidade ao fornecer tratamento oportuno. Neste estudo, propomos uma nova metodologia para detecção de arritmias, utilizando Redes Neurais Convolucionais 2D. A principal característica da metodologia proposta é a utilização de imagens em nível de cinza de 15 x 15 pixels, contendo os valores de um batimento cardíaco do sinal de ECG. Este trabalho tem como objetivo detectar 17 arritmias. Para validar e testar a metodologia proposta, foi utilizado o banco de dados MIT-BIH, principal banco de dados de referência disponível na literatura. Quando comparada a outros resultados publicados anteriormente, a precisão obtida, 92,31%, está no estado da arte. O trabalho apresentado fornece um método automático para detectar arritmias em sinais de ECG por meio de uma nova metodologia. Cardiovascular diseases are the number one cause of death worldwide. Detecting cardiovascular diseases in its early stages could effectively reduce the mortality rate by providing timely treatment. In this study, we propose a new methodology to detect arrythmias, using 2D Convolutional Neural Networks. The main characteristic of the proposed methodology is the use of 15 x15 pixels gray-level images, containing the values of a heartbeat of the ECG signal. This work aims to detect 17 arrythmias. To validate and test the proposed methodology, MIT-BIH database, the main benchmark database available in literature, was used. When compared to other results previously published, the obtained precision, 92.31%, is in the state-of-the-art. The presented work provides an automatic method to detect arrythmias in ECG signals by a new methodology. CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior 2022-03-22T02:12:58Z 2021-12-10 Dissertação SANTANA, João Roberto Gomes. Classificação de arritmias cardíacas em sinais de ECG utilizando redes neurais profundas. 2022. 80 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus (AM), 2021. https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8758 por Acesso Aberto http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ application/pdf Universidade Federal do Amazonas Faculdade de Tecnologia Brasil UFAM Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
institution TEDE - Universidade Federal do Amazonas
collection TEDE-UFAM
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