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Classificação automática de cardiopatias baseada em eletrocardiograma

by Bueno, Nina Maria

Abstract (Summary)
Este trabalho dedica-se ao estudo do reconhecimento e classificação decardiopatias, diagnosticadas através do exame de eletrocardiografia, ECG. Esseexame é comumente utilizado em visitas a cardiologistas, centros de emergência,centros de terapia intensiva e exames eletivos para auxílio de diagnóstico decardiopatias como: infarto agudo do miocárdio, bloqueios de ramos, hipertrofia eoutros. O aplicativo desenvolvido para apoio ao trabalho focaliza a extração decaracterísticas do sinal ECG, representado por ciclos e a aplicação destascaracterísticas a uma rede neural artificial para reconhecimento das cardiopatias.Para extração das características do sinal, utilizamos o modelo matemático deprevisão de comportamento de curvas, chamado de auto-regressivo, AR, ondeutilizamos o passado histórico recente da curva para determinar o próximo ponto;em nosso caso, utilizamos o algoritmo dos mínimos quadrados para adequação doerro, conhecido como LMS. A rede neural de topologia perceptron multicamadas ecom algoritmo de treinamento backpropagation foi escolhida para o reconhecimentodos padrões, pela sua capacidade de generalização. O método se mostrouadequado e eficiente ao objetivo proposto.
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Bibliographical Information:

Advisor:Alcimar Barbosa Soares; Adriano de Oliveira Andrade; Weber Martins

School:Universidade Federal de Uberlândia

School Location:Brazil

Source Type:Master's Thesis

Keywords:ECG - Eletrocardiograma, exame não invasivo dos sinais elétricos cardíacos Cardiopatia Doença que acomete o coração Modelo AR matemático auto-regressivo ENGENHARIA ELETRICA Eletrocardiografia Coração Doenças Diagnóstico

ISBN:

Date of Publication:10/30/2006

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