Detecção e classificação de arritmias cardíacas utilizando técnicas de aprendizado de máquina

• Processo: 19/26911-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2020
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2021
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica
• Pesquisador responsável: Magno Teófilo Madeira da Silva
• Beneficiário: Natália Nagata
• Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Processamento de sinais Arritmias cardíacas Análise morfológica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Arritmias cardíacas | Classificação de Padrões | Processamento de Sinais | Redes neuronais | Processamento de Sinais

Resumo

Na literatura, muitos métodos computadorizados para detecção automática de arritmias cardíacas a partir de sinais ECG foram propostos. O diagnóstico dessas doenças, em geral, demanda muito tempo do cardiologista e é dificultado pelas características morfológicas variáveis do sinal. No entanto, devido às altas taxas de erro das técnicas computadorizadas e ao crescimento da área de aprendizado de máquina, a pesquisa em automatização do diagnóstico ressurgiu. No presente trabalho de Iniciação Científica, propõe-se o uso de redes neuronais para a identificação e a classificação de arritmias cardíacas. Particularmente, serão considerados três tipos de rede: (I) perceptron multicamada (multilayer perceptron - MLP), (II) convolucional (convolutional neural network - CNN) e (III) recorrente (recurrent neural network - RNN).