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

Processo: 19/26911-6
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de maio de 2020
Vigência (Término): 30 de abril de 2021
Área do 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

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).