Natalia Nagata, Renato Candido, Magno T. M. Silva. Classificação De Arritmias Cardíacas Com Redes Neurais Perceptron Multicamada. In: Reunião Anual da Sociedade Brasileira para o Progresso da Ciência (SBPC), 2021, Online Conference. Anais da Reunião Anual do SBPC 2021, 2021, pp.1–4. (available only in portuguese).

Abstract

O desenvolvimento de sistemas de diagnóstico automatizado a partir do sinal de eletrocardiograma (ECG) é um assunto de interesse desde a década de 1980. Recentemente, com o surgimento de novas técnicas de aprendizado de máquina, a pesquisa em automatização do diagnóstico de arritmias cardíacas atraiu novamente a atenção da comunidade científica. Neste trabalho, utilizam-se redes neurais do tipo perceptron multicamada (multilayer perceptron – MLP) para classificação automática de arritmias, considerando a abordagem mais realista de separação dos dados dos pacientes durante as fases de treinamento e teste. Os objetivos da pesquisa são: (i) encontrar as melhores estruturas de redes MLP para o problema em termos de métricas de classificação, (ii) estudar o efeito da entrada e da extração de características no desempenho da rede e (iii) realizar uma análise comparativa dos resultados obtidos com os da literatura.

Keywords

Sinal de ECG, diagnóstico automático, cardiologia.

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