Classificação de Arritmias com Paradigma Inter e Intra Paciente utilizando Aprendizagem Profunda
Palavras-chave:
Redes Neurais, Arritmias Cardíacas, EletrocardiogramaResumo
Objetivo: Classificar arritmias cardíacas conforme a morfologia do sinal no eletrocardiograma (ECG), utilizando métodos de aprendizagem de máquina profunda. Método: Dois níveis hierárquicos para classificação são propostos, o primeiro nível classifica batimentos normais e anormais, e o segundo nível trata do problema de multi-classificação entre classes dos batimentos anormais. O classificador é uma arquitetura de rede neural convolucional (CNN) aplicado para extração de características e classificação do sinal ECG. Resultados: A avaliação do método é realizada sobre a base MIT conforme os paradigmas intra e inter-paciente, cuja acurácia média de cada um é de 98,52% e 90,39%, respectivamente. Conclusão: O método hierárquico apresenta melhorias na classificação de arritmias cardíacas com destaque nas classes minoritárias em ambos os paradigmas.
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Publicado
15-03-2021
Como Citar
Passo, S. J. G., Oliveira, H. S. de, Pinto, R. A., Quispe, K. G. M., Gusti, R., & Souto, E. J. P. (2021). Classificação de Arritmias com Paradigma Inter e Intra Paciente utilizando Aprendizagem Profunda. Journal of Health Informatics, 12. Recuperado de https://jhi.sbis.org.br/index.php/jhi-sbis/article/view/838
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