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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14594| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
| Título: | Classificação automática de cardiopatias baseada em eletrocardiograma |
| Autor: | Bueno, Nina Maria |
| Primer orientador: | Soares, Alcimar Barbosa |
| Primer miembro de la banca: | Andrade, Adriano de Oliveira |
| Segundo miembro de la banca: | Martins, Weber |
| Resumen: | Este trabalho dedica-se ao estudo do reconhecimento e classificação de cardiopatias, diagnosticadas através do exame de eletrocardiografia, ECG. Esse exame é comumente utilizado em visitas a cardiologistas, centros de emergência, centros de terapia intensiva e exames eletivos para auxílio de diagnóstico de cardiopatias como: infarto agudo do miocárdio, bloqueios de ramos, hipertrofia e outros. O aplicativo desenvolvido para apoio ao trabalho focaliza a extração de características do sinal ECG, representado por ciclos e a aplicação destas características a uma rede neural artificial para reconhecimento das cardiopatias. Para extração das características do sinal, utilizamos o modelo matemático de previsão de comportamento de curvas, chamado de auto-regressivo, AR, onde utilizamos o passado histórico recente da curva para determinar o próximo ponto; em nosso caso, utilizamos o algoritmo dos mínimos quadrados para adequação do erro, conhecido como LMS. A rede neural de topologia perceptron multicamadas e com algoritmo de treinamento backpropagation foi escolhida para o reconhecimento dos padrões, pela sua capacidade de generalização. O método se mostrou adequado e eficiente ao objetivo proposto. |
| Abstract: | This work is dedicated to study of the recognition and classification of cardiac disease, diagnosised through the electrocardiogram ECG. This examination is normally used in heart medical center, emergency, intensive therapy, and with complement diagnosis in heart disease as: acute myocardium infarction, bundle block branches, hypertrophy and others. The software was developed for support to the model, with focus on extraction of ECG signal characteristics, and an artificial neural network for recognition of diseases. For extraction these characteristics, we have used a auto-regressive model, AR, with the algorithm least mean square LMS, to minimize the minimum error. The neural network, with architecture multilayer perceptron and back propagation algorithm of training, was chosen for the recognition of the standards. The method was showed efficient. |
| Palabras clave: | ECG - Eletrocardiograma, exame não invasivo dos sinais elétricos cardíacos Cardiopatia - Doença que acomete o coração RNA - Rede neural artificial Modelo AR - Modelo matemático auto-regressivo ECG - electrocardiograph, no invasive examination of the cardiac electric signals Cardiopathy - Heart disease RNA - Artifitial neural network AR model - Auto-regressive model Eletrocardiografia Coração - Doenças - Diagnóstico |
| Área (s) del CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
| Idioma: | por |
| País: | BR |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Sigla de la institución: | UFU |
| Departamento: | Engenharias |
| Programa: | Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica |
| Cita: | BUENO, Nina Maria. Classificação automática de cardiopatias baseada em eletrocardiograma. 2006. 122 f. Dissertação (Mestrado em Engenharias) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2006. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14594 |
| Fecha de defensa: | 30-oct-2006 |
| Aparece en las colecciones: | DISSERTAÇÃO - Engenharia Elétrica |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
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