Classificação de sinais cardiovasculares

Data
2023-02-07
Título da revista
ISSN da revista
Título do Volume
Editora
Projetos de investigação
Unidades organizacionais
Fascículo
Resumo
Diversos métodos para a monitorização da condição cardíaca têm surgido ao longo dos anos, contudo o mais utilizado é o eletrocardiograma (ECG). O ECG consiste num exame não invasivo que regista a atividade elétrica do coração e fornece informações essenciais acerca do funcionamento do sistema cardiovascular. Cada vez mais tem-se estabelecido o interesse no estudo de sinais extraídos do ECG e na classificação dos mesmos em indivíduos que apresentam algum tipo de doença cardiovascular. Nesta dissertação, apresenta-se o modelo autoregressivo de média móvel integrado fracionariamente (ARFIMA) e também o método detrended fluctuation analysis (DFA) para o estudo de sinais de ECG referentes a indivíduos com insuficiência cardíaca congestiva. Para a classificação dos sinais utilizaram-se duas redes neuronais recorrentes (RNN), a rede long short-term memory (LSTM) e a rede bidirecional long short-term memory (BiLSTM).
Several methods for monitoring heart condition have emerged over the years, however the most used is the electrocardiogram (ECG). The ECG is a non-invasive test that records the electrical activity of the heart and provides essential information about the functioning of the cardiovascular system. Increasingly interest has been established in studying signals extracted from the ECG and their classification in individuals with some type of cardiovascular disease. In this dissertation, the fractionally integrated autoregressive moving average model (ARFIMA) and also the detrended fluctuation analysis (DFA) method for the study of ECG signals referring to individuals with congestive heart failure are presented. Two recurrent neural networks (RNN) were used to classify the signals, the long short-term memory network (LSTM) and the bidirectional long short-term memory network (BiLSTM).
Descrição
Dissertação submetida à UNIVERSIDADE DE TRAS-OS-MONTES E ALTO DOURO ´ para obtenção do grau de MESTRE em Engenharia Biomédica
Palavras-chave
Ciência Biomédica , ECG
Citação