Classificação de subclasses de fibrilação atrial utilizando estatística de alta ordem e aprendizado de máquina
Ano de defesa: | 2022 |
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Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Maranhão
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Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET
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Departamento: |
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: | |
Palavras-chave em Inglês: | |
Área do conhecimento CNPq: | |
Link de acesso: | https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/3700 |
Resumo: | The electrocardiogram (ECG) is a simple and routine procedure of great importance for the diagnosis of cardiac pathologies. This exam gives us a graphic representation of the electrical activity of the heart, which results in its interpretation, as waves, segments and possible intervals for measuring and identifying the changes it presents in the cardiac organ. This dissertation aims to develop a classification model based on the beats of four groups of desired: with paroxysmal atrial fibrillation, intracardiac atrial fibrillation, atrial fibrillation and normal sinus rhythm. The methodology of extraction of characteristics based and adapted to classify with Atrial Fibrillation, its subtypes and healthy, with and without the use of the Independent Component Analysis (ICA) technique. As evaluated, they were evaluated based on the characteristics of the statistics of the four databases, evaluating as metrics the K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Network (ANN) algorithms, obtaining accuracy of 93.4% to 99.85%. |
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This exam gives us a graphic representation of the electrical activity of the heart, which results in its interpretation, as waves, segments and possible intervals for measuring and identifying the changes it presents in the cardiac organ. This dissertation aims to develop a classification model based on the beats of four groups of desired: with paroxysmal atrial fibrillation, intracardiac atrial fibrillation, atrial fibrillation and normal sinus rhythm. The methodology of extraction of characteristics based and adapted to classify with Atrial Fibrillation, its subtypes and healthy, with and without the use of the Independent Component Analysis (ICA) technique. As evaluated, they were evaluated based on the characteristics of the statistics of the four databases, evaluating as metrics the K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Network (ANN) algorithms, obtaining accuracy of 93.4% to 99.85%.O eletrocardiograma (ECG) é um procedimento simples e rotineiro de grande importância para o diagnóstico de patologias cardíacas. Esse exame nos fornece uma representação gráfica da atividade elétrica do coração, que resulta em sua interpretação, pois apresenta ondas, segmentos e possíveis intervalos para mensuração e identificação das alterações presentes no órgão cardíaco. Esta dissertação tem como objetivo desenvolver um modelo de classificação baseado nos batimentos de quatro grupos de indivíduos: com fibrilação atrial paroxística, fibrilação atrial intracardíaca, fibrilação atrial e ritmo sinusal normal. A metodologia de extração de características baseada na amplificação das características, a fim de classificar indivíduos com Fibrilação Atrial, seus subtipos e saudáveis, com e sem o uso da técnica de Análise de Componentes Independentes (ICA). As classificações foram realizadas com base nas características das estatísticas das quatro bases de dados, avaliando as métricas dos algoritmos K-vizinhos mais próximos (KNN), Máquina de vetores de suporte (SVM), Rede Neural Artificial, (RNA), obtendo acurácia de 93,4% a 99,85%.Submitted by Daniella Santos (daniella.santos@ufma.br) on 2022-06-15T18:51:56Z No. of bitstreams: 1 LuisFillype.pdf: 2153927 bytes, checksum: 1a6e3a6a6b569e443400151ccaae9cbd (MD5)Made available in DSpace on 2022-06-15T18:51:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LuisFillype.pdf: 2153927 bytes, checksum: 1a6e3a6a6b569e443400151ccaae9cbd (MD5) Previous issue date: 2022-02-18application/pdfporUniversidade Federal do MaranhãoPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCETUFMABrasilDEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCETfibrilação atrial;eletrocardiograma;aprendizado de máquina;estatística;atrial eibrillation;eletrocardiogram;machine learning;statistics.Engenharia ElétricaClassificação de subclasses de fibrilação atrial utilizando estatística de alta ordem e aprendizado de máquinaClassification of atrial fibrillation subclasses using high-order statistics and machine learninginfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMAinstname:Universidade Federal do Maranhão (UFMA)instacron:UFMAORIGINALLuisFillype.pdfLuisFillype.pdfapplication/pdf2153927http://tedebc.ufma.br:8080/bitstream/tede/3700/2/LuisFillype.pdf1a6e3a6a6b569e443400151ccaae9cbdMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82255http://tedebc.ufma.br:8080/bitstream/tede/3700/1/license.txt97eeade1fce43278e63fe063657f8083MD51tede/37002022-06-15 15:51:56.674oai:tede2: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://tedebc.ufma.br/jspui/PUBhttp://tedebc.ufma.br:8080/oai/requestrepositorio@ufma.br||repositorio@ufma.bropendoar:21312022-06-15T18:51:56Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA - Universidade Federal do Maranhão (UFMA)false |
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