| Título: | Diagnóstico semiautomático de arritmias cardíacas utilizando técnicas de aprendizado de máquina e transformadas Wavelet |
| Autor(es): | Amaral, Yuri Castro do |
| Orientador(es): | Berger, Pedro de Azevedo |
| Assunto: | Aprendizado de máquina
Aprendizado do computador
Processamento de sinais - técnicas digitais
Eletrocardiograma |
| Data de apresentação: | 27-Nov-2019 |
| Data de publicação: | 22-Nov-2021 |
| Referência: | AMARAL, Yuri Castro do. Diagnóstico semiautomático de arritmias cardíacas utilizando técnicas de aprendizado de máquina e transformadas Wavelet. 2019. 68 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019. |
| Resumo: | Normalmente, o diagnóstico de arritmias cardíacas é realizado de forma manual pelos
médicos através da análise das ondas do eletrocardiograma (ECG). Desta forma, surgiu
a necessidade da implementação de sistemas que automatizem a detecção para agilizar e
melhorar a precisão do processo. Este trabalho propõe uma ferramenta computacional,
utilizando técnicas de aprendizado de máquina, para classificação de batimentos cardíacos
dentre quatro categorias propostas pela Association for the Advancement of Medical In-
strumentation (AAMI): batimentos normais, ectópicos ventriculares, ectópicos supraven-
triculares e fusão. Os classificadores utilizados (redes neurais, máquina de vetores de
suporte e análise do discriminante linear) foram treinados utilizando sinais do Arrhytmia
database (MIT-BIH)
Ferramentas para detecção de doenças em sinais biológicos costumam lidar com con-
juntos de dados desbalanceados, pois os eventos de interesse ocorrem raramente. Este
trabalho propõe a geração de dados sintéticos utilizando o algoritmo Adaptive Synthetic
Sampling Approach (ADASYN) para equilibrar as quantidades de exemplos de treino dos
modelos preditivos. Além disso, utilizou-se o algoritmo Sequential Forward Floating Se-
lection (SFFS) para a seleção automática das características que mais contribuíram na
construção dos mesmos. O modelo proposto obteve 89% de sensibilidade para a classe dos
batimentos de fusão e 94% para os ectópicos supraventriculares, as quais são as classes com
menos amostras nos conjuntos de treino e teste. A aplicação da técnica de reamostragem
se mostrou eficaz e possibilita que trabalhos semelhantes a utilizem para contornar o
desbalanceamento. |
| Abstract: | Usually, the diagnosis of cardiac arrhythmias is performed manually by doctors through
the analysis of electrocardiogram waves. Thus, it came up the need to develop systems
that automate the detection for improve process speed and accuracy. This work proposes
a computational tool, using machine learning techniques, to classify heartbeat in four cate-
gories developed by Association for the Advancement of Medical Instrumentation (AAMI):
normal beats, ventricular ectopic beats, supra-ventricular ectopic beats and fusion beats.
The classifiers used (neural networks, support vector machine and linear discriminant
analysis) were trained using signals from the Arrhytmia database (MIT-BIH)
Tools for disease detection using biological signals often deal with imbalanced datasets,
because events of interest are rare. This work applies synthetic data generation using
the Adaptive Synthetic Sampling Approach (ADASYN) algorithm to balance the samples
quantities used for training the predictive models. In addition, the Sequential Forward
Floating Selection (SFFS) algorithm was used to automatically select the most important
features for building those models. The proposed model achieved sensitivity of 89%
for the fusion beats class and 94% for the supra-ventricular ectopic beats class, which
correspond to the ones with the smallest sample quantities on the training and test sets.
The application of the resampling technique is effective and allows similar works to use it
for deal with imbalacing problem. |
| Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019. |
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| Aparece na Coleção: | Engenharia da Computação
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