UtilizaÃÃo de redes neurais artificiais na classificaÃÃo de sinais eletrocardiogrÃficos atriais.

AUTOR(ES)

Botter, Eduardo de Azevedo

DATA DE PUBLICAÇÃO

2001

RESUMO

Esta tese visa o desenvolvimento e a anÃlise de metodologias para o processamento e classificaÃÃo de sinais eletrocardiogrÃficos atriais, tambÃm denominados de onda P, mediante a utilizaÃÃo de redes neurais artificiais. As principais contribuiÃÃes desta tese sÃo as seguintes:a detecÃÃo de complexos QRS utilizando time-delay neural network; prÃ-processamento dos sinais de ECG utilizando o algoritmo Filtro de Kalman com o propÃsito de reduzir a interferÃncia de ruÃdos; extraÃÃo das caracterÃsticas das ondas P usando uma rede neural com funÃÃes de base assimÃtricas; classificaÃÃo das ondas P usando uma rede neural auto-organizÃvel de Kohonen.As novas tÃcnicas propostas nesta tese foram validadas usando sinais eletrocardiogrÃficos reais, extraÃdos do banco de dados do MIT-BIH Arrhythmia CD-ROM e de prontuÃrios, gentilmente cedidos pelas equipes mÃdicas do Hospital Dante Pazzanese de Cardiologia e do Hospital do CoraÃÃo.

ASSUNTO(S)

processamento de sinais algoritmos redes neurais filtros de kalman eletrocardiografia

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