Navegando por Assunto "Electrocardiogram"

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Acesso aberto (Open Access)
Classificação automática de arritmias cardíacas através de redes neurais convolucionais multimodais com mecanismo de atenção
(Universidade Federal do Pará, 2025-02-19) DI PAOLO, Ítalo Flexa; CASTRO, Adriana Rosa Garcez; http://lattes.cnpq.br/5273686389382860; https://orcid.org/0000-0001-5884-4511; ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de; OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de; PONTE, Márcio José Moutinho da; OHASHI JÚNIOR, Orlando Shigueo; http://lattes.cnpq.br/4001747699670004; http://lattes.cnpq.br/4497607460894318; http://lattes.cnpq.br/4760076685971693; http://lattes.cnpq.br/8905793797626608; https://orcid.org/0000-0003-3514-0401; https://orcid.org/0000-0002-6640-3182; https://orcid.org/0000-0002-0724-3721; xxx
O eletrocardiograma (ECG) é uma tecnologia não invasiva capaz de registrar os batimentos cardíacos, sendo a técnica mais utilizada para o diagnóstico de doenças do coração. Dentre as doenças que podem ser diagnosticadas, a arritmia cardíaca é uma das cardiopatias mais comuns, sendo caracterizada pela ocorrência de batimentos cardíacos irregulares. Entretanto, a interpretação de longos registros de sinais de ECG é uma tarefa cansativa e desafiadora, quando feita de forma visual, que pode demandar tempo por parte dos médicos especialistas. A evolução da tecnologia e da inteligência artificial tem permitido avanços para o estudo e desenvolvimento de sistemas automáticos para auxílio ao diagnóstico médico. Dentro desse contexto, esta tese visa apresentar a proposta de uma estrutura para classificação de arritmias cardíacas baseada em uma Rede Neural Convolucional (CNN) multimodal com mecanismo de atenção. A estrutura recebe como entrada segmentos de sinal ECG transformados em imagens a partir das técnicas Hilbert Space Filling Curve (HSFC) e Recurrence Plot (RP) e foi desenvolvida e avaliada a partir do banco de dados público MIT-BIH e PTB, seguindo as diretrizes da AAMI (ANSI/AAMI EC57) e considerando os paradigmas interpaciente e intrapaciente. Devido ao alto desbalanceamento de classes nos bancos de dados, técnicas complementares de aumento de dados foram avaliadas durante a fase de experimentos, destacando-se duas: SMOTE e WGAN-GP. Os resultados alcançados, considerando variações na entrada daestrutura relacionadas ao número de derivações do ECG (derivação MLII e V + MLII), podem ser considerados competitivos com trabalhos apresentados no estado da arte, com destaque para os resultados da estrutura para duas derivações do ECG, tendo obtido, para a base MIT-BIH, no paradigma intrapaciente, 99,72%, 98,19%, 97,26%, 99,34% e 97,72% de acurácia global, precisão, sensibilidade, especificidade e F1-Score, respectivamente. No paradigma interpaciente, os resultados atingidos foram de 98,48%, 94,15%, 80,23%, 96,34% e 81,91%, respectivamente.
Acesso aberto (Open Access)
Desenvolvimento e avaliacao empirica de um simulador educacional para o apoio ao ensino de ECG, baseado na orientacão espacial do coração.
(Universidade Federal do Pará, 2018-09-21) PONTES, Paulo André Ignácio; SERUFFO, Marcos Cesar da Rocha; http://lattes.cnpq.br/3794198610723464; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; http://lattes.cnpq.br/7458287841862567
O eletrocardiograma (ECG) e um dos procedimentos de diagnostico mais utilizados na medicina, e assim, e essencial que os alunos de graduacao em medicina aprendam a interpretalo corretamente, enquanto ainda estao em treinamento. Naturalmente, os alunos passam pelo aprendizado classico (Ex: palestras e aulas expositivas). No entanto, geralmente nao são treinados eficientemente na interpretacao de ECG. A este respeito, metodologias e ferramentas de suporte educacional na pratica medica, como o software educacional, devem ser consideradas como abordagem valiosa para fins de treinamento medico. Esta tese de Doutorado aborda o desenvolvimento de um simulador (VETOECG) que permite o ensino experiencial, para que alunos possam relacionar a projecoes dos vetores eletricos cardiacos, por intermedio da manipulacao da orientacao espacial do coracao e as repercussoes em suas respectivas ondas no ECG. Alem disso, esta Tese relata um experimento formal (pre/pos-teste com grupo controle randomizado) para avaliar empiricamente a eficacia educacional (learning effetiveness) da ferramenta e analises dos fatores subjetivos de percepcao dos alunos em relacao a motivacao, experiencia de usuario e aprendizagem recolhidas atraves de questionarios. Os resultados indicaram que o simulador tem eficacia de aprendizado positiva em comparacao com as metodologias tradicionais (diferenca estatisticamente significativa, pvalor <0.0001*, com mediana de 38,5 pontos e intervalo interquartilico 23,1 a 46,2 pontos) utilizadas para aprendizagem no estudo proposto. Pode-se constatar ainda, que o simulador e adequado nas mais diversas dimensoes, pois foram avaliadas positivamente: em termos de motivacao (88,15%), experiencia de usuario (76%) e aprendizagem (96,5%).
Acesso aberto (Open Access)
A machine learning framework for ECG biometric system
(Universidade Federal do Pará, 2020-02-28) SANTOS, Alex Barros dos; ROSÁRIO, Denis Lima do; http://lattes.cnpq.br/8273198217435163; CERQUEIRA, Eduardo Coelho; http://lattes.cnpq.br/1028151705135221; https://orcid.org/0000-0003-2162-6523