Estrutura competitiva de redes neurais convolucionais auto-associativas para classificação de arritmias

Este trabalho apresenta a proposta de dois sistemas automáticos para auxílio à detecção de anomalias em batimentos cardíacos e apoio à decisão médica. Os sistemas foram desenvolvidos para a identificação de arritmia rítmica e arritmias morfológicas a partir de sinais obtidos de um Eletrocardiograma (ECG). Ambos os sistemas são baseados em uma estrutura competitiva de Redes Neurais Convolucionais (CNN) Auto-associativas, sendo que cada rede foi treinada para reconstrução dos sinais apresentados na sua entrada. Para o caso do classificador rítmico, o sistema foi desenvolvido a partir do uso dos sinais do ECG, sem passar por um processo de extração de características, e para o caso do classificador morfológico o sistema se baseou no complexo QRS extraído do sinal de ECG. Para desenvolvimento e teste dos sistemas foi utilizada a base de dados MIT-BIH Arrhythmia de sinais ECG. Uma acurácia de 88,9% foi alcançada para o Classificador Rítmico e de 81,73% para o Classificador Morfológico, no caso em que se considera a base de testes para avaliação. Os resultados obtidos demonstram a aplicabilidade das estruturas competitivas propostas para o problema de classificação de arritmias.