Utilização de redes neurais artificiais na classificação de sinais eletrocardiográficos atriais.

• Autor(a) principal: Eduardo de Azevedo Botter
• Data de Publicação: 2001
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA
• Texto Completo: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2474
• topic: Redes neurais; Processamento de sinais; Algoritmos; Eletrocardiografia; Filtros de Kalman; Engenharia eletrônica; Computação

Esta tese visa o desenvolvimento e a análise de metodologias para o processamento e classificação de sinais eletrocardiográficos atriais, também denominados de onda P, mediante a utilização de redes neurais artificiais. As principais contribuições desta tese são as seguintes:a detecção de complexos QRS utilizando time-delay neural network; pré-processamento dos sinais de ECG utilizando o algoritmo Filtro de Kalman com o propósito de reduzir a interferência de ruídos; extração das características das ondas P usando uma rede neural com funções de base assimétricas; classificação das ondas P usando uma rede neural auto-organizável de Kohonen.As novas técnicas propostas nesta tese foram validadas usando sinais eletrocardiográficos reais, extraídos do banco de dados do MIT-BIH Arrhythmia CD-ROM e de prontuários, gentilmente cedidos pelas equipes médicas do Hospital Dante Pazzanese de Cardiologia e do Hospital do Coração.