Utilização de redes neurais artificiais na classificação de sinais eletrocardiográficos atriais.
Autor(a) principal: | |
---|---|
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 |
Resumo: | 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. |
id |
ITA_ce8aa79fcd793468bd828603dc58dcbd |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:2474 |
network_acronym_str |
ITA |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA |
spelling |
Utilização de redes neurais artificiais na classificação de sinais eletrocardiográficos atriais.Redes neuraisProcessamento de sinaisAlgoritmosEletrocardiografiaFiltros de KalmanEngenharia eletrônicaComputaçãoEsta 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. Instituto Tecnológico de AeronáuticaCairo Lúcio Nascimento JúniorTakashi YoneyamaEduardo de Azevedo Botter2001-00-00info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2474reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITAinstname:Instituto Tecnológico de Aeronáuticainstacron:ITAporinfo:eu-repo/semantics/openAccessapplication/pdf2019-02-02T14:04:48Zoai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:2474http://oai.bdtd.ibict.br/requestopendoar:null2020-05-28 19:39:14.905Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA - Instituto Tecnológico de Aeronáuticatrue |
dc.title.none.fl_str_mv |
Utilização de redes neurais artificiais na classificação de sinais eletrocardiográficos atriais. |
title |
Utilização de redes neurais artificiais na classificação de sinais eletrocardiográficos atriais. |
spellingShingle |
Utilização de redes neurais artificiais na classificação de sinais eletrocardiográficos atriais. Eduardo de Azevedo Botter Redes neurais Processamento de sinais Algoritmos Eletrocardiografia Filtros de Kalman Engenharia eletrônica Computação |
title_short |
Utilização de redes neurais artificiais na classificação de sinais eletrocardiográficos atriais. |
title_full |
Utilização de redes neurais artificiais na classificação de sinais eletrocardiográficos atriais. |
title_fullStr |
Utilização de redes neurais artificiais na classificação de sinais eletrocardiográficos atriais. |
title_full_unstemmed |
Utilização de redes neurais artificiais na classificação de sinais eletrocardiográficos atriais. |
title_sort |
Utilização de redes neurais artificiais na classificação de sinais eletrocardiográficos atriais. |
author |
Eduardo de Azevedo Botter |
author_facet |
Eduardo de Azevedo Botter |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Cairo Lúcio Nascimento Júnior Takashi Yoneyama |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Eduardo de Azevedo Botter |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Redes neurais Processamento de sinais Algoritmos Eletrocardiografia Filtros de Kalman Engenharia eletrônica Computação |
topic |
Redes neurais Processamento de sinais Algoritmos Eletrocardiografia Filtros de Kalman Engenharia eletrônica Computação |
dc.description.none.fl_txt_mv |
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. |
description |
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. |
publishDate |
2001 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2001-00-00 |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
status_str |
publishedVersion |
format |
doctoralThesis |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2474 |
url |
http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2474 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Instituto Tecnológico de Aeronáutica |
publisher.none.fl_str_mv |
Instituto Tecnológico de Aeronáutica |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA instname:Instituto Tecnológico de Aeronáutica instacron:ITA |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA |
instname_str |
Instituto Tecnológico de Aeronáutica |
instacron_str |
ITA |
institution |
ITA |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA - Instituto Tecnológico de Aeronáutica |
repository.mail.fl_str_mv |
|
subject_por_txtF_mv |
Redes neurais Processamento de sinais Algoritmos Eletrocardiografia Filtros de Kalman Engenharia eletrônica Computação |
_version_ |
1706809285698125824 |