Técnicas híbridas de processamento de sinais biomédicos implementadas com redes neurais artificiais
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2000 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSC |
Texto Completo: | http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/78773 |
Resumo: | Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. |
id |
UFSC_9adefccce6986aadf4f81d6bc312e3f5 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufsc.br:123456789/78773 |
network_acronym_str |
UFSC |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFSC |
repository_id_str |
2373 |
spelling |
Técnicas híbridas de processamento de sinais biomédicos implementadas com redes neurais artificiaisEngenharia biomedicaAparelhos e instrumentosMedicina -Redes neurais (Computação)Processamento de sinaisEletrocardiografiaTese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico.O presente trabalho aborda o desenvolvimento e avaliação de técnicas híbridas de processamento de sinais voltadas para sinais biomédicos com ênfase na implementação usando redes neurais artificiais (RNAs). Quatro formas básicas de hibridação diferenciadas pelo grau de interação entre as características e propriedades das técnicas constituintes são abordadas: a hibridação seqüencial, paralela, auxiliar e encastoada. A hibridação seqüencial da análise em componentes independentes (ACI) com a promediação e a hibridação auxiliar e seqüencial da transformada wavelet com redes neurais artificiais são propostas e investigadas para o processamento de registros eletrocardiográficos de alta resolução (ECGAR). A primeira técnica objetiva atenuar as interferências no ECGAR e a segunda extrair características espectro-temporais do ECGAR e classificar ECGARs como de indivíduos com ou sem potenciais tardios ventriculares. Na avaliação da primeira técnica os resultados são comparados com o uso isolado da promediação, resultando em uma melhora de 4 dB na relação sinal-ruído. Na segunda técnica obteve-se 91% de acerto na classificação, comparável a outros trabalhos envolvendo RNAs, acrescentando-se a possibilidade de interpretação do processamento efetuado pela RNA.Florianópolis, SCOjeda, Renato GarciaUniversidade Federal de Santa CatarinaWisbeck, John Oersted2012-10-17T18:59:38Z2012-10-17T18:59:38Z20002000info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisxx, 174 f.| il.application/pdf174989http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/78773porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2014-09-25T16:36:17Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/78773Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732014-09-25T16:36:17Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Técnicas híbridas de processamento de sinais biomédicos implementadas com redes neurais artificiais |
title |
Técnicas híbridas de processamento de sinais biomédicos implementadas com redes neurais artificiais |
spellingShingle |
Técnicas híbridas de processamento de sinais biomédicos implementadas com redes neurais artificiais Wisbeck, John Oersted Engenharia biomedica Aparelhos e instrumentos Medicina - Redes neurais (Computação) Processamento de sinais Eletrocardiografia |
title_short |
Técnicas híbridas de processamento de sinais biomédicos implementadas com redes neurais artificiais |
title_full |
Técnicas híbridas de processamento de sinais biomédicos implementadas com redes neurais artificiais |
title_fullStr |
Técnicas híbridas de processamento de sinais biomédicos implementadas com redes neurais artificiais |
title_full_unstemmed |
Técnicas híbridas de processamento de sinais biomédicos implementadas com redes neurais artificiais |
title_sort |
Técnicas híbridas de processamento de sinais biomédicos implementadas com redes neurais artificiais |
author |
Wisbeck, John Oersted |
author_facet |
Wisbeck, John Oersted |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Ojeda, Renato Garcia Universidade Federal de Santa Catarina |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Wisbeck, John Oersted |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Engenharia biomedica Aparelhos e instrumentos Medicina - Redes neurais (Computação) Processamento de sinais Eletrocardiografia |
topic |
Engenharia biomedica Aparelhos e instrumentos Medicina - Redes neurais (Computação) Processamento de sinais Eletrocardiografia |
description |
Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. |
publishDate |
2000 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2000 2000 2012-10-17T18:59:38Z 2012-10-17T18:59:38Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
format |
doctoralThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
174989 http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/78773 |
identifier_str_mv |
174989 |
url |
http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/78773 |
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 |
xx, 174 f.| il. application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Florianópolis, SC |
publisher.none.fl_str_mv |
Florianópolis, SC |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFSC instname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) instacron:UFSC |
instname_str |
Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) |
instacron_str |
UFSC |
institution |
UFSC |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFSC |
collection |
Repositório Institucional da UFSC |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1808652140991741952 |