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Previous issue date: 2007-08-10 / O presente trabalho tem por objetivo o estudo de algoritmos para o reconhecimento de arritmias card?acas. Para tanto, fez-se uma an?lise detalhada de dois algoritmos: HMM (Hidden Markov Model) e rede neural artificial do tipo RBF (Radial Basis Function), com a finalidade de reconhecer tr?s arritmias e o ritmo normal. As arritmias que foram utilizadas na pesquisa s?o: a Fibrila??o Atrial, a Taquicardia Ventricular e a Fibrila??o Ventricular. Tais arritmias foram selecionadas pela necessidade de desfibrila??o el?trica imediata na Taquicardia Ventricular e na Fibrila??o Ventricular e pelo fato da Fibrila??o Atrial ser a arritmia de maior incid?ncia na popula??o mundial. A necessidade de reconhecimento de arritmias pode ser vista em equipamentos DEA (Desfibriladores Externos Autom?ticos), utilizados para reconhecer e reverter a parada card?aca em locais fora de ambientes hospitalares. Estes equipamentos est?o sendo cada vez mais utilizados em v?rios pa?ses, como uma tentativa de diminuir o ?ndice de mortalidade. Primeiramente, foi feito um estudo te?rico sobre o cora??o, analisando as caracter?sticas de cada tipo de arritmia, a fim de poder identific?-las. Os pacientes foram selecionados no banco de dados de sinais biol?gicos, PhysioNet, para coleta de dados. Ap?s isso, foi feita uma an?lise te?rica detalhada dos sistemas de reconhecimento e em seguida, passou-se a gerar resultados a partir da compara??o entre os algoritmos e suas precis?es. Para atingir tais resultados, foi elaborada uma metodologia espec?fica de pesquisa. Ao final, foi poss?vel constatar que ambos algoritmos apresentam bom desempenho no reconhecimento das arritmias card?acas, bem como tamb?m foi poss?vel expor as caracter?sticas de desempenho de cada um dos sistemas
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/3098 |
| Date | 10 August 2007 |
| Creators | Scolari, Diogo |
| Contributors | Fagundes, Rubem Dutra Ribeiro |
| Publisher | Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul, Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia El?trica, PUCRS, BR, Faculdade de Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 207662918905964549, 500, 600, -655770572761439785 |
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