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tese_2746_Dissertacao Mestrado Sandra Mara Torres Muller.pdf: 1596961 bytes, checksum: 1c83c866ba9c4c8be2733c291bf4e2b7 (MD5)
Previous issue date: 2012-08-01 / Neste trabalho foram estudadas e implementadas três técnicas incrementais de adaptação de modelos ocultos de Markov (HMM - Hidden Markov Model) baseadas nos algoritmos de treinamento, que são a esperança da maximização (expectation maximization - EM), a k-means segmental (segmental k-means) e a máximo a posteriori (Maximum a Posteri- ori -MAP). Essas técnicas, muito utilizadas em reconhecimento de voz, são aqui usadas
para sinais biomédicos, mais precisamente para sinal de eletrocardiograma (ECG). Para tal objetivo, utilizou-se uma plataforma, já desenvolvida, de segmentação e classificação de ECG, além de detecções de anomalias cardíacas como extra-sístole ventricular (ESV) e isquemia do miocárdio. Nessa plataforma, os modelos de Markov são empregados na etapa de segmentação do sinal de ECG, tendo em vista a identificação das formas de onda elementares que compõem um ciclo cardíaco. O desenvolvimento dessas técnicas permite, uma vez que a plataforma esteja funcionando como sistema real, um juste autônomo dos modelos µas variações do sinal de ECG ao longo do tempo, assim como a outras variações presentes em um sistema real. As técnicas foram avaliadas a partir de experimentos usando duas bases de sinais de ECG: QT database e European ST-T database. Os resultados confirmam o ganho de desempenho obtido com a adaptação, permitindo uma modelagem do sinal ao longo do tempo mais apropriada. As técnicas desenvolvidas são indicadas também para outros tipos de sinais biomédicos, como o sinal de eletroencefalograma (EEG), por exemplo.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/4116 |
| Date | 01 August 2012 |
| Creators | Sandra Mara Torres Muller |
| Contributors | SALLES, E. O. T., SA, A. M. F. L. M., BORTOLON, S., ANDREAO, R. V., SARCINELLI FILHO, M., BASTOS FILHO, T. F. |
| Publisher | Universidade Federal do Espírito Santo, Doutorado em Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFES, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | text |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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