Percorrer por autor "Barros, Diana Filipa Carneiro"
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- Classificação e previsão de cardiotocogramas usando algoritmos baseados em redes neuronaisPublication . Barros, Diana Filipa Carneiro; Santos, Jorge Manuel Fernandes dosA cardiotocografia (CTG), sendo um exame efetuado à grávida para avaliação do bem-estar fetal, desempenha um papel importante na área da obstetrícia pois permite avaliar problemas relacionados com o feto, principalmente no período anteparto. No entanto, o resultado da análise do sinal de CTG por parte dos diferentes técnicos (obstetras) não é consensual e é aceite pela comunidade médica a existência de discrepâncias na sua avaliação. Estas diferenças na leitura do sinal de CTG podem ser atenuadas recorrendo à introdução de sistemas automáticos de classificação que têm como objetivo principal o de garantir a aplicação dos critérios estabelecidos e o de introduzir alguma uniformização na sua avaliação. O trabalho aqui descrito teve como objetivo principal o estudo da utilização das redes neuronais artificiais (RNA) na classificação e previsão do sinal CTG. Assim foram aplicadas metodologias de classificação baseadas em redes feedforward (FFNN) com variação dos parâmetros envolvidos. No trabalho aqui apresentado é também avaliada a capacidade preditiva de instantes de tempo à frente tendo por base as características do sinal e o comportamento passado que são informações importantes na determinação do futuro estado fetal. Neste estudo é testada a arquitetura Focused Time Delay Neural Network (FTDNN) em tarefas de previsão de um e múltiplos instantes adiante. Os resultados mostram um desempenho promissor para a classificação em diferentes comportamentos fetais no conjunto de sinais CTG utilizados bem como na previsão de instantes futuros das séries correspondentes à frequência cardíaca fetal (FCF) do CTG.