Publication
Deteção de arritmias cardíacas em eletrocardiogramas usando deep learning
| datacite.subject.fos | Engenharia de Software | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Gomes, Elsa Maria de Carvalho Ferreira | |
| dc.contributor.author | Rocha, Gabriel Moreira da | |
| dc.date.accessioned | 2019-06-17T09:59:51Z | |
| dc.date.available | 2019-06-17T09:59:51Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.description.abstract | As arritmias cardíacas são perturbações do ritmo cardíaco comuns e podem causar sérios riscos na vida das pessoas, sendo hoje em dia umas das principais causas de morte na população em geral, essencialmente nos países desenvolvidos e em desenvolvimento. Muitas destas mortes poderiam ser evitadas se fosse realizada a deteção e a monitorização prévia destas arritmias a partir do Eletrocardiograma (ECG). O ECG é um exame fundamental no diagnóstico de doenças cardiovasculares e em várias patologias clínicas, registando a informação relativa ao funcionamento do coração através da sua atividade elétrica em cada batimento cardíaco. Através da análise dos dados obtidos por ECG, pretende-se a identificação dos períodos com maior probabilidade de ocorrência de arritmia, possibilitando assim uma maior eficácia na deteção e previsão dos sistemas baseados em ECG. Desta forma, os pacientes poderão melhorar bastante a sua qualidade de vida, garantindo uma maior rapidez na intervenção médica. Ademais, esta abordagem permitirá evitar os efeitos colaterais das arritmias e possivelmente reduzir a administração da medicação. O objetivo deste trabalho passa pelo desenvolvimento de uma metodologia capaz de classificar sinais resultantes do ECG, para deteção de arritmias cardíacas. São apresentadas nesta dissertação diversas técnicas utilizadas para o processamento e classificação dos sinais ECG, pretendendo-se que sejam aplicadas neste trabalho algumas destas técnicas. | pt_PT |
| dc.description.abstract | Heart arrhythmia, a group of conditions in which the heartbeat is irregular, is known nowadays as one of the main causes of death, targeting specially the population in developed and developing countries. Most of these fatalities could’ve been avoided by the previous detection and monitorization of this condition, through an Electrocardiography (ECG). The ECG is a fundamental exam on the diagnosis of heart conditions and several clinical pathologies, through the heart’s electrical activity, it registers information related to its behavior. Considering the data obtained from the ECG, it is intended the identification of periods in which there is more probability of arrhythmia occurrence, allowing a more efficient detection and prediction on ECG based systems. Taking this into account, it is foreseen an improvement on patient’s quality of life, assuring a quick medical intervention, avoiding the collateral effects of this condition, and possibly decreasing the dependence on medication. The main purpose of this work is centered on the development of a methodology, capable of identifying ECG signals, for the detection of heart arrhythmia. On this thesis, there will be presented several techniques for the processing and classification of ECG signals, some of which will be applied on this work. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 202166260 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.22/14004 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.subject | Deep Learning | pt_PT |
| dc.subject | Neural Networks | pt_PT |
| dc.subject | Eletrocardiograma | pt_PT |
| dc.subject | Arritmia Cardíaca | pt_PT |
| dc.subject | Electrocardiogram | pt_PT |
| dc.subject | Heart Arrhythmia | pt_PT |
| dc.title | Deteção de arritmias cardíacas em eletrocardiogramas usando deep learning | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia Informática | pt_PT |