CLASSIFICAÇÃO DE ARRITMIAS CARDÍACAS ATRAVÉS DE UMA ESTRUTURA COMPETITIVA DE REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS AUTOASSOCIATIVAS
Rede neural, Convolucional, Autoassociativa, Arritmia, ECG
Este trabalho tem como objetivo apresentar a proposta de um sistema para classificação de arritmias cardíacas baseado em uma estrutura competitiva de Redes Neurais Convolucionais Autoassociativas. Três redes neurais foram treinadas para reconstruir sinais de Eletrocardiograma (ECG) para casos de pacientes com batimento supraventricular, ventricular e normal. Após o treinamento, as redes foram alocadas em uma estrutura paralela competitiva para classificação de arritmias. O banco de dados público de arritmia MIT-BIH de sinais ECG foi utilizado para o treinamento e testes das redes, sendo que para cada sinal ECG, de cada paciente, foram extraídos os complexos QRS dos batimentos cardíacos, que foram as características utilizadas como entrada para o sistema, sendo que estes sinais, que se encontravam em formato de sinais temporais (1D), foram transformados para imagens digitais (2D) com o objetivo de utilizar a capacidade das redes neurais convolucionais para reconhecimento de padrões e extração de características em imagens. Para desenvolvimento e análise de desempenho da estrutura proposta foram usados dois paradigmas que veem sendo utilizados em trabalhos já apresentados na literatura: paradigma interpaciente e paradigma intrapaciente. Uma análise comparativa com resultados de sistemas de classificação de arritmia já apresentados na literatura mostra que o sistema proposto apresenta resultados próximos ou em alguns casos superiores aos já obtidos, mostrando assim a aplicabilidade da estrutura proposta para o problema.