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Banca de QUALIFICAÇÃO: JUAN FERREIRA VIDAL

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JUAN FERREIRA VIDAL
DATA: 06/08/2020
HORA: 15:00
LOCAL: Sala de Aula 02 - LEEC
TÍTULO:

EXTRAÇÃO E SELEÇÃO DE CARACTERÍSTICAS DE SINAIS DE ELETROCARDIOGRAMA USANDO PROGRAMAÇÃO GENÉTICA PARA A CLASSIFICAÇÃO AUTOMÁTICA DE ARRITMIAS CARDÍACAS


PALAVRAS-CHAVES:

Computação Evolutiva, suporte a tomada de decisão, Mineração de dados, Redes Neurais Artificiais


PÁGINAS: 100
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO:

O corpo humano é um sistema complexo formado por subsistemas que desempenham tarefas precisas e essenciais para a manutenibilidade da vida como a conhecemos. Dentre estes subsistemas que o compõem temos o sistema cardiovascular que é responsável por transportar os nutrientes para diferentes partes do corpo e coletar os resíduos que devem ser despejados. Algumas condições podem alterar o funcionamento adequado deste sistema, tais como problemas congênitos, rotinas prejudicas por uso excessivo de medicamentos, bebidas alcoólicas ou cafeína. As doenças cardíacas como a arritmia podem alterar o ritmo de funcionamento normal de bombeamento do sangue pelo coração comprometendo assim a distribuição do oxigênio para o corpo. Estes distúrbios podem ser detectados em um exame de eletrocardiograma (ECG), responsável por medir os potenciais elétricos que surgem na pele do paciente conforme as regiões do coração são polarizadas e despolarizadas. O eletrocardiograma representa essa alteração na polarização das regiões do coração na forma de um sinal formado por 3 tipos de ondas bem características, onda P, complexo QRS e a onda T. Os médicos por sua vez fazem a análise do eletrocardiograma procurando por anomalias nestas formas de ondas que possam indicar a presença de problemas, estas anomalias podem ser identificadas pela alteração na forma, ausência ou duração das ondas que compõem o sinal do ECG. Recentemente, muitos pesquisadores tem feito investigações para a criação de sistemas de classificação automática de arritmia em sinais de ECG, dando ênfase nas etapas de processamento do sinal, segmentação do sinal, extração de características ou classificação propriamente dita. Nesta proposta de Tese de doutorado é investigada a criação de uma metodologia de extração e seleção de características de sinais de ECG usando Programação Genética com base em uma função fitness utilizando o conceito de validação de cluster em problemas de agrupamento de dados. Será utilizado o banco de dados de arritmias MIT-BIH e os padrões de validação que são recomendados pela AAMI (Association for the Advancement of Medical Instrumentation).  A metodologia terá como objetivo selecionar e extrair um conjunto de característica que promovam a melhor separação interclasse enquanto fazem a compactação intraclasse melhorando assim o desempenho dos classificadores usados em termos de precisão e acurácia.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2170855 - ADRIANA ROSA GARCEZ CASTRO
Interno - 1153173 - ROBERTO CELIO LIMAO DE OLIVEIRA
Externo ao Programa - 1771817 - ISABELA MARQUES MIZIARA
Externo ao Programa - 1896717 - MARIA DA CONCEICAO PEREIRA FONSECA
Externo à Instituição - ORLANDO SHIGUEO OHASHI JUNIOR
Notícia cadastrada em: 16/07/2020 14:17
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