00 CAMPUS ARISTÓTELES CALAZANS SIMÕES (CAMPUS A. C. SIMÕES) IC - INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO Dissertações e Teses defendidas na UFAL - IC
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Tipo: Dissertação
Título: Análise de sinais eletrocardiográficos atriais utilizando componentes principais e mapas auto-organizáveis.
Título(s) alternativo(s): Atrial eletrocardiographics signals analysis using principal components and self-organizing maps.
Autor(es): Coutinho, Paulo Silva
Primeiro Orientador: Coradine, Luis Cláudius
metadata.dc.contributor.referee1: Romano, Joao Marcos Travassos
metadata.dc.contributor.referee2: Silva, Maria Alayde Mendonçaa da
metadata.dc.contributor.referee3: Lopes, Manoel Agamemnon
Resumo: A análise de sinais provenientes de um eletrocardiograma (ECG) pode ser de grande importância para avaliação do comportamento cardíaco de um paciente. Os sinais de ECG possuem caracterí­sticas especí­ficas de acordo com os tipos de arritmias e sua classificação depende da morfologia do sinal. Neste trabalho é considerada uma abordagem hí­brida utilizando análise de componentes principais (PCA) e mapas auto-organizáveis (SOM) para classificação de agrupamentos provenientes de arritmias como a taquicardia sinusal e, principalmente, fibrilação atrial. Nesse sentido, O PCA é utilizado como um pré-processador buscando suprimir sinais de atividades ventriculares, de maneira que a atividade atrial presente no ECG seja evidenciada sob a forma das ondas f. A Rede Neural SOM, é usada na classificação dos padrões de fibrilação atrial e seus agrupamentos
Palavras-chave: Eletrocardiograsm ECG
Atrial Fibrillation AF
Artificial Networks Neural ANN
Principal Component Analysis PCA
Self-Organizing Maps SOM
Eletrocardiograma ECG
Fibrilação Atrial FA
Redes Neurais Artificiais
Análise de Componentes Principais PCA
Mapas Auto-Organizáveis - SOM
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: BR
Editor: Universidade Federal de Alagoas
Sigla da Instituição: UFAL
metadata.dc.publisher.department: Modelagem Computacional de Conhecimento
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimento
Citação: COUTINHO, Paulo Silva. Atrial Eletrocardiographics Signals Analysis Using Principal Components and Self-Organizing Maps.. 2008. 152 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional de Conhecimento) - Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2008.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.ufal.br/handle/riufal/827
Data do documento: 21-nov-2008
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