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http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/riufal/827
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 |
Aparece nas coleções: | Dissertações e Teses defendidas na UFAL - IC |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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