00 CAMPUS ARISTÓTELES CALAZANS SIMÕES (CAMPUS A. C. SIMÕES) IC - INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO Dissertações e Teses defendidas na UFAL - IC
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Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Coradine, Luis Cláudius-
dc.contributor.advisor1LattesCORADINE, L. C.por
dc.contributor.referee1Romano, Joao Marcos Travassos-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6161888127051479por
dc.contributor.referee2Silva, Maria Alayde Mendonçaa da-
dc.contributor.referee2LattesSILVA, Maria Alayde Mendonça dapor
dc.contributor.referee3Lopes, Manoel Agamemnon-
dc.contributor.referee3LattesLOPES, M. A.por
dc.creatorCoutinho, Paulo Silva-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9173890849873792por
dc.date.accessioned2015-08-25T18:46:23Z-
dc.date.available2011-04-20-
dc.date.available2015-08-25T18:46:23Z-
dc.date.issued2008-11-21-
dc.identifier.citationCOUTINHO, 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.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufal.br/handle/riufal/827-
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Alagoaspor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentModelagem Computacional de Conhecimentopor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimentopor
dc.publisher.initialsUFALpor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectEletrocardiograsm ECGeng
dc.subjectAtrial Fibrillation AFeng
dc.subjectArtificial Networks Neural ANNeng
dc.subjectPrincipal Component Analysis PCAeng
dc.subjectSelf-Organizing Maps SOMeng
dc.subjectEletrocardiograma ECGpor
dc.subjectFibrilação Atrial FApor
dc.subjectRedes Neurais Artificiaispor
dc.subjectAnálise de Componentes Principais PCApor
dc.subjectMapas Auto-Organizáveis - SOMpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.titleAnálise de sinais eletrocardiográficos atriais utilizando componentes principais e mapas auto-organizáveis.por
dc.title.alternativeAtrial eletrocardiographics signals analysis using principal components and self-organizing maps.eng
dc.typeDissertaçãopor
dc.description.resumoA 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 agrupamentospor
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