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https://rd.uffs.edu.br/handle/prefix/6575
Tipo: | Monografia |
Título: | Mapeamento sistemático da literatura em aprendizado de máquina para identificação de fibrilação atrial |
Autor(es): | Willinghoefer, Emili |
Primeiro Orientador: | Duarte, Denio |
Primeiro membro da banca: | Sebben, Andressa |
Segundo membro da banca: | Lima, Julyane Felipette |
Resumo: | A Fibrilação Atrial é uma das arritmias que mais acomete a população idosa, tendo como predisposição inúmeros fatores de riscos. Os ECGs servem para verificar a frequência dos batimentos cardíacos e se as ondas emitidas estão em um ritmo constante. Através da utilização de aprendizado de máquina com base em dados de ECGs, é possível predizer e detectar sua ocorrência. Este trabalho tem como objetivo sintetizar alguns dos trabalhos presentes na literatura que utilizaram o aprendizado de máquina para detecção de doenças cardíacas. Através dos estudos encontrados na literatura, foi possível concluir que os métodos de classificação que demonstraram melhor desempenho, foram os que utilizaram aprendizado profundo. |
Abstract/Resumen: | Atrial Fibrillation is one of the arrhythmias that most affect the elderly population, with a predisposition of several risk factors. Electrocardiograms are used to check the frequency of heart pulses and whether the internal waves are in a steady, rhythmic rhythm. Through the use of machine learning using ECGs as data, it is possible to predict and detect its occurrence. This work aims to synthesize some of the works present in the literature that used machine learning to detect heart disease. Through the studies found in the literature, it was possible to analyze that the classification methods that believed better performances were those that used deep learning. |
Palavras-chave: | Fibrilação Atrial Saúde Idoso Mapeamento Fibrilação atrial |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Instituição: | Universidade Federal da Fronteira Sul |
Sigla da Instituição: | UFFS |
Faculdade, Instituto ou Departamento: | Campus Chapecó |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://rd.uffs.edu.br/handle/prefix/6575 |
Data do documento: | 17-Fev-2023 |
Aparece nas coleções: | Ciência da Computação |
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