Classificação de sinais de ECG sintéticos

Eduardo P. L. Jaqueira, Renato Candido, Magno T. M. Silva

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036852

Evento: XLII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2024)

Keywords: Aprendizado de máquina rede adversária gerativa autocodificador variacional eletrocardiograma

Abstract

Neste artigo, sinais de eletrocardiograma sintéticos foram gerados utilizando dois modelos gerativos: um baseado na rede adversária gerativa e outro no autocodificador variacional. Os sinais sintéticos foram classificados por uma rede perceptron multicamada treinada com sinais reais. A taxa de acerto de classificação dos sinais sintéticos foi superior a 80%, o que indica que esses sinais podem ser usados para melhorar as métricas de classificação de arritmias cardíacas.

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