Análise de Recorrência na Classificação de ECGs: Um Estudo com Modelos Profundos e Clássicos

João Pagnan, Romis Ribeiro Attux, Diogo Soriano, Levy Boccato

DOI: 10.14209/sbrt.2025.1571157136

Evento: XLIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2025)

Keywords: Eletrocardiogramas Processamento de Sinais Análise de Recorrência Aprendizado Profundo

Abstract

A detecção precoce de arritmias a partir de eletrocardiogramas (ECGs) pode ser decisiva para o tratamento de doenças cardiovasculares, que ainda são a principal causa de mortes no mundo. Muitos trabalhos têm explorado técnicas de processamento de sinais e aprendizado de máquina neste problema, havendo já iniciativas que empregam gráfioos de recorrência para a caracterização dos sinais cardíacos. Porém, poucos trabalhos realizaram uma comparação mais ampla com outras estratégias de representação dos ECGs junto a diferentes classificadores. Neste trabalho, aplicamos a análise de recorrência para descrever os ECGs da base MIT-BIH ARR, avaliando seu impacto sobre modelos tradicionais e profundos (e.g., ResNet) de classificação. Além disso, avaliamos também as representações temporais e os espectrogramas (SPGs). Os resultados obtidos indicam que TS com k-vizinhos mais próximos alcançaram a melhor F-medida (0,7980), enquanto os gráficos de distância (DPs) com KNN fornecem a maior precisão e especificidade, além de superarem consistentemente os desempenhos atingidos com os gráficos de recorrência (RPs).

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