Detecção de sopro cardíaco utilizando uma rede neural convolucional

Este trabalho apresenta um sistema para detecção automática de sopro cardíaco a partir de sinais de fonocardiograma utilizando técnicas de aprendizado de máquina. A abordagem proposta combina a extração de características acústicas com uma rede neural convolucional para realizar a classificação entre sinais normais e sinais com sopro cardíaco. O modelo foi treinado e avaliado em bases de dados distintas, demonstrando boa capacidade de generalização e desempenho consistente na identificação de padrões cardíacos. Os resultados indicam que a metodologia proposta é promissora para aplicações de triagem cardíaca assistida por computador.