Uso de Rede Neural Percéptron Multi-Camadas na Classificação de Patologias Cardíacas

Authors

  • Y.L.A. Liu
  • E.E.N. Macau
  • J.J. Barroso
  • J.D.S. Silva
  • Z.O.A Guimarães Filho
  • I.L Caldas
  • R.L.A. Viana
  • M.F.A. Godoy

DOI:

https://doi.org/10.5540/tema.2008.09.02.0255

Abstract

As doenças cardiovasculares têm sido a maior causa de morte por doença em todo o território nacional. Atualmente, uma das grandes aliadas para a realização de estudo da fisiopatologia de sistemas biológicos no campo das doenças do coração é a técnica conhecida como Variabilidade da Freqüência Cardíaca (HRV). Porém, a HRV apresenta comportamento complexo, o que dificulta a identificação de padrões de doenças específicas. Neste trabalho, utilizamos como diagnóstico dos dados de HRV medidas de complexidade determinadas por meio da Análise de Quantificação de Recorrências (RQA). A classificação dos dados em grupos de patologias é realizada com o uso de redes neurais artificiais do tipo Percéptron de Múltiplas Camadas (MLP). Apresentamos, também, uma discussão sobre as formas e estruturas das redes neurais necessárias para a classificação destes dados.

References

[1] G.S. Everton, “Caracteriza¸c˜ao de Sistemas Dinˆamicos Atrav´es de Gr´aficos de Recorrˆencia”, Disserta¸c˜ao de mestrado, UFPR, 2008.

A.C. Guyton, J.E. Hall, “Fisiologia Humana e Mecanismos das Doen¸cas”, Ed. Guanabara Koogan, 1998.

S. Haykin, “Redes Neurais: Princ´ıpios e Pr´atica”, Bookman, 2001.

N. Marwan, N. Wessel, U. Meyerfeldt, A. Schirdewan, J. Kurths, Recurrence plot based measures of complexity and its application to heart rate variability data, Phys. Rev. E, 66, No. 2 (2002), 0267-0282.

N. Marwan et al., Recurrence plots for the analysis of complex systems, Physics Reports, 438, (2007), 237-329.

U. Rajendra Acharay et al., Heart rate variability: a review, Med. Bio. Eng. Comput., 44 (2006), 1031-1051.

C.L. Webber Jr., J.P. Zbilut, Dynamical assessment of physiological systems and states using recurrence plot strategies, J. Appl. Physiol., 76, No. 2 (1994), 965-973.

J.P. Zbilut, C.L. Webber Jr., Embeddings and delays as derived from quantification of recurrence plots, Phys. Lett. A, 171, No. 3-4 (1992), 199-203.

Downloads

Published

2008-06-01

How to Cite

Liu, Y., Macau, E., Barroso, J., Silva, J., Guimarães Filho, Z., Caldas, I., … Godoy, M. (2008). Uso de Rede Neural Percéptron Multi-Camadas na Classificação de Patologias Cardíacas. Trends in Computational and Applied Mathematics, 9(2), 255–264. https://doi.org/10.5540/tema.2008.09.02.0255

Issue

Vol. 9 No. 2 (2008)

Section

Original Article

License

Copyright

Authors of articles published in the journal Trends in Computational and Applied Mathematics retain the copyright of their work. The journal uses Creative Commons Attribution (CC-BY) in published articles. The authors grant the TCAM journal the right to first publish the article.

Intellectual Property and Terms of Use

The content of the articles is the exclusive responsibility of the authors. The journal uses Creative Commons Attribution (CC-BY) in published articles. This license allows published articles to be reused without permission for any purpose as long as the original work is correctly cited.

The journal encourages Authors to self-archive their accepted manuscripts, publishing them on personal blogs, institutional repositories, and social media, as long as the full citation is included in the journal's website version.