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

Autores

  • 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

Resumo

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.

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Publicado

2008-06-01

Como Citar

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

Edição

v. 9 n. 2 (2008)

Seção

Artigo Original

Licença

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