Análise e interpretação de arritmias Sinais de ECG

Os v rios algoritmos de classifica o podem ser utilizados para classificar as caracter sticas extra das do sinal ECG. O elevado desempenho da classifica o depende da forma como os vectores de caracter sticas podem ser separados no espa o de caracter sticas. A arquitectura proposta apresenta uma classifica o da arritmia baseada no ECG com caracter sticas mais robustas e um classificador baseado na regress o. Prop e uma classifica o autom tica eficaz da arritmia card aca utilizando a base de dados de arritmia MIT-BIH e o conjunto de dados cl nicos locais. O m todo proposto treinou o classificador de regress o de vectores de apoio incremental com 320 amostras de diferentes arritmias. O m todo proposto foi testado e comparado com o classificador mais comum, como a rede neural artificial, a m quina de vectores de apoio e o classificador de dist ncia m nima. A partir da matriz de confus o, evidente que o algoritmo proposto funciona bem para o problema de reconhecimento de v rias classes. A arquitectura proposta utiliza caracter sticas do dom nio do tempo e da frequ ncia para efeitos de classifica o. Devido utiliza o de estat sticas de ordem superior, o nosso problema de classifica o torna-se mais simples do que a caracter stica morfol gica tradicional. O algoritmo proposto apresenta um desempenho elevado mesmo com dados de aprendizagem mais pequenos.