Sim-ECG: plataforma computacional de código aberto para classificação de patologias cardíacas

Helder Alves Pereira

ORCID iD Universidade Federal de Campina Grande (UFCG), Campina Grande, Paraíba, Brasil

João Pedro dos Santos Silva

ORCID iD Universidade Federal de Campina Grande (UFCG), Campina Grande, Paraíba, Brasil

Pedro Henrique dos Santos Almeida

ORCID iD Universidade Federal de Campina Grande (UFCG), Campina Grande, Paraíba, Brasil

Letícia Chaves Lima Cananéa

ORCID iD Universidade Federal de Campina Grande (UFCG), Campina Grande, Paraíba, Brasil

Resumo

Técnicas de inteligência artificial vêm sendo utilizadas no auxílio ao diagnóstico de patologias. Com elas, torna-se possível analisar automaticamente uma grande quantidade de dados complexos. Dessa forma, patologias podem ser detectadas em estágios menos avançados. Neste artigo, apresenta-se uma plataforma computacional de código aberto que analisa sinais obtidos por meio de exames de eletrocardiograma. Para isso, foram utilizadas bases de dados públicas que possibilitaram analisar e classificar as informações, considerando diversos métodos de inteligência artificial. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade da plataforma para estudos e desenvolvimento de ferramentas computacionais para auxílio no diagnóstico precoce de patologias cardíacas.

Palavras-chave


aprendizagem de máquina; aprendizagem profunda; classificação; eletrocardiograma; inteligência artificial


Texto completo:

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