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As doenças cardíacas são as principais causas de morte no mundo. A vida sedentária e a alimentação deficiente que engloba a maioria da população fazem com que as pessoas estejam com sua saúde cardíaca debilitada. Este trabalho retrata a proposta de utilização de técnicas de otimização por nuvem de partículas (PSO) para a detecção automática de arritmias cardíacas através da análise do eletrocardiograma (ECG). O sinal de ECG será avaliado utilizando o conceito de janela variável, que será tratada por duas metodologias distintas, sendo uma a discretização simples e a outra, uma normalização baseada na variação do sinal a cada amostra. Ambas serão tratadas no domínio do tempo. Regras serão criadas a partir dos dados extraídos da discretização e da normalização. Por fim, o algoritmo de otimização por nuvem de partículas fará a busca pelas melhores regras que classificarão o sinal, determinando se o sinal é considerado saudável ou possui arritmia. A base de dados utilizada pela pesquisa é a MIT-BIH - Arrhythmia Database.