Luan G. Cotini. Classificação automática de arritmias cardíacas utilizando redes neurais convolucionais. Electrical Engineering, University of São Paulo, 2026 (co-supervisor) (in portuguese)

Abstract

Este relatório apresenta o desenvolvimento de um sistema de classificação automática de arritmias cardíacas utilizando redes neurais artificiais do tipo perceptron multicamadas (multilayer perceptron – MLP) e redes neurais convolucionais (convolutional neural networks – CNNs). Utilizando a base de dados MIT-BIH e seguindo rigorosamente as recomendaçõesda AAMI, adotou-se uma metodologia de divisão de dados inter-paciente para garantir a validade clínica e evitar resultados não clinicamente realistas. O trabalho abrangeu o pré-processamento de sinais, a extração de características morfológicas e a implementação de representações bidimensionais via espectrogramas no domínio tempo-frequência. Nas abordagens com CNNs, a pesquisa investigou a eficácia de modelos unidimensionais (CNN-1D) sobre o sinal bruto e modelos bidimensionais (CNN-2D), explorando o impacto da informação de fase. O projeto culminou no desenvolvimento de um sistema multiclasse em cascata baseado em CNN-2D, integrado técnicas de sobreamostragem e ponderação de custos para lidar com o desbalanceamento de classes do banco de dados. Os resultados demonstram que a arquitetura em cascata proposta superou resultados da literatura para a classe minoritária supraventricular, consolidando uma ferramenta robusta e clinicamente viável para a classificação automatizada de arritmias.

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