A Convolutional Neural Network Integrating PPG Signal and Extracted Features for Dehydration Classification - Rodrigues, José Mateus Cordova; Lemes, Ayrton Finicelli; Utyiama, Daniel Mitsuaki da Silva; Gohl, Pedro Daniel da Silva; Souto, Eduardo James Pereira; Giusti, Rafael (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2025: Anais do XXII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e ComputacionalDO - 10.5753/eniac.2025.14491, 2025)
A desidratação é um sério problema de saúde que pode levar a consequências graves, tornando sua detecção precisa crucial para manter a função corporal adequada. Neste trabalho, nós propomos um modelo de aprendizado de máquina híbrido que pode classificar indivíduos em estados hidratados ou desidratados. Nossa abordagem combina uma rede neural convolucional rasa que extrai recursos locais não supervisionados com características estatísticas de dados de séries temporais obtidos de sensores como Fotopletismografia (PPG) e Atividade Eletrodérmica (EDA). Os resultados mostram que o modelo de classificação proposto alcança uma precisão de 73%, sendo superior à maioria dos trabalhos existentes na literatura que utiliza dados extraídos dos sinais PPG e/ou EDA para classificação de hidratação.