Explorando Redes Neurais de Grafos para Classificação de Arritmias - Oliveira, Rafael F.; Freitas, Vander L. S.; Moreira, Gladston J. P.; Luz, Eduardo J. S. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2022)
Arritmia cardíaca é uma condição de risco e seu diagnóstico precoce é de fundamental importância. Por isso, a automação do processo de identificação de arritmia é desejável. Neste contexto, um modelo de classificação automática de arritmias em sinais de eletrocardiograma (ECG) é proposto baseado em Graph Neural Network (GNN) e o batimento cardíaco representado por meio de um grafo via algoritmo Visibility Graph (VG). São avaliados três modelos de redes GNN: uma rede convolutional de grafos com duas camadas (GCN-2L), outra com três camadas (GCN-3L) e GraphSAGE (GraphSAGE-4L). Sob o paradigma interpatient, o modelo GraphSAGE-4L apresentou o melhor desempenho, obtendo F1-score médio de 0,86 para as classes N, S e V.