Classificação de Doença Arterial Coronariana através de redes neurais profundas - Ferreira, Diogo Casal; Machado, Alexei Manso Correa (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2025: Anais do XXV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2025)
As doenças arteriais coronarianas (DAC) figuram entre as principais causas de mortalidade no mundo, demandando avanços no diagnóstico precoce. Este estudo compara redes neurais LSTM, Bi-GRU e Transformer na classificação de eletrocardiogramas (ECG) em três categorias: normal, infarto inferior (IMI) e anterior (AMI), utilizando o conjunto de dados PTB-XL. Os resultados indicam que Transformers são mais rápidos no treinamento (média de 35 minutos), enquanto LSTM e Bi-GRU apresentam maior precisão (91% e 92%, respectivamente). O trabalho também contribui para a melhoria do préprocessamento e do treinamento de dados de ECG aplicados ao diagnóstico cardíaco.