Medidas de Entropia e Inteligência Artificial para a Detecção de Arritmias Cardíacas em Sinais de ECG - Coimbra, André R.; Rebelo, Ana Cristina S.; Ribeiro, Maria; Oliveira-Jr, Antonio (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2026.20768, 2026)
A arritmia cardíaca é uma condição clínica frequente, caracterizada por alterações no ritmo cardíaco. Este trabalho investigou o uso de medidas de entropia extraídas de sinais de Eletrocardiograma (ECG) de curta duração para a detecção automática de arritmias utilizando Redes Neurais Artificiais (ANNs), em cenários de classificação binária e multiclasse. Foram avaliadas cinco medidas clássicas de entropia, individualmente e em pares, e a entropia de Microestados de Recorrência (RMEn). A combinação da Entropia Amostral (SampEn) com a baseada na Decomposição em Valores Singulares (SVDEn) apresentou desempenho equivalente ao da RMEn, superando-a em 4 dos 6 cenários de classificação binária e alcançando acurácia de 77,6% ± 2,1% na multiclasse.