Rede Neural IncResU-Net para Inferência de Sinais Eletrocardiograma a partir de Sinais Fotopletismograma

  • Rafael Albuquerque Pinto UFAM
  • Hygo de Oliveira UFAM
  • Eduardo Souto UFAM
  • Rafael Giusti UFAM

Resumo


O eletrocardiograma (ECG) é um exame médico que mede a atividade elétrica do coração, enquanto o fotopletismograma (PPG) mede as alterações no volume sanguíneo por meio de tecnologia baseada em luz. Embora ambos os métodos sejam usados para monitorar a frequência cardíaca, o ECG é considerado o método padrão ouro para o diagnóstico de doenças cardíacas porque fornece informações adicionais sobre o funcionamento do coração. Apesar dos esforços para integrar a detecção de ECG em dispositivos vestíveis para monitoramento cardíaco contínuo e confiável, os sensores PPG são atualmente a principal solução viável. Este trabalho propõe um método denominado PPG2ECG, baseado no mapeamento entre domínio, aplicando um conjunto de filtros de convolução, utilizando uma arquitetura de rede neural U-net Inception, para inferir sinais ECG a partir de sinais PPG. Para avaliar a eficácia do método proposto, foram adotadas duas estratégias de avaliação, baseadas em modelos personalizados e generalizados. Os resultados obtidos demonstraram valores médios de erros médio quadráticos de 0,015 e 0,026, respectivamente.

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Publicado
27/06/2023
PINTO, Rafael Albuquerque; OLIVEIRA, Hygo de; SOUTO, Eduardo; GIUSTI, Rafael. Rede Neural IncResU-Net para Inferência de Sinais Eletrocardiograma a partir de Sinais Fotopletismograma. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 23. , 2023, São Paulo/SP. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 419-430. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2023.230117.

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