Classification of heart arrhythmia by digital image processing and machine learning - Oliveira, Gustavo Henrique de; Flores, Franklin César (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH), 2023)
O exame de eletrocardiograma (ECG) pode ser utilizado de forma confiável como medida para monitorar a funcionalidade do sistema cardiovascular. Embora existam muitas semelhanças entre diferentes condições de ECG, o foco da maioria dos estudos tem sido classificar um conjunto de sinais de banco de dados conhecido como conjuntos de dados PhysionNet MIT-BIH e PTB Diagnostics, em vez de classificar problemas em imagens reais. Neste artigo, propomos métodos para extrair recursos da imagem do exame e, em seguida, algoritmos como CNN, árvore de decisão, árvores extras e floresta aleatória são usados para a classificação dos exames, que é capaz de classificar com precisão de acordo com o padrão AAMI EC57. De acordo com os resultados, o método sugerido é capaz de fazer previsões com uma precisão média de 97,4 %.