Detecção de arritmia cardíaca em ECG gerado por smartwatch
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Tipo de produção
Trabalho de Conclusão de Curso
Data
2023-12-14
Autores
Maglione, Bruno Stefano Pinheiro
França, Giuliano Cotrufo
Affonso, Rodrigo Coutinho
França, Giuliano Cotrufo
Affonso, Rodrigo Coutinho
Orientador
Melo, Marco Antonio Assis de
Periódico
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Palavras-chave
saúde,smartwatch,aprendizado de máquina,redes neurais,VGG-19,physionet,heart attack,machine learning,neural network
Resumo
Este trabalho tem como objetivo a criação de um sistema de análise de saúde, utilizando dados provenientes de relógios inteligentes (smartwatch) dos pacientes em questão. O processo consiste primeiro na extração dos dados colhidos pelos sensores do dispositivo e realização de um tratamento prévio em algumas variáveis obtidas, através da interface do Google Colab para treinamento de uma rede neural VGG-19 e analisada através de um banco de dados do PhysioNet. Foi realizada a pesquisa teórica, apresentando um aprofundamento sobre os detalhes acerca do assunto, com introdução sobre os elementos a serem utilizados e o porquê de sua escolha, seguido do detalhamento da metodologia utilizada no subsequente desenvolvimento e prototipação do projeto.
The aim of this work is to create a health analysis system using data from the smartwatches of the patients in question. The process consists first of extracting the data collected by the device's sensors and performing a preliminary treatment on some of the variables obtained, using the Google Colab interface to train a VGG-19 neural network and analyze it using a PhysioNet database. Theoretical research was carried out, presenting in-depth details on the subject, with an introduction to the elements to be used and why they were chosen, followed by details of the methodology used in the subsequent development and prototyping of the project.
The aim of this work is to create a health analysis system using data from the smartwatches of the patients in question. The process consists first of extracting the data collected by the device's sensors and performing a preliminary treatment on some of the variables obtained, using the Google Colab interface to train a VGG-19 neural network and analyze it using a PhysioNet database. Theoretical research was carried out, presenting in-depth details on the subject, with an introduction to the elements to be used and why they were chosen, followed by details of the methodology used in the subsequent development and prototyping of the project.