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Identificação de doenças cardíacas a partir de eletrocardiogramas utilizando Machine Learning.

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dc.creator.ID GUIMARÃES, T. J. R. pt_BR
dc.creator.Lattes http://lattes.cnpq.br/0124536137586104 pt_BR
dc.contributor.advisor1 SANTOS JÚNIOR, Gutemberg Gonçalves dos.
dc.contributor.advisor1ID SANTOS JÚNIOR, G. G pt_BR
dc.contributor.advisor1Lattes http://lattes.cnpq.br/0204301941083935 pt_BR
dc.contributor.referee1 SANTOS, Danilo Freire de Souza.
dc.contributor.referee1ID SANTOS, D. F. S. pt_BR
dc.description.resumo As doenças cardíacas são a principal causa de morte em todo o mundo, atingindo países desenvolvidos e subdesenvolvidos, e vem apresentando um crescimento contínuo e alarmante. Um diagnóstico precoce deste tipo de anomalia é fundamental para diminuição da mortalidade. A principal, e mais comum, forma de diagnóstico de doenças cardíacas é o Eletrocardiograma (ECG), sendo realizado em clínicas e laboratórios sob supervisão de um profissional da área. Consequentemente é fácil observar a necessidade de um diagnóstico preventivo com intuito de minimizar os altos índices de mortalidade desses tipos de doenças. Portanto, esse trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de um programa inteligente, com fundamentos em Machine Learning, para facilitar o processo de identificação de doenças cardíacas a partir de sinais de eletrocardiogramas. pt_BR
dc.publisher.country Brasil pt_BR
dc.publisher.department Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI pt_BR
dc.publisher.initials UFCG pt_BR
dc.subject.cnpq Engenharia Elétrica. pt_BR
dc.title Identificação de doenças cardíacas a partir de eletrocardiogramas utilizando Machine Learning. pt_BR
dc.date.issued 2019-07
dc.description.abstract Heart disease is the leading cause of death worldwide, reaching developed and underdeveloped countries, and it has been showing continued and alarming growth. An early diagnosis of this type of anomaly is essential to reduce mortality. The main, and most common, way of diagnosing heart disease is the Electrocardiogram (ECG), being performed in clinics and laboratories under the supervision of a professional in the area. Consequently, it is easy to observe the need for a preventive diagnosis in order to minimize the high mortality rates of these types of diseases. Therefore, the objective of this work is the development of an intelligent program, based on Machine Learning, to facilitate the identification of cardiac diseases from electrocardiograms. pt_BR
dc.identifier.uri http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/19100
dc.date.accessioned 2021-05-27T20:58:12Z
dc.date.available 2021-05-27
dc.date.available 2021-05-27T20:58:12Z
dc.type Trabalho de Conclusão de Curso pt_BR
dc.subject Identificação de doenças cardíacas pt_BR
dc.subject Doenças cardíacas - identificação pt_BR
dc.subject Eletrocardiogramas pt_BR
dc.subject Machine Learning pt_BR
dc.subject Tecnologia aplicada à cardiologia pt_BR
dc.subject Identification of heart disease pt_BR
dc.subject Heart disease - identification pt_BR
dc.subject Electrocardiograms pt_BR
dc.subject Machine Learning pt_BR
dc.subject Technology applied to cardiology pt_BR
dc.rights Acesso Aberto pt_BR
dc.creator GUIMARÃRES, Thiago José Ribeiro.
dc.publisher Universidade Federal de Campina Grande pt_BR
dc.language por pt_BR
dc.title.alternative Identification of heart disease from electrocardiograms using Machine Learning. pt_BR
dc.identifier.citation GUIMARÃES, Thiago José Ribeiro. Identificação de doenças cardíacas a partir de eletrocardiogramas utilizando Machine Learning. 2019. 39f. (Trabalho de Conclusão de Curso - Monografia), Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba - Brasil, 2019. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/19100 pt_BR


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