ClassificaÃÃo de arritmias cardÃacas em eletrocardiograma utilizando floresta de caminhos Ãtimos - Thiago Monteiro Nunes (2014)
Anualmente no mundo, milhÃes de pessoas morrem vÃtimas de cardiopatias que em grande parte, podem ser detectadas atravÃs de sinais em eletrocardiograma. Essa anÃlise envolve o estudo do sinal, correspondendo Ãs arritmias estudadas, processo que pode ser automatizado atravÃs do aprendizado de mÃquinas. Esse trabalho compara os classificadores Floresta de Caminhos Ãtimos(OPF), utilizando 6 mÃtricas de distÃncias, MÃquinas de Vetores de Suporte com nÃcleo de funÃÃo de base radial (SVM-RBF) e Classificador Bayesiano aplicados problema da classificaÃÃo de arritmias em eletrocardiogramas, usando 6 tÃcnicas de extraÃÃo de atributos e uma metodologia de separaÃÃo de conjuntos para evitar a interferÃncia das informaÃÃes de pacientes na classificaÃÃo. A base de dados utilizada foi a MIT-BIH Arrhythmia Database e foram avaliados desempenho em termos de taxa de acerto, generalizaÃÃo, atravÃs de sensibilidade e especificidade, e custo computacional. Foram consideradas classificaÃÃes em 5 e 3 classes de arritmias. O OPF mostrou o melhor desempenho em termos de generalizaÃÃo, enquanto o SVM-RBF obteve as maiores taxas de acerto. Os tempos de treino do OPF foram os menores entre os classificadores. No teste, o SVM-RBF foi o classificador que apresentou o menor custo computacional.