Utilização de redes neurais artificiais no diagnóstico de cardiopatias

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dc.contributor.advisorCovacic, Márcio Roberto [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorPerales, Thiago Regespt_BR
dc.contributor.bancaFerreyra Ramírez, Ernesto Fernandopt_BR
dc.contributor.bancaValle, Marcos Eduardo Ribeiro dopt_BR
dc.contributor.bancaLopes, Deize Diaspt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T13:13:31Z
dc.date.available2024-05-01T13:13:31Z
dc.date.created2011.00pt_BR
dc.date.defesa25.06.2011pt_BR
dc.description.abstractResumo: Este trabalho trata da aplicação de redes neurais artificiais para o diagnóstico de cardiopatias como arritmia e insuficiência cardíaca congestiva Foram seguidos os passos: Aquisição e condicionamento dos dados para serem aplicados como entrada das redes; Treinamento de diversas redes para escolher a de melhor desempenho A rede neural artificial para diagnosticar pessoas sadias foi o que apresentou melhor desempenho, com 95,93% de acerto Já o diagnóstico de insuficiência cardíaca congestiva foi de 91,7%, e o de arritmia cardíaca foi de 93,67% de acerto Assim, pode ser afirmado que as redes neurais artificiais poderão ajudar muito a obter um diagnóstico preciso e rápido Fica como sugestão de trabalhos futuros realizar o treinamento com um número bem maior de dados para realizar o treinamento e melhorar ainda mais o desempenho da redept_BR
dc.description.abstractother1Abstract: This work is about the application of Artificial Neural Networks for the diagnosis of heart disease as arrhythmia and insufficience heart congestive The followed steps had been: Acquisition and conditioning of the data to be applied as input of the nets; Training of several nets to choose that with the best performance The neural network to diagnosis healthy people was what it presented the best performance, with 95,93% of rightness Already the diagnosis of insufficience heart congestive it was of 91,7%, and the arrhythmia cardiac it was of 93,67% of rightness Thus, it can be affirmed that the artificial neural networks will be able to help very to get fast and precise the diagnosis It is as suggestion to future works to carry through the training with a well bigger number of data to carry through the training and still more improve the performance of the networkpt_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Tecnologia e Urbanismo, Departamemto de Engenharia Elétricapt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/11377
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeMestradopt_BR
dc.relation.coursenameEngenharia Elétricapt_BR
dc.relation.departamentCentro de Tecnologia e Urbanismopt_BR
dc.subjectCardiopatiaspt_BR
dc.subjectDiagnósticopt_BR
dc.subjectRedes neurais artificiaispt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectEngenhariapt_BR
dc.subjectHeart diseases - Diagnosispt_BR
dc.subjectArtificial neural networkpt_BR
dc.subjectArticial intelligencept_BR
dc.titleUtilização de redes neurais artificiais no diagnóstico de cardiopatiaspt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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