Sistemas de deep-learning no apoio ao rastreio do bloqueio do ramo direito através de sinais ECG - Ribeiro, Pedro Miguel da Silva Baptista (2021)
Com o aumento exponencial dos casos de doenças cardiovasculares, a idealização de um algoritmo que possibilita a distinção de doenças é um grande aliado no diagnóstico. O bloqueio do ramo direito, apesar de ser uma doença que pode nunca vir a apresentar sintomas, é um excelente indicador de possíveis doenças cardiovasculares futuras. De forma a detetar o aparecimento do BBB nas suas fases iniciais, neste trabalho aplicou-se aos sinais ECG a Transformada Wavelet Discreta, o que permitiu extrair características na forma de energia, entropia e coerência de três níveis diferentes da decomposição do sinal. A discriminação dos sinais foi realizada através da CNN no processo de validação cruzada 30-fold. A precisão na comparação entre o BBB e as outras doenças, presentes na mesma base de dados, cifrou-se entre 98,90% e 100% utilizando pequenas porções de sinal com pares de entrada/saída para as CNNs. No caso da medida energética as CNNs conseguiram precisões entre 91,14% e 66,51%, para a entropia, 91,68% e 64,31% e utilizando a coerência obteve-se uma precisão máxima de 90,83%.