Redes Neuronais Pré-Treinadas na Classificação Automática de Sons Cardíacos - Vieira, Eduardo José Silva Carvalho (2021)
As doenças cardiovasculares são uma das principais causas de morte e hospitalização, tanto em países desenvolvidos como em desenvolvimento. O seu diagnóstico requer intervenção profissional e equipamento específico, sendo normalmente dispendioso. O desenvolvimento de algoritmos capazes de segmentar e classificar sinais dos batimentos cardíacos beneficia esta área, uma vez que muitas doenças cardiovasculares se manifestam como irregularidades nos mesmos. Estes algoritmos servirão de apoio ao diagnóstico para os profissionais de saúde e oferecem a possibilidade de serem incorporados em dispositivos próprios para uso doméstico reduzindo a necessidade de consumo de recursos hospitalares ou de centros privados de saúde. No entanto, até ao momento, não existem implementações, clínicas ou não, destes métodos. Nos últimos anos, vários algoritmos de classificação baseados em diferentes técnicas surgiram e bases de dados vastas e de livre acesso foram disponibilizadas procurando estabelecer um ponto de comparação da eficácia dos mesmos. A presente dissertação explora a eficácia da utilização de redes neuronais pré-treinadas na classificação dos sinais disponibilizados no PhysioNet/CinC Challenge 2016, uma das maiores bases de dados de fonocardiogramas já reunida. A melhor rede gerada obteve uma precisão de classificação de 80.85%, uma sensibilidade de 79.77% e uma especificidade de 81.94%, estando em linha com resultados obtidos por métodos diferentes e recorrendo a menos pré-processamento do sinal.