Qualificação de mestrado do discente Guilherme Lopes, dia 13/09/2022 as 15:20 na Sala de Seminários

Qualificação de mestrado do discente Guilherme Lopes, dia 13/09/2022 as 15:20

Título: Self-supervised learning applied for Arrhythmia Classification
Banca: Prof. Dr. Vander Freitas; Prof. Dr. Eduardo Luz (orientador), Prof. Dr. Pedro Silva (co-oriientador); Prof. Dr. Gladston Moreira (suplente).
A qualificação será realizada na Sala de Seminários do DECOM - ICEB III

Resumo:
Segundo a Organização Mundial da Saúde, até o ano de 2030, 23,6 milhões de pessoas morrerão de doenças cardíacas. Portanto, a detecção automática de arritmia é altamente desejável. As técnicas baseadas em redes neurais têm obtido excelentes resultados para este problema. No entanto, a maioria das bases de dados da literatura estão desequilibradas e os métodos propostos não foram desenvolvidos para serem aplicados em um cenário real. Por esta razão, o presente trabalho propõe uma nova abordagem de Self Supervised Learning para classificação de arritmias focado em uma aplicação em cenário real. Nosso método aplica Autoencoders para remover anomalias em batimentos da classe normal e um Módulo de Atenção de Canal para obter as regiões significativas de um batimento cardíaco. Os resultados indicam que a abordagem é promissora com um aumento de 2% da acurácia global de um modelo simples quando aplicado o Self Supervised Learning para ECGs. Nossa abordagem também aumentou a sensibilidade, predição positiva e taxa de falsos positivos de cada classe.