Combinando Técnicas de Mineração de Dados para Melhorar o Processo de Detecção Automática de Arritmia Cardíaca

Authors

  • Christian Gomes
  • Leonardo Rocha

DOI:

https://doi.org/10.5753/reic.2018.1060

Abstract

Algoritmos de Classificação Automática são ferramentas promissoras no auxílio de diagnósticos de Arritmia Cardíaca (AC), entretanto sofrem com dois problemas: (1) muitos atributos numéricos gerados na decomposição de um Eletrocardiograma (ECG); e (2) o número de pacientes com ACs é muito menor do que aqueles tidos como normais (bases desbalanceadas). Nesse trabalho, combinamos técnicas de mineração de dados (i.e. clustering, feature selection e oversampling) para criar modelos de classificação mais eficazes. Em nossas avaliações, utilizando uma coleção da UCI, melhoramos significativamente a eficácia do algoritmo Random Forest, alcançando uma acurácia de 88%, valor superior ao melhor já reportado na literatura.

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Published

2018-06-02

Como Citar

Gomes, C., & Rocha, L. (2018). Combinando Técnicas de Mineração de Dados para Melhorar o Processo de Detecção Automática de Arritmia Cardíaca. Revista Eletrônica De Iniciação Científica Em Computação, 16(3). https://doi.org/10.5753/reic.2018.1060

Issue

Section

Edição Especial: CTIC/CSBC