Redes bayesianas dinâmicas com definição de limiar aplicadas ao estudo de caso detecção de extrassístole ventricular

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dc.contributor.advisor-co1Andreão, Rodrigo Varejão
dc.contributor.advisor1Sarcinelli Filho, Mário
dc.contributor.authorOliveira, Lorena Sophia Campos de
dc.contributor.referee1Salles, Evandro Ottoni Teatini
dc.contributor.referee2Ahonen, Hannu Tapio
dc.contributor.referee3Ferreira, Edson de Paula
dc.contributor.referee4Nadal, Jurandir
dc.date.accessioned2018-08-02T00:01:50Z
dc.date.available2018-08-01
dc.date.available2018-08-02T00:01:50Z
dc.date.issued2010-09-10
dc.description.abstractThis work proposes a dynamic bayesian approach with threshold setting to develop a system to support a cardiologist in making a decision, in terms of classifying a heart beat. Dynamic Bayesian Networks (DBN) and static Bayesian Networks (BN) are adopted for performing such classification, since they are very suitable to deal with the uncertainties involved in the cardiologist‟s reasoning, thanks to their probabilistic and logic model. Different BN topologies are implemented and tested, aiming at finding the one more suitable to the problem under study. Specifically speaking, it is considered the detection of premature beats (PVC), which are one kind of arrhythmia related to the premature contraction of the ventricles. The results obtained with the use of Dynamic Bayesian Network with threshold setting for detection of premature beats reached 99.53%, 100%, 100% and 99.97% for the values of Sensitivity, Specificity, Positive Predictive Value and Negative Predictive Value respectively, and confidence interval of ± 0.4% and ± 0% for sensitivity and positive predictive value respectively.eng
dc.description.resumoEsta Tese propõe uma abordagem bayesiana dinâmica com definição de limiar para desenvolver um sistema de apoio à decisão médica. São empregadas tanto Redes Bayesianas estáticas quanto Redes Bayesianas Dinâmicas para classificação de um tipo específico de arritmia cardíaca, utilizado como estudo de caso. Estas metodologias são utilizadas por serem adequadas para o tratamento de incerteza, presente no raciocínio clínico e que por isto mesmo deve ser levada em conta em qualquer sistema de auxílio ao diagnóstico, já que elas são ferramentas de classificação probabilística. Várias topologias de Redes Bayesianas são implementadas e testadas, para que seja possível encontrar a estrutura mais adequada ao problema proposto. Especificamente, é considerada a detecção de extrassístoles ventriculares (ESV) que é a anormalidade do ritmo cardíaco em que os ventrículos se contraem mais cedo do que o esperado. A importância da classificação correta desta arritmia deve-se ao fato dela ser um indicador de algumas patologias cardíacas, além de ser necessária durante a análise da variabilidade da frequência cardíaca e na detecção de episódios isquêmicos. É importante deixar claro que esta arritmia cardíaca serve, neste trabalho, como estudo de caso para mostrar a viabilidade da utilização de Redes Bayesianas.
dc.formatText
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/9695
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseDoutorado em Engenharia Elétrica
dc.publisher.departmentCentro Tecnológico
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
dc.rightsopen access
dc.subjectRedes bayesianaspor
dc.subjectComplexos ventriculares prematurospor
dc.subjectTécnicas de apoio para a decisãopor
dc.subject.br-rjbnInteligência artificial
dc.subject.br-rjbnIncerteza
dc.subject.br-rjbnTeoria bayesiana de decisão estatística
dc.subject.cnpqEngenharia Elétrica
dc.subject.udc621.3
dc.titleRedes bayesianas dinâmicas com definição de limiar aplicadas ao estudo de caso detecção de extrassístole ventricular
dc.typedoctoralThesis
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