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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Covacic, Márcio Roberto [Orientador] | - |
Autor(es): dc.contributor | Ferreyra Ramírez, Ernesto Fernando | - |
Autor(es): dc.contributor | Valle, Marcos Eduardo Ribeiro do | - |
Autor(es): dc.contributor | Lopes, Deize Dias | - |
Autor(es): dc.creator | Perales, Thiago Reges | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-05-15T13:11:16Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-05-15T13:11:16Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-05-01 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-05-01 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-05-15 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-05-15 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.uel.br/handle/123456789/11377 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/981807 | - |
Descrição: dc.description | Resumo: Este trabalho trata da aplicação de redes neurais artificiais para o diagnóstico de cardiopatias como arritmia e insuficiência cardíaca congestiva Foram seguidos os passos: Aquisição e condicionamento dos dados para serem aplicados como entrada das redes; Treinamento de diversas redes para escolher a de melhor desempenho A rede neural artificial para diagnosticar pessoas sadias foi o que apresentou melhor desempenho, com 95,93% de acerto Já o diagnóstico de insuficiência cardíaca congestiva foi de 91,7%, e o de arritmia cardíaca foi de 93,67% de acerto Assim, pode ser afirmado que as redes neurais artificiais poderão ajudar muito a obter um diagnóstico preciso e rápido Fica como sugestão de trabalhos futuros realizar o treinamento com um número bem maior de dados para realizar o treinamento e melhorar ainda mais o desempenho da rede | - |
Descrição: dc.description | Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Tecnologia e Urbanismo, Departamemto de Engenharia Elétrica | - |
Descrição: dc.description | Abstract: This work is about the application of Artificial Neural Networks for the diagnosis of heart disease as arrhythmia and insufficience heart congestive The followed steps had been: Acquisition and conditioning of the data to be applied as input of the nets; Training of several nets to choose that with the best performance The neural network to diagnosis healthy people was what it presented the best performance, with 95,93% of rightness Already the diagnosis of insufficience heart congestive it was of 91,7%, and the arrhythmia cardiac it was of 93,67% of rightness Thus, it can be affirmed that the artificial neural networks will be able to help very to get fast and precise the diagnosis It is as suggestion to future works to carry through the training with a well bigger number of data to carry through the training and still more improve the performance of the network | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Relação: dc.relation | Mestrado | - |
Relação: dc.relation | Engenharia Elétrica | - |
Relação: dc.relation | Centro de Tecnologia e Urbanismo | - |
Palavras-chave: dc.subject | Cardiopatias | - |
Palavras-chave: dc.subject | Diagnóstico | - |
Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais artificiais | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
Palavras-chave: dc.subject | Engenharia | - |
Palavras-chave: dc.subject | Heart diseases - Diagnosis | - |
Palavras-chave: dc.subject | Artificial neural network | - |
Palavras-chave: dc.subject | Articial intelligence | - |
Título: dc.title | Utilização de redes neurais artificiais no diagnóstico de cardiopatias | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da UEL - RIUEL |
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