@MASTERSTHESIS{ 2021:2112401221,
 	title = {Classificação de arritmias cardíacas em sinais de ECG utilizando redes neurais profundas},
 	year = {2021},
 	url = "https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8758",
 	abstract = "As doenças cardiovasculares são a principal causa de morte em todo o mundo. 
 A detecção de doenças cardiovasculares em seus estágios iniciais pode reduzir efetivamente a taxa de mortalidade ao fornecer tratamento oportuno. Neste estudo, propomos uma nova metodologia para detecção de arritmias, utilizando Redes Neurais Convolucionais 2D. A principal característica da metodologia proposta é a utilização de imagens em nível de cinza de 15 x 15 pixels, contendo os valores de um batimento cardíaco do sinal de ECG. Este trabalho tem como objetivo detectar 17 arritmias. Para validar e testar a metodologia proposta, foi utilizado o banco de dados MIT-BIH, principal banco de dados de referência disponível na literatura. Quando comparada a outros resultados publicados anteriormente, a precisão obtida, 92,31%, está no estado da arte.
 O trabalho apresentado fornece um método automático para detectar arritmias em sinais de ECG por meio de uma nova metodologia.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica},
 	note = {Faculdade de Tecnologia}
}