@MASTERSTHESIS{ 2020:623497664,
 	title = {Classificação de ritmos cardíacos em tempo real aplicando tecnologias embarcadas},
 	year = {2020},
 	url = "http://tede.unioeste.br/handle/tede/5114",
 	abstract = "O processo de envelhecimento faz mudanças na estrutura cardiovascular, aumentando assim o risco de doenças cardiovasculares e tornando as pessoas cada vez menos independentes e mais vulneráveis. O Instituto Nacional do Seguro Social aponta que todo ano surgem cerca de 250 mil novos casos de Acidente Vascular Cerebral no Brasil, sendo que aproximadamente 40% dos pedidos de aposentadoria decorrem de derrames e infartos. Doenças cardíacas são uma das causas mais proeminentes de morte no mundo inteiro e a maioria dos casos de morte súbita ocorre sem sintomas prévios, já algumas arritmias não letais como extrassístoles ventriculares, precedem outras diretamente relacionadas à morte súbita. Neste sentido, convém monitorar no dia a dia os indivíduos com alto risco, não hospitalizados. Além disso, considerando o envelhecimento da população e aumento de pessoas que moram sozinhas, é importante que sistemas de monitoramento remoto de vários tipos de sinais biomédicos. Por este motivo está sendo desenvolvido na, UNIOESTE, pesquisas visando um Sistema de Monitoramento do Corpo Humano em tempo real, que auxilie no monitoramento de pacientes idosos ou com risco cardíaco. Assim, este trabalho se insere no Sistema de Monitoramento do Corpo Humano e o principal objetivo é a implementação de um método de classificação de arritmias cardíacas para soar alarmes a serem enviados a um hospital, médico e/ou responsável. Para a escolha do classificador foram comparados o desempenho de diversas abordagens, como calculo de entropia, dimensão fractal e medidas estatísticas utilizando o banco de dados MIT-BIH Arrhythmia Database. Os algoritmos testados foram: Random Forests, J48 e Multilayer Perceptron, tendo o Random Forests obtido o melhor desempenho.",
 	publisher = {Universidade Estadual do Oeste do Paraná},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Computação},
 	note = {Centro de Engenharias e Ciências Exatas}
}