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Combinando Técnicas de Mineração de Dados para Melhorar o Processo de Detecção Automática de Arritmia Cardíaca
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Gomes, Christian Rocha, Leonardo C. Da |
| Copyright Year | 2018 |
| Abstract | Algoritmos de Classificacao Automatica sao ferramentas promissoras no auxilio de diagnosticos de Arritmia Cardiaca (AC), entretanto sofrem com dois problemas: (1) muitos atributos numericos gerados na decomposicao de um Eletrocardiograma (ECG); e (2) o numero de pacientes com ACs e muito menor do que aqueles tidos como normais (bases desbalanceadas). Nesse trabalho, combinamos tecnicas de mineracao de dados (i.e. clustering, feature selection e oversampling) para criar modelos de classificacao mais eficazes. Em nossas avaliacoes, utilizando uma colecao da UCI, melhoramos significativamente a eficacia do algoritmo Random Forest, alcancando uma acuracia de 88%, valor superior ao melhor ja reportado na literatura. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Volume Number | 16 |
| Alternate Webpage(s) | https://seer.ufrgs.br/reic/article/download/83510/48319 |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
