Classificação de Laudos e Traçados de Exames de Eletrocardiogama Utilizando Redes Neurais

Abstract

A InPulse Animal Health fornece um sistema de telemedicina juntamente com software e dispositivos voltados para a área veterinária. Utilizando o sistema e dispositivos InCardio, é possível capturar um exame de ECG de um paciente e enviá-lo, através da internet, para realização de um laudo por um médico cardiologista. Até o presente momento existem mais de 100 mil exames e laudos no banco de dados da empresa. O trabalho proposto consiste em criar uma ferramenta, que, utilizando os dados de exames capturados, juntamente com os laudos emitidos pelos médicos veterinários especializados em cardiologia, seja capaz de determinar a probabilidade de certas cardiopatias estarem presentes no exame sem intervenção humana. Utilizando uma ferramenta desenvolvida customizada para auxiliar na classificação das conclusões de laudos de exame ECG, juntamente com redes neurais treinadas para classificar novos exames automaticamente, foi desenvolvida uma rede neural com objetivo de, recebendo como entrada apenas os sinais ECG extraídos utilizando aparelho eletrocardiógrafo, tentar classificar estes sinais de forma tal que sejam selecionados entre as categorias Normal (não há cardiopatia presente) e Anormal (há cardiopatia presente).

The company InPulse Animal Health provides a telemedicine system paired with devices and software targeted at the area of veterinary. Using the InCardio device together with the telemedicine system, it is possible to acquire an ECG exam from a patient and send it, through the internet, to be reported by a veterinarian specialized in cardiology. On this day, there are over 100 thousand exams and reports in the company’s database. The proposed study aims to develop a tool, which, using the exam data and reports made by cardiologists, is capable of determining the probability of certain cardiopathies to be present in the exam without human intervention. Making use of a customized web service to aid in the classification of report conclusions of ECG exams, toguether with neural networks with the objective of, upon receiving as input only the ECG signals extracted by the eletrocardiographer, the tool attempts to classify these signals in a way such that they fall into two distinct categories: Normal (no cardiopathy present) or Abnormal (cardiopathy present).