Sistema integrado de aquisição e classificação automática de arritmias cardíacas usando redes neurais convolucionais - Cazarotto, Vagner Antonio (My University, 2025)
Cardiovascular diseases have been the leading cause of global mortality over the past decades, with cardiac arrhythmias being among the most prevalent disorders in this group. These abnormalities affect the heart's electrical impulses and can be identified through the electrocardiogram (ECG), a widely used diagnostic tool that remains susceptible to human interpretation errors. In this context, this study proposes the development of an automated system for the acquisition and classification of cardiac arrhythmias into three categories: normal beats, ventricular ectopic beats, and supraventricular ectopic beats. The methodology encompasses the acquisition of real ECG signals using the AD8232 sensor connected to an ESP32 microcontroller, followed by the training of one-dimensional convolutional neural networks (1D CNNs) developed in PyTorch. Signal acquisition was performed with 12-bit resolution and a sampling rate of 977 Hz. The preprocessing stage included digital filtering, normalization, and segmentation based on R-peaks. The models were trained using the publicly available Leipzig Heart Center ECG-Database, which contains over 113,000 beats annotated by specialists. The proposed CNN architecture achieved an accuracy of approximately 92.8% during validation, demonstrating robustness in detecting the three arrhythmia classes even when tested with real signals acquired by the embedded system. The results confirm the feasibility of integrating deep learning techniques into portable monitoring devices, suggesting potential applications in clinical or home environments. [resumo fornecido pelo autor]
As doenças cardiovasculares constituem a principal causa de mortalidade global nas últimas décadas, sendo as arritmias cardíacas um dos distúrbios mais prevalentes nesse grupo. Tais alterações afetam os impulsos elétricos do coração e podem ser identificadas por meio do eletrocardiograma (ECG), exame amplamente utilizado, porém ainda suscetível a erros de interpretação humana. Neste contexto, o presente trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema automatizado para aquisição e classificação de arritmias cardíacas em três categorias: batimentos normais, ectópicos ventriculares e ectópicos supraventriculares. A metodologia abrange desde a coleta do sinal real de ECG, realizada com o sensor AD8232 conectado a um microcontrolador ESP32, até o treinamento de redes neurais convolucionais unidimensionais (CNN 1D) desenvolvidas em PyTorch. A aquisição dos sinais foi realizada com resolução de 12 bits e taxa de amostragem de 977 Hz. O pré-processamento incluiu filtragem digital, normalização e segmentação com base nos picos R. Os modelos foram treinados com a base pública Leipzig Heart Center ECG-Database, composta por mais de 113 mil batimentos anotados por especialistas. A arquitetura CNN foi capaz de atingir uma acurácia de aproximadamente 92,8% na validação, demonstrando robustez na detecção das três classes de arritmia mesmo quando testada com sinais reais adquiridos pelo sistema embarcado. Os resultados obtidos confirmam a viabilidade de integrar técnicas de aprendizado profundo a dispositivos portáteis de monitoramento, sugerindo aplicações futuras em ambientes clínicos ou domiciliares. [resumo fornecido pelo autor]
Keywords: Redes neurais (Computação); Eletrocardiografia; Sistema cardiovascular - Doenças; Arritmia; Automação; Aprendizado do computador