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Banca de QUALIFICAÇÃO: ANTONIO CARLOS PEREIRA SILVA FILHO

2023-07-21 09:40:51.647

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ANTONIO CARLOS PEREIRA SILVA FILHO
DATA: 08/08/2023
HORA: 09:00
LOCAL: Prédio de Pós-Graduação do CCBS
TÍTULO: Classificação das Doença Arterial Coronariana usando a Variabilidade da Frequência Cardíaca: Uma abordagem de Rede Neural Profunda com Explicação Agnóstica de Modelo Interpretável Localmente (LIME)
PALAVRAS-CHAVES: variabilidade da frequência cardíaca, rede neural profunda, aprendizado de máquina, LIME
PÁGINAS: 38
GRANDE ÁREA: Multidisciplinar
ÁREA: Biotecnologia
RESUMO: Objetivo: Visamos criar um DNN capaz de detectar sujeitos com Doença Arterial Coronariana (DAC) de sujeitos saudáveis, usando índices de Variabilidade da Frequência Cardíaca como parâmetro, com o menor número possível de variáveis, aumentando a confiança nos resultados do modelo e fazendo a coleta de dados para a implantação do modelo em um ambiente clínico. Métodos: Utilizamos dados coletados de eletrocardiogramas 24h (holter) do banco de dados Telemetric and Holter Electrocardiogram Warehouse (THEW) de 444 pacientes. Os dados de variabilidade da frequência cardíaca foram extraídos dos holters e funcionaram como entrada de uma rede neural profunda, e as variáveis mais explicativas dos modelos foram encontradas usando o LIME. Resultados: O domínio do tempo e da frequência mostrou maior precisão e menor perda. O LIME foi usado para identificar as cinco variáveis mais explicativas, que mais tarde foram reintroduzidas no modelo separadamente. A precisão e a perda foram mantidas, indicando que as variáveis destacadas pela LIME foram as mais importantes e mais explicativas. Conclusão: Os dados de variabilidade da frequência cardíaca podem ser usados para avaliar a doença arterial coronariana de indivíduos saudáveis usando redes neurais profundas, e a LIME pode simplificar o modelo, aumentando sua confiabilidade.
MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - GIORDANO BRUNO SOARES SOUZA - UFPA
Externo à Instituição - GIOVANNI LUCCA FRANCA DA SILVA - UNDB
Interno - 2544893 - RACHEL MELO RIBEIRO

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