Banca de DEFESA: ANTONIO CARLOS PEREIRA SILVA FILHO
2023-12-15 16:10:14.151
Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ANTONIO CARLOS PEREIRA SILVA FILHO
DATA: 19/12/2023
HORA: 14:00
LOCAL: Videoconferência
TÍTULO: Classificação de 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: 59
GRANDE ÁREA: Multidisciplinar
ÁREA: Biotecnologia
RESUMO: A Doença Arterial Coronariana é umas das doenças cardiovasculares
que mais mata no mundo hoje. O Aprendizado de Máquina tem sido amplamente
aplicado para detectar precocemente indicadores de risco de doença cardiovascular
em pacientes no mundo inteiro. Entretanto, modelos complexos e sem clareza para
os profissionais da saúde impedem e dificultam a implementação dos modelos de
Aprendizado de Máquina em escala. Objetivo: Visamos aplicar um Rede Neural
Profunda capaz de detectar sujeitos com Doença Arterial Coronariana 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 algoritmo de explicação local agnóstica de modelo (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 - ALDEÍDIA PEREIRA DE OLIVEIRA - UFPI
Interno - 407294 - ANTONIO CARLOS ROMAO BORGES
Externo à Instituição - GIORDANO BRUNO SOARES SOUZA - UFPA
Presidente - 2250598 - MARIA DO SOCORRO DE SOUSA CARTAGENES
Externo à Instituição - NILVIANE PIRES SILVA SOUSA - UFMA