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https://hdl.handle.net/10316/17722
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Correia, Carlos Manuel Bolota Alexandre | - |
dc.contributor.advisor | Cardoso, João Manuel Rendeiro | - |
dc.contributor.author | Vieira, João André Peixoto | - |
dc.date.accessioned | 2011-11-28T15:53:39Z | - |
dc.date.available | 2011-11-28T15:53:39Z | - |
dc.date.issued | 2011-09 | - |
dc.identifier.citation | Vieira, João André Peixoto - Algorithm development for physiological signals analysis and cardiovascular disease diagnosis - a data mining approach. Coimbra, 2011 | por |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10316/17722 | - |
dc.description.abstract | Segundo a Organização Mundial de Saúde, as doenças cardiovasculares são a principal causa de morte em todo o mundo. A análise da forma da onda de pressão arterial é a base de métodos não invasivos para encarar este problema. Informação com relevância clínica extraída da onda de pressão arterial permite a quantificação de parâmetros como a velocidade de onda de pulso, o índice de augmentação, frequência cardíaca e débito cardíaco. Uma plataforma versátil capaz de medir diferentes parâmetros hemodinâmicos está a ser desenvolvida de forma a produzir um diagnóstico mais abrangente sobre o sistema cardiovascular. Foi desenvolvido um método que recorre à extracção de características espaciais da onda de pressão arterial que consiste na identificação de vários pontos e vectores desta onda. O pré-processamento do sinal de onda de pressão arterial inclui a remoção da linha de base e uma análise morfológica para a detecção de pulsos anómalos e consequente eliminação. Foram utilizadas ferramentas de mineração de dados, como algoritmos de classificação e aglomeração, de forma a identificar e reconhecer padrões em sinais de onda de pressão arterial, levando à extracção de conhecimento a partir de dados complexos. Um modelo de classificação foi construído com base no algoritmo de aprendizagem automática Random Forest, de forma a distinguir indivíduos com predisposição a desenvolverem doenças cardiovasculares. Palavras-chave: Onda de pressão arterial, padrões temporais e espaciais, sensor piezoelectrico, mineração de dados, rigidez arterial | por |
dc.language.iso | eng | por |
dc.rights | openAccess | por |
dc.subject | Data mining | por |
dc.subject | Mineração de dados | por |
dc.subject | Ondas de pressão arterial - análise | por |
dc.subject | Padrões temporais e espaciais | por |
dc.subject | Rigidez arterial | por |
dc.subject | Sensor piezoelectric | por |
dc.subject | Velocidade de onda de pulso. | por |
dc.title | Algorithmo development for physiological signals analysis and cardiovascular disease diagnosis - a data mining approach | por |
dc.type | masterThesis | por |
dc.peerreviewed | Yes | por |
item.openairetype | masterThesis | - |
item.fulltext | Com Texto completo | - |
item.languageiso639-1 | en | - |
item.grantfulltext | open | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_18cf | - |
crisitem.advisor.researchunit | LIBPhys - Laboratory for Instrumentation, Biomedical Engineering and Radiation Physics | - |
crisitem.advisor.researchunit | LIBPhys - Laboratory for Instrumentation, Biomedical Engineering and Radiation Physics | - |
crisitem.advisor.parentresearchunit | University of Coimbra | - |
crisitem.advisor.parentresearchunit | University of Coimbra | - |
crisitem.advisor.orcid | 0000-0002-0527-3206 | - |
crisitem.advisor.orcid | 0000-0002-8832-8208 | - |
Appears in Collections: | UC - Dissertações de Mestrado FCTUC Física - Teses de Mestrado |
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