Desempenho das características bispectrais e gravidade cardíaca: Aplicação aos sinais fonocardiográficos (PCG)
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O fonocardiograma (PCG) é um sinal biosonoro não invasivo que permite identificar patologias cardiovasculares e avaliar a sua gravidade. Este trabalho inscreve-se na continuidade dos estudos que demonstraram o interesse das técnicas de análise espetral de ordem superior (HOSA) para o acompanhamento da gravidade cardíaca. As características HOSA foram extraídas e, posteriormente, selecionadas através dos métodos Random Forest Feature Importance e SelectKBest. Foram então integradas num classificador k-Nearest Neighbor (KNN). Entre catorze características iniciais, quatro permitiram atingir uma precisão de 99,7%, confirmando a relevância desta abordagem para a análise dos sinais PCG.
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O fonocardiograma (PCG) é um sinal biosonoro não invasivo que permite identificar patologias cardiovasculares e avaliar a sua gravidade. Este trabalho inscreve-se na continuidade dos estudos que demonstraram o interesse das técnicas de análise espetral de ordem superior (HOSA) para o acompanhamento da gravidade cardíaca. As características HOSA foram extraídas e, posteriormente, selecionadas através dos métodos Random Forest Feature Importance e SelectKBest. Foram então integradas num classificador k-Nearest Neighbor (KNN). Entre catorze características iniciais, quatro permitiram atingir uma precisão de 99,7%, confirmando a relevância desta abordagem para a análise dos sinais PCG.
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