Classificador automático de arritmias cardíacas usando técnicas TinyML aplicado a sistemas embarcados

Orientador: Alexandre Tomazati Oliveira

Aluno: José Lucas dos Reis da Silva

Resumo: O eletrocardiograma (ECG) é o registro da atividade elétrica cardíaca, que propicia um diagnóstico efetivo da saúde do coração e o apontamento de possíveis condições patológicas. A detecção automática de arritmias cardíacas é uma importante ferramenta de assistência para os cardiologistas na emissão de diagnósticos do coração. Cada vez mais a revolução tecnológica tem auxiliado médicos especialistas em seus trabalhos diários e o conceito de Internet das Coisas (IoT) está sendo cada vez mais aplicado como auxílio nesse sentido. O aprendizado de máquina é uma ferramenta importante no que tange ao diagnóstico automático de arritmias cardíacas. Dessa forma, esta proposta apresenta o desenvolvimento de um classificador automático de arritmias cardíacas baseado na técnica de aprendizado de máquina enxuto (do inglês, Tiny Machine Learning) e implementado em um dispositivo embarcado microcontrolado.

Modalidade: PIBIFSP 2021

Vigência: 16/04/2021 a 16/12/2021