Classificazione di aritmie cardiache mediante Convolutional Neural Network
Le malattie cardiovascolari sono una delle principali malattie che minacciano la vita umana. Secondo i rapporti dell'organizzazione mondiale della sanità, oggi la mortalità per malattie cardiovascolari (CVD) è al primo posto tra tutte le cause di morte. Oltre 17,7 milioni di persone sono morte per CVD e più del 75% di questi decessi si è verificato nei paesi in via di sviluppo. Inoltre, la mortalità per malattie cardiovascolari (CVD) è ancora in crescita. Pertanto, il monitoraggio regolare del ritmo cardiaco è diventato una questione sempre più importante e necessaria per gestire e prevenire le CVD. Siccome l'Intelligenza Artificiale spiegabile (EAI), negli ultimi anni, ha fatto passi da gigante anche nel settore medico, si è cercato di produrre un software in grado di permettere ai cardiologi, primari e dottori del settore di poter, dato l’ECG di un paziente, riconoscere tutte le eventuali problematiche cardiache di cui è soggetto quest’ultimo. Tale software ha, quindi, come obiettivo, quello di automatizzare e velocizzare profondamente l’operazione di analisi, effettuata dai medici, degli ECG dei pazienti, in maniera tale da non far durare questa fase ore o addirittura giorni. Il codice è disponibile su Github sotto licenza Apache 2.0.
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Informazioni tesi
Autore: | Francesco Calcopietro |
Tipo: | Laurea I ciclo (triennale) |
Anno: | 2021-22 |
Università: | Università degli studi di Napoli "Parthenope" |
Facoltà: | Informatica |
Corso: | Scienze e tecnologie informatiche |
Relatore: | Angelo Ciaramella |
Lingua: | Italiano |
Num. pagine: | 88 |
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