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A classifica誽o dos sinais de ECG de forma manual ou tradicional ?uma 嫫ea que pode ser melhorada atrav廥 de um sistema de classifica誽o automatizado dos sinais de ECG. Neste trabalho, ?introduzido um sistema de software de diagn鏀tico assistido por computador (CAD) melhorado para a classifica誽o autom嫢ica de sinais de ECG card燰co. Para efeitos deste estudo, foram utilizados 480 sinais de ECG da base de dados de arritmias do MIT-BIH; esses sinais incluem 96 sinais de ECG normais e 384 sinais de ECG an鏔alos pertencentes a quatro tipos de anomalias card燰cas, nomeadamente, acoplamento ventricular, taquicardia ventricular, bigeminia ventricular e fibrilha誽o ventricular, tendo cada um desses tipos 96 sinais de ECG. Em seguida, procedeu-se ?reamostragem de todos os sinais a 360 amostras por segundo, com exce誽o dos sinais de FV, que foram reamostrados a 250 amostras por segundo. Depois disso, foi aplicado um processo iterativo de extra誽o de caracter疄ticas com a ajuda da aplica誽o Classification Learner App existente no MATLAB.
