{"id":20070,"date":"2022-09-21T14:31:55","date_gmt":"2022-09-21T12:31:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.teoresigroup.com\/thesis\/rete-neurale-convoluzionale-per-la-detezione-automatica-di-aritmie-da-tracciati-ecg\/"},"modified":"2022-09-21T15:51:03","modified_gmt":"2022-09-21T13:51:03","slug":"rete-neurale-convoluzionale-per-la-detezione-automatica-di-aritmie-da-tracciati-ecg","status":"publish","type":"thesis","link":"https:\/\/www.teoresigroup.com\/it\/thesis\/rete-neurale-convoluzionale-per-la-detezione-automatica-di-aritmie-da-tracciati-ecg\/","title":{"rendered":"Rete neurale convoluzionale per la detezione automatica di aritmie da tracciati ECG"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-columns align-center row sezione\">\n<div class=\"wp-block-column small-12 medium-10 large-8\">\n<h2 class=\"has-text-align-center h5 wp-block-heading\">Abstract<\/h2>\n\n\n\n<p>Le malattie cardiovascolari sono la prima causa di morte al mondo e l\u2019elettrocardiogramma (ECG) \u00e8 il principale strumento utilizzato per diagnosticarle. Sin da quando si \u00e8 passati da segnali ECG analogici a digitali, tecniche di analisi automatica del segnale hanno acquistato sempre maggiore importanza nel processo di diagnosi medica. Il loro ruolo nella pratica clinica \u00e8, a oggi, limitato dalle performance dei modelli esistenti. Le reti neurali profonde (Deep Neural Networks, DNNs) sono modelli che si compongono di una serie di funzioni che apprendono a svolgere dei compiti sulla base di esempi forniti.<\/p>\n\n\n\n<p>Questa tecnologia ha recentemente avuto successo in una variet\u00e0 di campi, tra cui la classificazione di immagini biomediche e ci sono grandi aspettative su come essa potrebbe migliorare la pratica medica in numerosi scenari.<\/p>\n\n\n\n<p>Il presente elaborato sar\u00e0 dedicato a presentare un modello di rete neurale per l\u2019implementazione di un algoritmo di classificazione binaria, il quale sia in grado di stabilire a quale di sue classi appartiene un\u2019istanza di segnali ECG: segnale regolare o interessato da aritmia.<\/p>\n\n\n\n<p>A tale scopo, il classificatore \u00e8 stato addestrato su sequenze ECG da 30 minuti, derivate dal database pubblico MIT-BIH Arrhythmia database. La rete supera di gran lunga la procedura medica comune volta al riconoscimento di anormalit\u00e0 nel ritmo del segnale ECG e si confronta bene con le tecniche di deep learning sviluppate allo stesso scopo, riportando prestazioni soddisfacenti. Tali risultati indicano che le reti neurali profonde ben si prestano all\u2019analisi di segnali ECG, l\u2019utilizzo di questa tecnologia potrebbe stabilire un nuovo standard nella pratica clinica.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"has-text-align-center wp-block-heading\">Obiettivo Tesi<\/h2>\n\n\n\n<p>La soluzione proposta prevede un sistema in grado di predire il valore dell\u2019Heart Rate attraverso una rete neurale. Il training del modello viene effettuato a partire da segnali video, sotto sequenze del segnale vengono processate al fine di costruire mappe spazio-temporali che saranno l\u2019input della rete. Un ulteriore utilizzo del BioDrone \u00e8 quello di prevedere aritmie cardiache (LBBB, RBBB, PVC) che si manifestano attraverso alterazioni del segnale ECG.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"has-text-align-center h5 wp-block-heading\">Metodologia di ricerca<\/h2>\n\n\n\n<p>Sono state testate varie architetture di reti neurali (ResNet50, GRU, Transformer, GAN). L\u2019utilizzo del BioDronen per la previsione di aritmie cardiache ha previsto il training di una rete neurale convoluzionale a scopo di classificazione.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"has-text-align-center h5 wp-block-heading\">Conclusioni<\/h2>\n\n\n\n<p>L\u2019esperienza di Teoresi nell\u2019ambito dell\u2019analisi dei dati hanno permesso di individuare un\u2019efficiente strategia di preprocessing sia del segnale ECG, attraverso la segmentazione e l\u2019augmentation, che nel segnale video, nella creazione di mappe spazio-temporali che agevolano notevolmente la manipolazione dei dati e riducono i tempi di addestramento del modello. Le competenze nell\u2019ambito dell\u2019Intelligenza artificiale hanno permesso di sviluppare modelli di classificazione e previsione in linea con lo stato dell\u2019arte in questo settore.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"has-text-align-center h5 wp-block-heading\">Sviluppi futuri<\/h2>\n\n\n\n<p>La rete neurale utilizzata potrebbe essere sfruttata per differenti altre tipologie di applicazioni. Eventuali sviluppi futuri potrebbero essere basati sull\u2019 addestramento della rete attraverso video di real life per l\u2019estrazione dei parametri clinici (Health Rate) al fine della diagnostica preventiva.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"featured_media":0,"template":"","university":[177],"thesis_type":[273,275],"keyword":[],"class_list":["post-20070","thesis","type-thesis","status-publish","hentry","university-universita-degli-studi-di-napoli-federico-ii-it","thesis_type-artificial-intelligence-it","thesis_type-deep-learning-it"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.7 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Rete neurale convoluzionale per la detezione automatica di aritmie da tracciati ECG - Teoresi Group<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Discover all you need to know about Rete neurale convoluzionale per la detezione automatica di aritmie da tracciati ECG on Teoresi Group - Teoresi Group is high profile engineering. 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