Banca de DEFESA: GUSTAVO RASPANTE FARIA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : GUSTAVO RASPANTE FARIA
DATA : 30/09/2026
HORA: 10:00
LOCAL: Videoconferência pela Plataforma Teams
TÍTULO:

Aprendizado Profundo Aplicado ao Processamento de ECG Abdominal para Monitoramento Cardíaco Fetal

PALAVRAS-CHAVES:

Eletrocardiograma Abdominal; Frequência Cardíaca Fetal; Aprendizado Profundol; Mecanismos de Atenção; Redes Neurais Recorrentes.

PÁGINAS: 83
RESUMO:

O trabalho investiga o uso de aprendizagem profunda para integrar um sistema de monitoramento não invasivo da frequência cardíaca fetal (FHR), concebido para futura implementação em plataformas com FPGA. A proposta consiste em utilizar apenas sinais de eletrocardiograma abdominal materno (AECG) para identificar os picos R fetais e, a partir deles, calcular a frequência cardíaca fetal. Para esse fim, foram estudadas abordagens do estado da arte e desenvolvidas diferentes arquiteturas de redes neurais, avaliadas em bases de dados reais disponibilizadas pela PhysioNet.

Os sinais foram submetidos a uma estratégia de pré-processamento amplamente utilizada na literatura, incluindo filtragem, redução da frequência de amostragem, segmentação e normalização, visando reduzir ruídos e tornar o treinamento computacionalmente mais eficiente. Foram comparados quatro modelos principais. O Modelo I utiliza uma arquitetura encoder–decoder com unidades recorrentes e mecanismo de self-attention; o Modelo II emprega Bahdanau attention; o Modelo III utiliza um Transformer Encoder; e o Modelo IV, derivado do Modelo III, incorpora um mecanismo adicional de refinamento baseado em uma segunda estrutura encoder–decoder, que recebe a saída do estágio anterior concatenada à entrada original. O Modelo IV foi avaliado em duas versões: IV-a, com reconstrução do eletrocardiograma fetal (FECG), e IV-b, dedicada à marcação dos picos R sem utilizar o FECG predito.

Em um dos conjuntos de dados avaliados, os F1-scores obtidos para a marcação dos picos R nos Modelos I, II, III, IV-a e IV-b foram, respectivamente, 93,39%, 96,71%, 96,06%, 98,37% e 98,85%. Para o Modelo IV, também foi analisada a estabilidade do monitoramento da FHR. Em uma gravação cuja referência foi de 130,26 ± 5,16 BPM, o Modelo IV-a estimou 130,58 ± 13,58 BPM, enquanto o Modelo IV-b obteve 130,20 ± 5,39 BPM. Esses resultados indicaram maior precisão e estabilidade do Modelo IV-b, levando ao descarte da reconstrução do FECG como etapa necessária para o objetivo principal de monitoramento da frequência cardíaca fetal.

Visando a integração com o projeto original em FPGA, o Modelo IV-b também foi descrito em linguagem C e submetido a uma análise de profiling, com o objetivo de identificar as etapas de maior custo computacional. Como esperado, as estruturas baseadas em Transformer e LSTM concentraram a maior complexidade em número de parâmetros e operações. A descrição final do hardware em FPGA, entretanto, não foi realizada nesta etapa. De forma geral, o Modelo IV-b apresentou o melhor desempenho entre as arquiteturas estudadas e resultados competitivos em relação a abordagens do estado da arte, demonstrando potencial para processamento de sinais reais. Como continuidade, prevê-se a integração do

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - THOMAS NOGUEIRA VILCHES - UNESP
Interno - 404943 - ADSON FERREIRA DA ROCHA
Externo ao Programa - 1912898 - DANIEL MAURICIO MUNOZ ARBOLEDA - nullPresidente - 1769665 - VINICIUS DE CARVALHO RISPOLI