Há muito tempo, os eletrocardiogramas (ECGs) vêm sendo utilizados para diagnosticar problemas cardíacos. No entanto, obter uma classificação automática satisfatória de ECGs em sistemas de e-Health, é uma tarefa desafiadora, devido a interferências operacionais e falhas às quais esses dispositivos estão submetidos. Neste artigo, apresentamos a ferramenta computacional Cyber-ECG para classificação automática de sinais de ECG, com detecção de defeitos de sensores do eletrocardiógrafo. A Cyber-ECG foi implementada em ambiente Simulink/MATLAB e avaliada a partir de séries temporais de ECGs disponíveis em banco de dados público. A ferramenta proposta obteve uma precisão de 84 % e 80 % ao classificar arritmias e batimentos normais, respectivamente. Para essas mesmas classes, os valores de F1-Score são 82 % e 83 %. Portanto, a ferramenta apresentou funcionamento satisfatório e, em alguns casos, teve desempenho superior em comparação com outros resultados de métodos de classificação de sinais de ECG relatados na literatura científica. O detector de defeito foi avaliado a partir de um módulo de injeção de falhas integrado à ferramenta Cyber-ECG, o que permitiu verificar a eficácia do método proposto.
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