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Blood Pressure is an important indicator for monitoring and diagnostic of cardiovascular diseases (CD). The World Health Organization (WHO) estimates that CDs accounted for 31% of deaths by 2015. Blood Pressure can be measured using various techniques, each having its own methods. Among them, plethysmography (PPG) can be highlighted. This work aims to develop a computational intelligence model capable of estimating systolic and diastolic pressure values, based on the extraction of PPG signal characteristics obtained by a noninvasive method. Resumo: A pressão arterial é um indicador importante para monitoramento e diagnóstico de doenças cardiovasculares (DC). A Organização Mundial da Saúde (OMS) estima que as DCs foram responsáveis por 31% das mortes em 2015. A pressão arterial pode ser aferida empregando diversas técnicas, tendo cada uma os seus métodos próprios. Dentre elas, pode-se destacar a pletismografia (PPG). Este trabalho tem por objetivo desenvolver um modelo de inteligência computacional capaz de estimar os valores de pressão sistólica e diastólica, com base na extração de caracteŕısticas do sinal PPG obtido por um método não invasivo.

MÉTODO NÃO INVASIVO PARA PREDIÇÃO DA PRESSÃO ARTERIAL COM PLETISMOGRAFIA E INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL