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dc.contributor.authorEscudero Prieto, Gustavo 
dc.date.accessioned2018-02-27T15:59:31Z
dc.date.available2018-02-27T15:59:31Z
dc.date.issued2016-02-01
dc.description.abstractEl proyecto tiene los siguientes objetivos: a) Revisión del estado del arte en el procesamiento de las series de variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV o VFC). b)Identificación, documentación y puesta a punto de entornos y recursos software para la caracterización de la HRV. c)Implementación de algoritmos de procesamiento en el entorno del tiempo, la frecuencia y parámetros no-lineales de la HRV. d)Estudio básico sobre la capacidad de discriminación de la EP a través de los distintos parámetros de la HRV. Según datos estimados de la Sociedad Española de Neurología (SEN), en España, entre 120.000 y 150.000 personas padecen la Enfermedad de Parkinson (EP) y, cada año, se detectan unos 10.000 casos nuevos, lo que la convierte en la segunda patología neurodegenerativa, tras el Alzheimer, más numerosa. Pero además, se estima que el número de afectados, debido al progresivo envejecimiento de la población española, se duplicará en 20 años y se triplicará en 2050. A día de hoy, el coste de la Enfermedad de Parkinson en Europa se acerca a los 11 billones de euros anuales. El proyecto objeto de la propuesta tiene por objetivo la identificación de parámetros de caracterización de la señal que permitan su posterior estudio de cara a mejorar el diagnóstico temprano de la enfermedad. Para ello se trabajará sobre series temporales de frecuencia cardíaca que serán caracterizadas en el dominio del tiempo, frecuencia y mediante parámetros no lineales. Dichas series temporales serán extraídas de las tres bases de datos de señales de ECG obtenidas por el G.I. EIMED en estudios previos sobre la EP. Para sintonizar los algoritmos de procesamiento se contará con bases de datos estándar como la MIT-BIH y similares. Para el procesamiento de las series temporales se recurrirá a implementar los algoritmos necesarios bajo el entorno Matlab, haciendo uso de las librerías que a este fin se encuentren disponibles para la comunidad científica. Finalmente, se llevará a cabo un análisis estadístico básico para la identificación de parámetros susceptibles a ser usados en el diagnóstico de la enfermedad.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.title.alternativeDigital signal processing for early diagnostic of Parkinson's disease : temporal, spectral and non-Linear features of heart rate variabilityes_ES
dc.titleProcesamiento digital de la señal para el diagnóstico precoz de la enfermedad de Parkinson : caracterización temporal, espectral y no lineal de la variabilidad del ritmo cardíacoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.subject.otherTecnología Electrónicaes_ES
dc.contributor.advisorRoca González, Joaquín Francisco 
dc.subjectBiometríaes_ES
dc.subjectBiometricses_ES
dc.subjectAlgoritmoses_ES
dc.subjectAlgorithmses_ES
dc.subjectEnfermedades del sistema nerviosoes_ES
dc.subjectNervous system diseaseses_ES
dc.subjectTecnología médicaes_ES
dc.subjectMedical technologyes_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10317/6683
dc.description.centroEscuela Técnica Superior de Ingeniería Industriales_ES
dc.contributor.departmentTecnología Electrónicaes_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.description.universityUniversidad Politécnica de Cartagenaes_ES
dc.subject.unesco1206.01 Construcción de Algoritmoses_ES
dc.subject.unesco1209.15 Series Temporaleses_ES
dc.subject.unesco3314 Tecnología Médicaes_ES


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