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dc.contributor.authorNicolás Marrero, Isaac 
dc.date.accessioned2022-10-20T09:17:37Z
dc.date.available2022-10-20T09:17:37Z
dc.date.issued2022-04-04
dc.description.abstractLos objetivos de este TFE son: 1) Estudio de las señales eléctricas del corazón 2) Estudio de las anomalías presentes en un ECG como como taquicardia, bradicardia, isquemia o fibrilación auricular entre otras. 3) Diseño de algoritmos basados en IA (inteligencia artificial) para la detección temprana de determinadas anomalías cardiacas. Mediante el uso de técnicas machine learning y redes neuronales profundas (DNN) se diseñará un sistema con el que realizar diagnósticos precisos sobre episodios de malfuncionamiento del corazón. En el trabajo se diseñará un sistema en el que, dada una señal cardiaca de entrada f(t,N), siendo t el tiempo y N el número de derivaciones cardiacas, el sistema sea capaz de: - Identificar los diferentes latidos que componen la señal cardiaca - Etiquetar los diferentes tipos de derivaciones de entrada V1, V5, D1 ¿ - Identificar posibles anomalías cardiacas presentes en las señales medidas El sistema será entrenado con datos etiquetados de diferentes señales y derivaciones cardiacas. Para ello, se hará uso de bases de datos en las que se puede acceder de forma libre a una gran variedad de grabaciones digitales bien caracterizadas de señales fisiológicas, series de tiempo y datos relacionados de sujetos sanos y pacientes con una variedad de afecciones con importantes implicaciones para la salud públicaes_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.alternativeDetection of cardiac anomalies using artificial intelligence algorithmses_ES
dc.titleDetección de anomalías cardiacas mediante algoritmos de inteligencia artificiales_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.subject.otherIngeniería Telemáticaes_ES
dc.contributor.advisorCerdán Cartagena, José Fernando 
dc.subjectTecnología médicaes_ES
dc.subjectInteligencia artificiales_ES
dc.subjectArtificial intelligencees_ES
dc.subjectmedical technologyes_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10317/11655
dc.description.centroEscuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicaciónes_ES
dc.contributor.departmentTecnologías de la Información y las Comunicacioneses_ES
dc.contributor.coordinadorPérez Gomariz, Mario
dc.contributor.coordinadorCarreres Prieto, Daniel
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.description.universityUniversidad Politécnica de Cartagenaes_ES
dc.subject.unesco3314 Tecnología Médicaes_ES


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