Detección de anomalías cardiacas mediante algoritmos de inteligencia artificial
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URI: http://hdl.handle.net/10317/11655Share
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Nicolás Marrero, IsaacDirector/a
Cerdán Cartagena, José FernandoCenter
Escuela Técnica Superior de Ingeniería de TelecomunicaciónUniversity
Universidad Politécnica de CartagenaDepartment
Tecnologías de la Información y las ComunicacionesKnowledge Area
Ingeniería TelemáticaPublication date
2022-04-04Keywords
Tecnología médicaInteligencia artificial
Artificial intelligence
medical technology
Abstract
Los 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 ...
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