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Clasificación automática de latidos de un electrocardiograma utilizando aprendizaje profundo

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Profesor Guia
Pradenas Rojas, Lorena , supervisora de grado
Autor y otros
Villagrán Fuentes, Carlos Andrés
Fecha de carga del item
2018-04-17T20:32:01Z
Fecha de disponibilidad
2018-04-17T20:32:01Z
Fecha de publicacion
2017
Numero sistema Aleph
231965
URI
http://repositorio.udec.cl/handle/11594/2541
Descripcion: corresponde a la nota de tesis
Magister en Ingeniería Industrial Universidad de Concepción 2017
Resumen
Las enfermedades cardiovasculares corresponden a la primera causa de muerte en el mundo y conllevan un elevado costo. Además, la fuerza de trabajo de cardiólogos va en constante decrecimiento. Por ello, se han desarrollado algoritmos automáticos de clasificación de latidos cardíacos desde registros de electrocardiograma (ECG). Este trabajo abordó esta problemática mediante aprendizaje profundo. Se utilizó la base de datos de arritmias del MIT-BIH, que consta de 48 registros de 30 min con 2 canales de ECG y que posee las etiquetas de cada latido. Se realizó un procesamiento de los datos, se conformaron conjuntos de entrenamiento y prueba bajo un enfoque inter-paciente, y se implementaron 4 arquitecturas de redes neuronales convolucionales con distintas profundidades, utilizando Python 2.7 y “Tensorflow”. Se lograron exactitudes de 93,2%; 93,7%; 94,4% y 94,0% para las 4 redes implementadas, respectivamente; lo que posiciona a este trabajo como un aporte a la literatura actualmente disponible para resolver el problema.
idioma
es
Editor
Universidad de Concepción. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Industrial
Materias
Registros Médicos - Innovaciones Tecnológicas
Materias
Sistema Cardiovascular - Enfermedades
Materias
Minería de Datos
Titulo
Clasificación automática de latidos de un electrocardiograma utilizando aprendizaje profundo
Tipo de documento
Thesis


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