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dc.contributor.advisorPradenas Rojas, Lorena del Carmen; supervisora de gradoes
dc.contributor.authorVillagrán Fuentes, Carlos Andréses
dc.date.accessioned2018-04-17T20:32:01Z-
dc.date.accessioned2019-12-16T16:27:37Z-
dc.date.available2018-04-17T20:32:01Z-
dc.date.available2019-12-16T16:27:37Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.other231965-
dc.identifier.urihttp://repositorio.udec.cl/jspui/handle/11594/2541-
dc.descriptionMagister en Ingeniería Industrial Universidad de Concepción 2017es
dc.description.abstractLas 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.es
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad de Concepción.es
dc.rightsCreative Commoms CC BY NC ND 4.0 internacional (Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional)-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es-
dc.subjectRegistros Médicos - Innovaciones Tecnológicases
dc.subjectSistema Cardiovascular - Enfermedadeses
dc.subjectMinería de Datoses
dc.subjectIndustria, Innovación e Infraestructura-
dc.titleClasificación automática de latidos de un electrocardiograma utilizando aprendizaje profundoes
dc.typeTesises
dc.description.facultadDepartamento de Ingeniería Industriales
dc.description.departamentoDepartamento de Ingeniería Industrial.es
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