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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/1578
Titre: | Algoritmo para la Predicción de Anomalías Cardiacas Graves |
Auteur(s): | Chávez López, Gilberto |
Date de publication: | 2018-08 |
Editeur: | Tecnológico Nacional de México |
metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de Hermosillo |
Description: | Las enfermedades cardiovasculares han sido la principal causa de muerte a nivel mundial durante los últimos 15 años, tan solo en el año 2016 un total de 17.8 millones de personas murieron en el mundo a consecuencia de dichos padecimientos, de las cuales 9.4 millones fueron consecuencia de enfermedades isquémicas del corazón. Si bien estas estadísticas por sí solas son alarmantes, existe otro factor crítico a considerar, un 36% de las muertes ocurridas a consecuencia de enfermedades cardiovasculares durante el año mencionado se pueden clasificar como prematuras. En este trabajo de tesis se presenta la propuesta, diseño, implementación y pruebas de un algoritmo inteligente para la detección de eventos isquémicos mediante el análisis de señales electrocardiográficas. Se revisa la teoría concerniente a las enfermedades cardiovasculares, el electrocardiograma, las técnicas de inteligencia artificial consideradas y trabajos relacionados. Se detallan las metodologías diseñadas para la implementación de cada una de las partes que componen el algoritmo propuesto, como la extracción de características mediante las que se analizan las señales. Se presenta la implementación del algoritmo, las pruebas realizadas, los resultados obtenidos y el análisis de dichos resultados. Mediante el algoritmo propuesto se obtuvo un valor de sensibilidad superior al 95% en las pruebas realizadas para la detección de latidos cardiacos isquémicos, confirmando la viabilidad de las metodologías propuestas para la implementación realizada |
metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Collection(s) : | Maestría en Ciencias de la Computación |
Fichier(s) constituant ce document :
Fichier | Description | Taille | Format | |
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