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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/1580| Title: | Sistema de Monitoreo Inteligente de Bioseñales No Invasivo para la Detección de Presencia de Apneas en Pacientes Neonatales |
| Authors: | Atanacio Pérez, Oscar D. |
| Issue Date: | 2018-12-17 |
| Publisher: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de Hermosillo |
| Description: | En la presente Tesis se describe el Diseño e Implementación de un Sistema de Monitoreo Inteligente No Invasivo para la detección de casos de Apnea Neonatal. Una Apnea Neonatal es la interrupción del proceso respiratorio que puede tener implicaciones mortales o serias en el paciente. Cada año, de acuerdo a la Organización Mundial de la Salud, un 45 % de los niños muertos menores a 5 años corresponden a lactantes o recién nacidos. El sistema fue desarrollado en un ambiente embebido Raspberry Pi 3 con el uso de sensores especializados y especí cos que fueron adaptados durante el desarrollo de este proyecto para la adquisición de señales cardíacas y de oximetría de pulso de una manera segura y sin riesgo para el paciente neonatal, se desarrolla también el diseño general de software, incluyendo Modelos de 4+1 Vistas y modelo de datos. La aplicación de Algoritmos de Derivación de Frencuencia Respitoria Secundaria a partir de ECG y Pulso Oximetría en conjunto con el uso de Redes Neuronales Arti ciales, fue realizado para dar al sistema la capacidad de distinguir entre un caso de apnea positivo y una falsa alarma sin correr el riesgo de la aplicación de corriente eléctrica en el cuerpo. Para este propósito, se creó un Conjunto de Enrtenamiento para enseñar a la Red Neuronal como hacer la clasi cación de las Apneas, obteniendo buenos resultados basados en literatura con un error aproximado de un 3 % entre distintos algoritmos inteligentes. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Appears in Collections: | Maestría en Ciencias de la Computación |
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