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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/1712| Title: | “Desarrollo de Sistema Biomédico para el Procesamiento de Señales Electrocardiográficas” |
| Authors: | SANCHEZ LUNA, IVAN RAFAEL |
| metadata.dc.subject.other: | Sistema Biomédico,Señales Electrocardiográficas, señal ECG, |
| Issue Date: | 2019-06-01 |
| Publisher: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de Ciudad Guzmán |
| Description: | Hoy en día, la mayoría de los equipos de procesamiento de señales electrocardiográficas (ECG) son de origen extranjero. Lo anterior se refleja en los costos, tanto de su compra como de su mantenimiento. Dichos equipos vienen en formatos de código cerrado y arquitectura cerrada. Esto no permite su uso para fines de investigación y desarrollo. En el presente trabajo se propone una nueva una metodología de bajo costo para la obtención de señales electrocardiográficas de laboratorio usando un electrocardiógrafo (ECG) de propósito general y la tarjeta de sonido estándar de la computadora. Una vez que se adquieren las señales con el ECG, estas son posteriormente procesadas con ayuda del software Adobe Audition 1.5 (AA). Con este método se obtiene una señal de características aceptables, bajo costo y fácil obtención, además de ser de código abierto y arquitectura abierta. Como partes complementarias, se propone: 1) el diseño y montaje de una plataforma para determinar el voltaje de pulso de un desfibrilador, como trabajo de vinculacion con una empresa; 2) el registro de un software para la clasificación de señales ECG mediante técnicas de redes neuronales; y 3) se propone un estudio comparativo de la eficiencia de las técnicas de entrenamiento de redes neuronales para la clasificación de señales ECG. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Appears in Collections: | Tesis de maestría en electronica |
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|---|---|---|---|---|
| Tesis IVAN RAFAEL SANCHEZ LUNA.pdf | “Desarrollo de Sistema Biomédico para el Procesamiento de Señales Electrocardiográficas” | 5.97 MB | Adobe PDF | View/Open |
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