Tesis Validadas: 2,591

Tesis de Posgrado: 2650

Número de Visitas: contador visitas

Please use this identifier to cite or link to this item: https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/1578
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorChávez López, Gilberto-
dc.creatorChávez López, Gilberto%685546-
dc.date.accessioned2021-07-23T20:09:19Z-
dc.date.available2021-07-23T20:09:19Z-
dc.date.issued2018-08-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/1578-
dc.descriptionLas 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 realizadaes_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.titleAlgoritmo para la Predicción de Anomalías Cardiacas Graveses_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorRose Gómez, Cesar Enrique%212992-
dc.folio107es_MX
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmInstituto Tecnológico de Hermosilloes_MX
Appears in Collections:Maestría en Ciencias de la Computación

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2018-107_Gilberto_Chavez_López.pdfTEXTO COMPLETO6.67 MBAdobe PDFView/Open


This item is protected by original copyright



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons