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Métodos de aprendizaje de máquina para la clasificación de arritmias cardiacas en tiempo real

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Trabajo principal (883.0Kb)
Formulación de proyecto (644.6Kb)
Artículo Publicado (493.3Kb)
Fecha
2013-08-01
Autor
Gallego Orrego, Jorge Humberto
Director/Asesor
Mora Orozco, Iván Darío
;
Orozco Duque, Andrés Felipe
Tipo de contenido
doctoralThesis

Citación

       
Gestores bibliográficos
Refworks
Zotero
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CiteULike
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Documentos PDF
Resumen
En la actualidad la búsqueda de nuevos métodos de clasicación de arritmias cardíacas ha sido una de las mayores preocupaciones en el sector de la cardiología; por esta razón y buscando suplir parte de esta necesidad, este trabajo propone 4 algoritmos para la detección de arritmias cardíacas basados en aprendizaje de máquina supervisado y no supervisado. Para cada uno de los algoritmos, se emplearon como base para su desarrollo y comprobación algunas bases de datos del MIT-BIH, extrayendo características como la se~nal ECG temporal, los coeficientes de la transformada wavelet discreta y el análisis de componentes principales.
URI
http://hdl.handle.net/20.500.11912/786
Palabra/s clave
Señales bioléctricas
Electrocardiografía
Transformada de Wavelet
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Arritmias Cardíacas
Colecciones
  • Trabajos de grado [6698]

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