Sistema de adquisición y procesamiento de señales ECG de un simulador de paciente, para la clasificación de patologías cardiacas usando algoritmos de inteligencia artificial
Las señales de electrocardiografía (ECG) son una herramienta vital para el diagnóstico de patologías cardíacas. Por esta razón, se han desarrollado diferentes propuestas de investigación y tecnología que han evolucionado en los últimos años. En este trabajo, nosotros realizamos un sistema de adquisi...
- Autores:
-
Gómez Largo, Daniel David
Torres Gómez, Laura Gabriela
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Antonio Nariño
- Repositorio:
- Repositorio UAN
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uan.edu.co:123456789/10177
- Acceso en línea:
- https://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/10177
- Palabra clave:
- Algoritmo
Inteligencia Artificial
Red Neuronal
Interfaz de Usuario
Algorithm
Artificial Intelligence
Neural Network
User Interface
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- openAccess
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- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)
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Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)Acceso abiertohttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Espinosa Medina, Ricardo AlonsoGómez Largo, Daniel DavidTorres Gómez, Laura Gabriela2024-09-16T15:32:52Z2024-09-16T15:32:52Z2024-06-05https://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/10177Las señales de electrocardiografía (ECG) son una herramienta vital para el diagnóstico de patologías cardíacas. Por esta razón, se han desarrollado diferentes propuestas de investigación y tecnología que han evolucionado en los últimos años. En este trabajo, nosotros realizamos un sistema de adquisición y procesamiento de señales de electrocardiograma (ECG) provenientes de un simulador Fluke, la adquisición se hace a través de un microcontrolador Arduino UNO y un módulo AD8232. Las señales fueron etiquetadas según la patología y almacenadas para luego ser separadas en tres clases, 90% de las señales para la etapa de entrenamiento del algoritmo IA, 5% para validación y 5% para realización de pruebas del modelo entrenadoElectrocardiography (ECG) signals are a vital tool for diagnosing cardiac pathologies. For this reason, various research proposals and technologies have been developed and evolved in recent years. In this study, we developed a system for acquiring and processing electrocardiogram (ECG) signals from a Fluke simulator. The acquisition is done through an Arduino UNO microcontroller and an AD8232 module. The signals were labeled according to pathology and stored to later be separated into three classes: 90% of thesignals for the IA algorithm training stage, 5% for validation, and 5% for testing the trained model.Ingeniero(a) Biomédico(a)PregradoPresencialInvestigaciónAlgoritmoInteligencia ArtificialRed NeuronalInterfaz de UsuarioAlgorithmArtificial IntelligenceNeural NetworkUser InterfaceSistema de adquisición y procesamiento de señales ECG de un simulador de paciente, para la clasificación de patologías cardiacas usando algoritmos de inteligencia artificialIngeniería BiomédicaFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y BiomédicaBogotá - SurEstudio experimentalVersión final del autor, Versión aceptada para publicarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Tesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradospaORIGINAL2024_Daniel David Gómez Largo2024_Daniel David Gómez LargoTrabajo de gradoapplication/pdf5072395https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/3364c9ea-bf58-4075-9b62-1176f920dc91/downloadac4fa7a571d1dd1c0d286b3fb37afee8MD522024_Daniel David Gómez Largo_Acta2024_Daniel David Gómez Largo_ActaActaapplication/pdf281776https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/d9cd2f4e-1d3c-4f02-9926-52a5900c2183/downloada2926f36d34b9314bc12ff5082c4f830MD512024_Daniel David Gómez Largo_Autorizacion2024_Daniel David Gómez Largo_AutorizacionAutorizacionapplication/pdf159676https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/1b0ace80-5fd9-4519-a722-a08dd2b062ce/download471ba7d8ca22e43e43010ca99116117cMD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/6fe8ae9f-a4d3-4fa2-8bfd-0c0a3e7cd9c9/download217700a34da79ed616c2feb68d4c5e06MD55123456789/10177oai:repositorio.uan.edu.co:123456789/101772024-12-04 16:09:38.345https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Acceso abiertoopen.accesshttps://repositorio.uan.edu.coRepositorio Institucional UANalertas.repositorio@uan.edu.co |
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