Desarrollo de un sistema para clasificación de patologías cardiovasculares en señales electrocardiográficas (ECG) aplicando inteligencia artificial y Cloud Computing.

Bravo Tuay, Darío Fernando.

Repositorio Institucional Universidad de Pamplona

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Título :	Desarrollo de un sistema para clasificación de patologías cardiovasculares en señales electrocardiográficas (ECG) aplicando inteligencia artificial y Cloud Computing.
Autor :	Bravo Tuay, Darío Fernando.
Palabras clave :	El autor no proporciona la información sobre este ítem.
Fecha de publicación :	2022
Editorial :	Universidad de Pamplona – Facultad de Ingenierías y Arquitectura.
Citación :	Bravo Tuay, D. F. (2021). Desarrollo de un sistema para clasificación de patologías cardiovasculares en señales electrocardiográficas (ECG) aplicando inteligencia artificial y Cloud Computing [Trabajo de Grado Pregrado, Universidad de Pamplona]. Repositorio Hulago Universidad de Pamplona. http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/713
Resumen :	El autor no proporciona la información sobre este ítem.
Descripción :	Este trabajo se presenta como una alternativa tecnológica para aquellas personas que padecen de enfermedades cardiovasculares tales como disritmia cardíaca, hipertrofia ventricular, bloqueo de rama y afección valvular ya sea de forma congénita o mal cuidado de la salud por el mismo. En primer lugar, se adquieren las señales electrocardiográficas (ECG) de pacientes sanos y pacientes con dichas patologías mediante la base de datos “Physiobank”, en lo cual, se aplican técnicas de tratamiento y procesamiento de señales tales como ajuste de nivel, Transformada Rápida de Fourier (FFT), Wavelet (DCT), entropía y energía, para la posterior búsqueda de características o patrones que demuestren una diferencia de las señales y otorgar una correcta clasificación mediante la implementación Machine Learning bajo el lenguaje de programación Python empleado en Linux en relación a las patologías presentes y dar una mayor facilidad en cuanto al diagnóstico por parte del especialista, con base en lo anterior se selecciona la mejor técnica en relación a los resultados de optimización y clasificación. En segundo lugar, una vez finalizada la caracterización y clasificación de las ondas ECG se procede a aplicar estrategias de Cloud Computing para gestionar los datos almacenados en servidores remotos, procesarlos en la nube y poder obtener una respuesta como tal de la señal ingresada al sistema, por tanto, cualquier entidad podrá tener acceso al sistema de clasificación de forma gratuita para prestar el servicio. Para este caso, se trabaja en la plataforma “Pythonanywhere” el cual permite alojar código Python y ser ejecutado como un aplicativo web.
URI :	http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/713
Aparece en las colecciones:	Ingeniería en Telecomunicaciones

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