Examinando por Autor "Bernal Valencia, Marcelo"

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    ÍtemAcceso Abierto
    info:eu-repo/semantics/bachelorThesis2013-09-13
    Sistema inteligente de reconocimiento de enfermedad coronaria (isquemia)
    Bernal Valencia, Marcelo; Clavijo Rodríguez, Diana Lucia; Silva Sánchez, John Freddy
    Este documento describe el desarrollo de un sistema inteligente de reconocimiento de cardiopatía isquémica (infarto), empleando señales electrocardiográficas digitales con derivación V4. El sistema fue realizado utilizando redes neuronales artificiales, con una topología de red BackPropagation. El sistema, surge como posible solución a la necesidad de una herramienta capaz de interpretar la señal electrocardiográfica de manera rápida, para lograr una atención más eficiente en lugares en los cuales no se cuenta con la presencia de un cardiólogo o personal de la salud capacitado para ello. El sistema, reconoce la presencia o ausencia de episodios de infarto en la señal. Fue desarrollado en el lenguaje de programación Java (Sun Microsystems) y el entrenamiento de la red neuronal fue hecho en Matlab. Para dicho entrenamiento se utilizaron 34 señales electrocardiográficas digitales de la base de datos Europea ST-T disponible en el MIT-BIH, cada registro posee una duración de 2 horas de grabación, cada señal fue muestreada a 250 ciclos por segundo. Para la validación de la red, se utilizaron 100 muestras. El software consta de tres módulos: •Módulo de entrada y salida. Este módulo se encarga de leer y guardar los archivos de la señal. •Módulo Gráfico. Se encarga de visualizar la señal a analizar, y de darle presencia a la aplicación. Módulo de Procesamiento. Se encarga de realizar tareas como normalizar la línea base o línea isoleléctrica, homogenizar los datos entre 1 y -1, segmentar la señal en muestras de 300 datos y realizar el análisis de la señal para determinar la presencia o ausencia de episodios de isquemia cardíaca.