Comparación de modelos de inteligencia artificial para el diagnóstico de arritmia cardiaca mediante información de electrocardiogramas

dc.contributorMrad Ricaurte, Andres Elias
dc.contributorMrad Ricaurte, Andres Elias [0001429768]
dc.creatorGelves Higuera, Cristian Camilo
dc.date.accessioned2022-03-28T14:07:24Z
dc.date.available2022-03-28T14:07:24Z
dc.date.created2022-03-28T14:07:24Z
dc.date.issued2021
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/20.500.12749/16075
dc.identifierinstname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
dc.identifierreponame:Repositorio Institucional UNAB
dc.identifierrepourl:https://repository.unab.edu.co
dc.description.abstractEl presente proyecto tiene como objetivo hacer un benchmarking de modelos de inteligencia artificial IA para determinar la presencia de arritmia cardiaca con base en la información de electrocardiogramas. Para estos recopilar registros provenientes de bases de datos medicas libres con el fin de entrenar y probar los modelos haciendo uso demetodologías de clasificacióncomo lo son: reconocedor euclídeo y KNN (k vecinos más próximos).Adicionalmentes e implementan métodos de reducción de dimensionalidad como lo son: PCA (análisis de componentes principales) y FSCNCA (Feature selection using neighborhood component analysis for classification). Para el desarrollo del presente proyecto se hace uso del software de cómputo numérico Matlab.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNAB
dc.publisherFacultad Ingeniería
dc.publisherPregrado Ingeniería de Sistemas
dc.relationCARVAJAL, J. L., & BEDOYA, J. W. (2005). COMPARACIÓN DE MODELOS DE CLASIFICACIÓN.Medellin: ResearchGate.
dc.relationBurgos, F. J. (2003). Redes Neuronales con GNU/Linux. Obtenido de https://www.ibiblio.org/pub/linux/docs/LuCaS/Presentaciones/200304curso-glisa/redes_neuronal es/curso-glisa-redes_neuronales-html/x38.html
dc.relationCalvo, D. (13 de Julio de 2017). Diego Calvo. Obtenido de https://www.diegocalvo.es/clasificacion-de-redes-neuronales-artificiales/
dc.relationGeoSalud. (22 de septiembre de 2012). Obtenido de https://www.geosalud.com/enfermedades%20cardiovasculares/arritmia/diagnostico.html#:~:text= Electrocardiograma%20(ECG)&text=Es%20la%20prueba%20m%C3%A1s%20com%C3%BAn, que%20pasan%20por%20el%20coraz%C3%B3n.
dc.relationMayoClinic. (13 de septiembre de 2019). Obtenido de https://www.mayoclinic.org/es-es/diseases-conditions/atrial-fibrillation/symptoms-causes/syc-20 350624
dc.relationBosogain Olabe, X. (n.d.). REDES NEURONALES ARTIFICIALES. http://cvb.ehu.es/open_course_ware/castellano/tecnicas/redes_neuro/contenidos/pdf/libro-del-cur so.pdf
dc.relationIzaurieta, F., & Saavedra, C. (1999). Redes Neuronales Artificiales. Charlas de Fisica, 1–15. https://doi.org/10.1016/S0210-5691(05)74198-X
dc.relationPava-Molano,L.F.,&Perafán-Bautista,P.E.(2016).Generalidadesdelafibrilaciónauricular. Revista Colombiana de Cardiologia, 23, 5–8. https://doi.org/10.1016/j.rccar.2016.10.003
dc.relationSánchez-Arias, A.G.,Bobadilla-Serrano,M.E.,Dimas-Altamirano,B.,Gómez-Ortega,M.,& González-González, G. (1981). Enfermedad cardiovascular: primera causa de morbilidad en un hospital de tercer nivel. Proceedings - National Conference on Noise Control Engineering, 27, 93–98.
dc.relationEnfermedades cardiovasculares. (2021). Retrieved 9 March 2021, from https://www.who.int/cardiovascular_diseases/es/
dc.relationAF Termination Challenge Database v1.0.0. (2021). Retrieved 19 May 2021, from https://physionet.org/content/aftdb/1.0.0/
dc.relationCU Ventricular Tachyarrhythmia Database v1.0.0. (2021). Retrieved 19 May 2021, from https://physionet.org/content/cudb/1.0.0/
dc.relationECG-ID Database v1.0.0. (2021). Retrieved 19 May 2021, from https://physionet.org/content/ecgiddb/1.0.0/
dc.relationIntracardiac Atrial Fibrillation Database v1.0.0. (2021). Retrieved 19 May 2021, from https://physionet.org/content/iafdb/1.0.0/
dc.relationMIT-BIH Arrhythmia Database v1.0.0. (2021). Retrieved 19 May 2021, from https://physionet.org/content/mitdb/1.0.0/
dc.relationMIT-BIH Atrial Fibrillation Database v1.0.0. (2021). Retrieved 19 May 2021, from https://physionet.org/content/afdb/1.0.0/
dc.relationMIT-BIH Malignant Ventricular Ectopy Database v1.0.0. (2021). Retrieved 19 May 2021, from https://physionet.org/content/vfdb/1.0.0/
dc.relationMIT-BIH Supraventricular Arrhythmia Database v1.0.0. (2021). Retrieved 19 May 2021, from https://physionet.org/content/svdb/1.0.0/
dc.relationDirections, A. (2007). Principal Component Analysis (PCA) Principal Component Analysis (PCA). Statistics, June, 1–12.
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.rightsAbierto (Texto Completo)
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
dc.titleComparación de modelos de inteligencia artificial para el diagnóstico de arritmia cardiaca mediante información de electrocardiogramas


Este ítem pertenece a la siguiente institución