Diseño e implementación de un electrocardiógrafo con autodiágnostico para reducir el índice de mortalidad ocasionadas por patologías cardíacas que afectan a zonas con poblaciones vulnerables en el Perú

Por: Colaborador(es): Detalles de publicación: Callao : 2022Descripción: 109 páginasISBN:
  • fiee1530
Clasificación CDD:
  • T/621.381/H824
Contenidos:
El presente trabajo de tesis tiene como objetivo principal el diseño e implementación de un dispositivo electrogardiógrafo que pueda reducir el índice de mortalidad ocasionadas por enfermedades cardiovasculares que afectan a zonas con poblacioes vulnerables en el Perú. Para ello se profundizará en el análisis y procedimiento de las señales de electrocardiograma mediante el uso de filtros analógicos y digitales y así determinar el método óptimo de filtrado de las señales de ECG. Luego se procede a la comparación de estas señales adquiridas con una base de datos de PhysioNet para el entrenamiento de un algoritmo de inteligencia artificial, el cual para esta investigación se consideró el empleo de un árbol de decisiones, en busca de un modelo con amyor precisión para el autodiagnóstico de enfermedades cardiovasculares basándonos en parámetros estadísticos a fin de obtener mejor resultados. Palabra clave: electrocardiógrafo, autodiágnostico, inteligencia artificial, árbol de decisiones.
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Tesis Pregrado-Título Biblioteca Especializada FIEE Sótano T/621.381/H824 (Navegar estantería(Abre debajo)) Disponible Interno FIEEto434
Tesis Pregrado-Título Biblioteca Especializada FIEE Sótano T/621.381/H824 (Navegar estantería(Abre debajo)) Disponible Interno FIEEto433

El presente trabajo de tesis tiene como objetivo principal el diseño e implementación de un dispositivo electrogardiógrafo que pueda reducir el índice de mortalidad ocasionadas por enfermedades cardiovasculares que afectan a zonas con poblacioes vulnerables en el Perú. Para ello se profundizará en el análisis y procedimiento de las señales de electrocardiograma mediante el uso de filtros analógicos y digitales y así determinar el método óptimo de filtrado de las señales de ECG. Luego se procede a la comparación de estas señales adquiridas con una base de datos de PhysioNet para el entrenamiento de un algoritmo de inteligencia artificial, el cual para esta investigación se consideró el empleo de un árbol de decisiones, en busca de un modelo con amyor precisión para el autodiagnóstico de enfermedades cardiovasculares basándonos en parámetros estadísticos a fin de obtener mejor resultados. Palabra clave: electrocardiógrafo, autodiágnostico, inteligencia artificial, árbol de decisiones.

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