Clasificación de arritmias cardiacas usando redes neuronales convolucionales en muestras de ECG
El electrocardiograma (ECG) es una herramienta esencial en el diagnóstico de enfermedades cardiovasculares, proporcionando información valiosa sobre el ritmo y la función del corazón. Tradicionalmente, los médicos se basaban en características heurísticas identificadas manualmente para detectar anomalías en el ECG. Sin embargo, esta metodología presentaba limitaciones en términos de precisión y fiabilidad. Con el objetivo de mejorar la precisión en la identificación de arritmias cardiacas, esta investigación se enfocó en el desarrollo de modelos basados en redes neuronales convolucionales. Se utilizaron dos conjuntos de datos: el dataset PhysioNet MIT-BIH, ampliamente utilizado en la comunidad científica, y datos adquiridos por el simulador... Ver más
1794-1237
2463-0950
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2024-01-01
4105 pp. 1
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Revista EIA - 2023
