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Clasificación de latidos según estándar AAMI mediante Red Neuronal sobre plataforma Intel Edison

dc.contributor.advisorMengíbar Pozo, Luis
dc.contributor.authorMartín Cruz, Alexis
dc.contributor.departamentoUC3M. Departamento de Tecnología Electrónicaes
dc.date.accessioned2016-12-13T16:12:23Z
dc.date.available2016-12-13T16:12:23Z
dc.date.issued2015-09
dc.date.submitted2015-10-15
dc.description.abstractEn la actualidad el desarrollo de dispositivos “wearables” y la tecnología “para llevar encima” son uno pilares de las grandes empresas del sector electrónico. Al amparo del gran desarrollo de los sistemas electrónicos y de las conexiones inalámbricas, como el WiFi, se están diseñando e investigando por todo el mundo hoy en día cientos de aplicaciones para aplicar la tecnología “wearable” que nos permiten tener un reloj inteligente en la muñeca o enviar un email de camino al trabajo mientras viajamos en tren, hasta utilizar estos dispositivos en campos en los que aún no han desarrollado todo su potencial como, por ejemplo, el entorno biomédico. Este Trabajo de Fin de Grado consiste en aplicar las posibilidades de los dispositivos “wearables” en dos aplicaciones biomédicas: un clasificador de latidos mediante una Red Neuronal y el cálculo del ritmo cardíaco mediante el algoritmo de detección de latidos Pan-Tompkins diseñados en Matlab. Para la primera aplicación se utilizarán las Redes Neuronales Artificiales, un tipo de computación que aún no ha desarrollado todo su potencial y que está en constante evolución, así como las enormes bases de datos de electrocardiogramas del sitio web Physionet. Para la segunda aplicación se utilizará el algoritmo de detección de complejos QRS (latidos) de Pan- Tompkins, uno de los programas más robustos y eficaces en este campo. Después ambas aplicaciones serán implementadas sobre la plataforma Intel Edison, un Pc del tamaño de una tarjeta SD, y se visualizarán los resultados por el ordenador. La finalidad del sistema es doble, por un lado diseñar las aplicaciones comentadas, y por otro el proyecto pretende, que gracias a la implementación de esas aplicaciones en la Intel Edison, la plataforma demuestre tener la suficiente memoria y capacidad de cálculo para ser la base en futuros proyectos en los que se diseñe una aplicación biomédica “wearable” que permita desde la recogida de datos de un ECG, hasta su procesamiento y clasificación de latidos, en un dispositivo que podemos llevar encima sin apenas notarlo.es
dc.description.degreeIngeniería Electrónica Industrial y Automáticaes
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10016/23948
dc.language.isospaes
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.accessRightsopen accesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.subject.ecienciaElectrónicaes
dc.subject.ecienciaMedicinaes
dc.subject.otherRedes neuronaleses
dc.subject.otherDispositivos wearableses
dc.subject.otherBiomedicinaes
dc.subject.otherAlgoritmoses
dc.titleClasificación de latidos según estándar AAMI mediante Red Neuronal sobre plataforma Intel Edisones
dc.typebachelor thesis*
dspace.entity.typePublication
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