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

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dc.contributor.advisor Mengíbar Pozo, Luis
dc.contributor.author Martín Cruz, Alexis
dc.date.accessioned 2016-12-13T16:12:23Z
dc.date.available 2016-12-13T16:12:23Z
dc.date.issued 2015-09
dc.date.submitted 2015-10-15
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10016/23948
dc.description.abstract En 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.
dc.format.mimetype application/pdf
dc.language.iso spa
dc.rights Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subject.other Redes neuronales
dc.subject.other Dispositivos wearables
dc.subject.other Biomedicina
dc.subject.other Algoritmos
dc.title Clasificación de latidos según estándar AAMI mediante Red Neuronal sobre plataforma Intel Edison
dc.type bachelorThesis
dc.subject.eciencia Electrónica
dc.subject.eciencia Medicina
dc.rights.accessRights openAccess
dc.description.degree Ingeniería Electrónica Industrial y Automática
dc.contributor.departamento Universidad Carlos III de Madrid. Departamento de. Tecnología Electrónica
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