Nuevo Modelo Clasificador de Arritmias No Supervisado [recurso electrónico] / Manuel Martínez Casas; director, Roberto López Avitia, codirector, Marco Antonio Reyna Carranza.
Tipo de material:
TextoDetalles de publicación: Mexicali, Baja California, 2017Descripción: 1 recurso en línea ; 88 p. : il. colTema(s): Arritmia -- Tesis y disertaciones académicas -- DiagnósticoClasificación LoC:RC685.A65 | M37 2017Recursos en línea: Tesis digital
Nota de disertación: Tesis (Doctorado) - Universidad Autónoma de Baja California Facultad de Ingeniería, Mexicali, 2017. Resumen: De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud, las enfermedades cardiovasculares (ECV) son la principal causa de muerte en el mundo. Se estima que 17,5 millones de personas murieron a causa de las enfermedades cardiovasculares en 2012, lo que representa el 31% de todas las muertes a nivel mundial. El electrocardiograma (ECG) es una herramienta central para el pre-diagnóstico de las enfermedades del corazón. Muchos de los avances en materia de clasificación de arritmias ECG se han desarrollado en el siglo pasado; sin embargo, todavía hay investigación para identificar formas de onda malignos en los tiempos ECG. Se conocen los complejos ventriculares prematuros (PVC) que se asocia con arritmias ventriculares malignas y en los casos de muerte súbita cardiaca (SCD). La detección de este tipo de arritmia ha sido crucial en aplicaciones clínicas. En este trabajo, se extrajeron 80 características diferentes de 108,653 ECG latidos de anuncios de la base de datos MIT-BIH para ser evaluado en un nuevo tipo de clasificador no supervisado que permite detectar latidos de tipo normal, PVC y otro tipo de latidos de ECG.
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | Signatura | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Tesis | Biblioteca Central Mexicali | Colección de Tesis | RC685 .A65 M37 2017 (Browse shelf(Abre debajo)) | 1 | Disponible | MXL121148 |
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Maestría y Doctorado en Ciencias e Ingeniería.
Tesis (Doctorado) - Universidad Autónoma de Baja California Facultad de Ingeniería, Mexicali, 2017.
Incluye referencias bibliográficas.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud, las enfermedades cardiovasculares (ECV) son la principal causa de muerte en el mundo. Se estima que 17,5 millones de personas murieron a causa de las enfermedades cardiovasculares en 2012, lo que representa el 31% de todas las muertes a nivel mundial. El electrocardiograma (ECG) es una herramienta central para el pre-diagnóstico de las enfermedades del corazón. Muchos de los avances en materia de clasificación de arritmias ECG se han desarrollado en el siglo pasado; sin embargo, todavía hay investigación para identificar formas de onda malignos en los tiempos ECG. Se conocen los complejos ventriculares prematuros (PVC) que se asocia con arritmias ventriculares malignas y en los casos de muerte súbita cardiaca (SCD). La detección de este tipo de arritmia ha sido crucial en aplicaciones clínicas. En este trabajo, se extrajeron 80 características diferentes de 108,653 ECG latidos de anuncios de la base de datos MIT-BIH para ser evaluado en un nuevo tipo de clasificador no supervisado que permite detectar latidos de tipo normal, PVC y otro tipo de latidos de ECG.
