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Title:	Identificación y clasificación de Electrocardiogramas (EKG) utilizando algoritmos de inteligencia artificial basados en aprendizaje profundo
Authors:	Yapur Auad, Miguel, Director Mejía de la Cadena, Daniel Alejandro
Keywords:	Enfermedades Cardiovasculares (ECV) Arritmias cardíacas Inteligencia artificial Aprendizaje profundo Insuficiencia cardíaca congestiva (CHF) Ritmos sinusales normales (NSR)
Issue Date:	2024
Publisher:	ESPOL.FIEC
Citation:	Mejía de la Cadena, D. A. (2024). Identificación y clasificación de Electrocardiogramas (EKG) utilizando algoritmos de inteligencia artificial basados en aprendizaje profundo. [Trabajo de Titulación]. ESPOL.FIEC .
Description:	La propuesta del proyecto busca desarrollar un sistema de clasificación de arritmias utilizando algoritmos de inteligencia artificial y herramientas de aprendizaje profundo. Este sistema aprovechará una base de datos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), que contiene grabaciones detalladas de electrocardiogramas (ECG). El objetivo es crear un sistema que identifique con alta precisión diferentes señales cardiacas y las clasifique en arritmias cardíacas (ARR), insuficiencia cardíaca congestiva (CHF) y ritmos sinusales normales (NSR). Esta herramienta de clasificación permitirá una detección temprana y confiable de enfermedades cardiovasculares, facilitando la identificación y tratamiento de condiciones cardíacas en pacientes. Además, el sistema permitirá a los médicos cardiólogos especializados ofrecer atención a personas en zonas rurales o de difícil acceso, donde los recursos médicos son limitados. Al mejorar la detección y diagnóstico de arritmias y otras anomalías cardíacas, se espera reducir la mortalidad asociada a ECV y mejorar la calidad de vida de los pacientes. Palabras clave: Enfermedades Cardiovasculares (ECV), arritmias cardíacas, inteligencia artificial, aprendizaje profundo, arritmias cardíacas (ARR), insuficiencia cardíaca congestiva (CHF), ritmos sinusales normales (NSR
metadata.dc.description.abstractenglish:	The project proposal aims to develop a system for classifying arrhythmias using artificial intelligence algorithms and deep learning tools. This system will leverage a database from the Massachusetts Institute of Technology (MIT), which contains detailed recordings of electrocardiograms (ECG). The goal is to create a system that accurately identifies and classifies different cardiac signals into categories such as arrhythmias (ARR), congestive heart failure (CHF), and normal sinus rhythms (NSR). This classification tool will enable early and reliable detection of cardiovascular diseases, facilitating the identification and treatment of cardiac conditions in patients. Additionally, the system will allow specialized cardiologists to provide care to individuals in rural or hard-to-reach areas where medical resources are limited. By improving the detection and diagnosis of arrhythmias and other cardiac anomalies, the project aims to reduce mortality associated with cardiovascular diseases (CVD) and enhance the quality of life for patients. Keywords: Cardiovascular Diseases (CVD), arrhythmias, artificial intelligence, deep learning, arrhythmias (ARR), congestive heart failure (CHF), normal sinus rhythms (NSR
URI:	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/62716
metadata.dc.identifier.codigoproyectointegrador:	POSTG082
Appears in Collections:	Tesis de Maestría en Ingeniería Biomédica

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