Reconocimiento de patrones y modelado en señales de electrocardiograma: detección temprana de isquemia e infarto de miocardio

Autores
Liberczuk, Sergio; Bergamini, María Lorena; Rincón, Anderson; Arini, Pedro
Año de publicación
2017
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El procesamiento de señales biomédicas tiene una importancia relevante en el diagnóstico temprano y prevención de enfermedades. El electrocardiograma es un estudio no invasivo, de bajo costo, que brinda información valiosa sobre la actividad eléctrica cardiaca. El análisis de esta señal estudia patrones que se asocian con condiciones anormales de funcionamiento. A partir de un modelo dinámico de la señal de ECG, nos proponemos diseñar modificaciones que contemplen la heterogeneidad de la despolarización y la repolarización ventricular latido a latido. Algoritmos de procesamiento de ECG con un enfoque Bayesiano, serán diseñados con el objetivo de sintonizar los parámetros del modelo que permitan la síntesis de señales de ECG registrables durante procesos de isquemia e infarto. Los índices y métricas utilizados en señales reales permitirán validar el modelo modificado.
Eje: Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo Real.
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
ECG
Infarto
filtrado bayesiano
Isquemia
filtro de Kalman
filtrado particular
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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