Repositorio Institucional CENFOTEC

Desarrollo de una Inteligencia Artificial para detectar anomalías cardíacas utilizando señales cardíacas simplificadas

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dc.contributor.author Marín León, Gino Alonso
dc.date.accessioned 2025-04-14T19:31:38Z
dc.date.available 2025-04-14T19:31:38Z
dc.date.issued 2024
dc.identifier.uri xmlui/handle/123456789/616
dc.description.abstract La detección temprana de anomalías cardíacas es esencial para la prevención de enfermedades cardiovasculares, que representan una de las principales causas de mortalidad a nivel global. Tradicionalmente, los métodos de monitorización cardíaca requieren equipos especializados, costosos y entrenamiento para su interpretación, lo que limita su accesibilidad. Sin embargo, es posible desarrollar un modelo de inteligencia artificial que sea capaz de interpretar señales cardíacas simples para determinar la presencia de dichas anomalías. Este estudio tiene como objetivo principal el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial capaz de detectar anomalías cardíacas utilizando datos de ritmo cardíaco. Los objetivos específicos incluyen: (1) la recopilación y preprocesamiento de datos relevantes para asegurar la calidad y precisión de la información utilizada; (2) el diseño e implementación de un modelo de aprendizaje profundo para el análisis de las señales cardíacas; y (3) la evaluación del rendimiento del modelo en la detección de diversos tipos de anomalías cardíacas, asegurando su eficacia y precisión. es_MX
dc.language.iso es es_MX
dc.publisher Universidad Cenfotec es_MX
dc.subject Infarto es_MX
dc.subject Arritmia Cardiaca es_MX
dc.subject ECG (electrocardiograma) es_MX
dc.subject COVID-19 es_MX
dc.subject SARS- COV-2 es_MX
dc.title Desarrollo de una Inteligencia Artificial para detectar anomalías cardíacas utilizando señales cardíacas simplificadas es_MX
dc.type Thesis es_MX


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