Implementación de una arquitectura basada en plataformas de computación de alto desempeño y tiempo real para el procesamiento de señales cardíacas

En el proyecto se implementó una arquitectura escalable para el monitoreo en tiempo real de la salud cardíaca (HAAS - Holter As A Service), fuertemente ligada con las tendencias E-Health y M-Health para facilitar el acceso y monitoreo remoto desde dispositivos móviles hacía una plataforma web con ac...

Full description

Autores:
Devia Serna, Julián David
Sepúlveda Alzate, Daniela
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
Repositorio:
Repositorio Institucional ECI
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/809
Acceso en línea:
https://catalogo.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=21515
https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/809
Palabra clave:
Procesamiento de señales cardíacas
Computación
Sofware para computador
Processing of cardiac signals
Computing
Computer software
Rights
openAccess
License
Derechos Reservados - Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
Description
Summary:En el proyecto se implementó una arquitectura escalable para el monitoreo en tiempo real de la salud cardíaca (HAAS - Holter As A Service), fuertemente ligada con las tendencias E-Health y M-Health para facilitar el acceso y monitoreo remoto desde dispositivos móviles hacía una plataforma web con acceso de los pacientes, médicos, enfermeras y demás personal médico. Con el objetivo de brindar un mejor servicio a las personas con enfermedades cardíacas, una de las principales causas de mortalidad en el mundo. La arquitectura fue implementada con un framework de software libre llamado Apache Storm e integración de procesamiento con tarjetas de vídeo Nvidia-Cuda, con el objetivo de mejorar el tiempo de ejecución de algoritmos usados para el procesamiento de electrocardiogramas (ECG), que reflejan las señales cardíacas del paciente, también mejorar la capacidad de atención en tiempo real en los centros de salud y la detección automática de cardiopatías mediante la integración de un módulo de Machine Learning.