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...
- Autores:
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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
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. |
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