Dispositivo vestible inteligente para la generación de alertas tempranas de eventos cardiovasculares de riesgo
64 páginas
- Autores:
-
Patiño Zambrano, Cristhian Felipe
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/5830
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/5830
- Palabra clave:
- Enfermedades cardiovasculares
Aprendizaje automático
Variabilidad de la frecuencia cardiaca
Alertas tempranas
Tiny machine learning
Cardiovascular disease
Machine learning
Heart rate variability
- Rights
- openAccess
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- Derechos Reservados - Universidad EIA, 2022
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Este trabajo presenta el diseño de un dispositivo portátil eficaz para generar alertas tempranas ante la detección de eventos cardiovasculares de riesgos utilizando un sistema programable de bajo consumo, la medida de variabilidad de la frecuencia cardiaca (HRV) junto con los índices temporales calculados en periodos de ultracorto plazo y modelos de clasificación basados en aprendizaje automático, entrenados en el ordenador a partir de 11 características extraídas de señales disponibles en Physionet. El entrenamiento consta de 80% del total de datos y la prueba del 20% restante. Se implementa un sistema de alertas tempranas para monitorear la señal de electrocardiografía del usuario, por esta razón, la evaluación de precisión del dispositivo final se lleva a cabo por medio de un simulador de pacientes Fluke MPS450 que emula las condiciones normales de la señal a diferentes frecuencias cardiacas y 36 tipos de enfermedades cardiovasculares entre las que se encuentran 9 tipos de arritmias supraventriculares, 9 tipos de arritmias prematuras, 13 tipos de arritmias ventriculares y 5 tipos de trastornos de conducción cardiaca. Cuatro algoritmos de clasificación implementados en el dispositivo discriminan una condición sana de un evento cardiovascular de riesgo con una precisión de 92.5% para el modelo de DecisionTree, 89.5% para el modelo GaussianNB, 98.6% para el SVM y 92.5% para RandomForest. Lo que implica la viabilidad y aplicabilidad de algoritmos inteligentes en dispositivos de baja capacidad para generar alertas tempranas ante una enfermedad cardiovascular.ABSTRACT: Low-cost body sensor-based systems and wearable devices have in recent years opened new fields of research in the area of smart and wearable healthcare, considering them technologies that can address the lack of tools for monitoring, early detection and remote tracking of cardiovascular disease (CVD). CVD is the leading cause of death worldwide, for this reason, there is a growing demand for an affordable and reliable systems for early detection of these diseases, which can lead to serious health complications or even death. This work presents the design of an effective portable device to generate early warnings upon detection of cardiovascular risk events using a low-power programmable system, the measurement of heart rate variability (HRV) together with temporal indices calculated in ultra-short-term periods and classification models based on machine learning, trained on the computer from 11 features extracted from signals available in Physionet. The training consists of 80% of the total data and the testing of the remaining 20%. An early warning system is implemented to monitor the user's electrocardiography signal, for this reason, the accuracy evaluation of the final device is performed by means of a Fluke MPS450 patient simulator that emulates normal signal conditions at different heart rates and 36 types of cardiovascular diseases including 9 types of supraventricular arrhythmias, 9 types of premature arrhythmias, 13 types of ventricular arrhythmias and 5 types of cardiac conduction disorders. Four classification algorithms implemented in the device discriminate a healthy condition from a risky cardiovascular event with an accuracy of 92.5% for the DecisionTree model, 89.5% for the GaussianNB model, 98.6% for the SVM and 92.5% for RandomForest. This implies the feasibility and applicability of intelligent algorithms in low-capacity devices to generate early warnings of cardiovascular disease.MaestríaMagíster en Ingeniería Biomédicaapplication/pdfspaUniversidad EIAMaestría en Ingeniería BiomédicaEscuela de Ciencias de la VidaEnvigado (Antioquia, Colombia)Derechos Reservados - Universidad EIA, 2022https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Dispositivo vestible inteligente para la generación de alertas tempranas de eventos cardiovasculares de riesgoTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fEnfermedades cardiovascularesAprendizaje automáticoVariabilidad de la frecuencia cardiacaAlertas tempranasTiny machine learningCardiovascular diseaseMachine learningHeart rate variabilityPublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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