Comparación de modelos de inteligencia artificial para el diagnóstico de arritmia cardiaca mediante información de electrocardiogramas

El presente proyecto tiene como objetivo hacer un benchmarking de modelos de inteligencia artificial IA para determinar la presencia de arritmia cardiaca con base en la información de electrocardiogramas. Para estos recopilar registros provenientes de bases de datos medicas libres con el fin de entrenar y probar los modelos haciendo uso demetodologías de clasificacióncomo lo son: reconocedor euclídeo y KNN (k vecinos más próximos).Adicionalmentes e implementan métodos de reducción de dimensionalidad como lo son: PCA (análisis de componentes principales) y FSCNCA (Feature selection using neighborhood component analysis for classification). Para el desarrollo del presente proyecto se hace uso del software de cómputo numérico Matlab.

• Autores: Gelves Higuera, Cristian Camilo
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
• Repositorio: Repositorio UNAB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/16075
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12749/16075
• Palabra clave: Systems engineer; Technological innovations; Artificial intelligence; Cardiac arrhythmia; Electrocardiograms; Heart diseases; Ingeniería de sistemas; Innovaciones tecnológicas; Inteligencia artificial; Enfermedades cardíacas; Software; Benchmarking; Arritmia cardiaca; Electrocardiogramas; Matlab
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/