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 entr...
- 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:
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- OAI Identifier:
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- 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
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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. |
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CARVAJAL, J. L., & BEDOYA, J. W. (2005). COMPARACIÓN DE MODELOS DE CLASIFICACIÓN.Medellin: ResearchGate. Burgos, F. J. (2003). Redes Neuronales con GNU/Linux. Obtenido de https://www.ibiblio.org/pub/linux/docs/LuCaS/Presentaciones/200304curso-glisa/redes_neuronal es/curso-glisa-redes_neuronales-html/x38.html Calvo, D. (13 de Julio de 2017). Diego Calvo. Obtenido de https://www.diegocalvo.es/clasificacion-de-redes-neuronales-artificiales/ GeoSalud. (22 de septiembre de 2012). Obtenido de https://www.geosalud.com/enfermedades%20cardiovasculares/arritmia/diagnostico.html#:~:text= Electrocardiograma%20(ECG)&text=Es%20la%20prueba%20m%C3%A1s%20com%C3%BAn, que%20pasan%20por%20el%20coraz%C3%B3n. MayoClinic. (13 de septiembre de 2019). Obtenido de https://www.mayoclinic.org/es-es/diseases-conditions/atrial-fibrillation/symptoms-causes/syc-20 350624 Bosogain Olabe, X. (n.d.). REDES NEURONALES ARTIFICIALES. http://cvb.ehu.es/open_course_ware/castellano/tecnicas/redes_neuro/contenidos/pdf/libro-del-cur so.pdf Izaurieta, F., & Saavedra, C. (1999). Redes Neuronales Artificiales. Charlas de Fisica, 1–15. https://doi.org/10.1016/S0210-5691(05)74198-X Pava-Molano,L.F.,&Perafán-Bautista,P.E.(2016).Generalidadesdelafibrilaciónauricular. Revista Colombiana de Cardiologia, 23, 5–8. https://doi.org/10.1016/j.rccar.2016.10.003 Sánchez-Arias, A.G.,Bobadilla-Serrano,M.E.,Dimas-Altamirano,B.,Gómez-Ortega,M.,& González-González, G. (1981). Enfermedad cardiovascular: primera causa de morbilidad en un hospital de tercer nivel. Proceedings - National Conference on Noise Control Engineering, 27, 93–98. Enfermedades cardiovasculares. (2021). Retrieved 9 March 2021, from https://www.who.int/cardiovascular_diseases/es/ AF Termination Challenge Database v1.0.0. (2021). Retrieved 19 May 2021, from https://physionet.org/content/aftdb/1.0.0/ CU Ventricular Tachyarrhythmia Database v1.0.0. (2021). Retrieved 19 May 2021, from https://physionet.org/content/cudb/1.0.0/ ECG-ID Database v1.0.0. (2021). Retrieved 19 May 2021, from https://physionet.org/content/ecgiddb/1.0.0/ Intracardiac Atrial Fibrillation Database v1.0.0. (2021). Retrieved 19 May 2021, from https://physionet.org/content/iafdb/1.0.0/ MIT-BIH Arrhythmia Database v1.0.0. (2021). Retrieved 19 May 2021, from https://physionet.org/content/mitdb/1.0.0/ MIT-BIH Atrial Fibrillation Database v1.0.0. (2021). Retrieved 19 May 2021, from https://physionet.org/content/afdb/1.0.0/ MIT-BIH Malignant Ventricular Ectopy Database v1.0.0. (2021). Retrieved 19 May 2021, from https://physionet.org/content/vfdb/1.0.0/ MIT-BIH Supraventricular Arrhythmia Database v1.0.0. (2021). Retrieved 19 May 2021, from https://physionet.org/content/svdb/1.0.0/ Directions, A. (2007). Principal Component Analysis (PCA) Principal Component Analysis (PCA). Statistics, June, 1–12. |
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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.1. Problemática y justificación 12 1.1. Planteamiento de la problemática 12 1.1.1. Árbol del problema 13 1.2. Justificación 13 2. Objetivos 14 2.1. Objetivo General 14 2.2. Objetivos Específicos 14 3. Antecedentes 14 4. Estado del arte 15 5. Marco Teórico 20 5.1. Enfermedad Cardiovascular 20 5.1.1. Que es una enfermedad Cardiovascular 20 5.1.2. ¿Cómo se detecta una enfermedad cardiovascular? 21 5.2. Arritmias 22 5.2.1. ¿Qué es una arritmia? 22 5.2.2. ¿Cómo se diagnostica una arritmia? 23 6. Diseño Metodológico 25 7. Presupuesto 28 8. Desarrollo 30 8.1. Herramientas de Desarrollo 30 8.2. Obtención de Datos 30 9. Metodología 32 9.1. Reconocedor Euclídeo 32 9.2. KNN 33 10. Reducción de Dimensionalidad 34 10.1. FSCNCA 34 10.2. PCA 35 11. Resultados 36 11.1. Reconocedor Euclídeo 37 11.2. Reconocedor Euclídeo FSCNCA 37 11.3. Reconocedor euclídeo PCA 38 11.4. KNN 38 11.5. KNN FSCNCA 49 1.6. KNN PCA 60 12. Conclusiones 71 13. Recomendaciones 72 14. Referencias bibliográficas 74PregradoThe objective of this project is to benchmark AI artificial intelligence models to determine the presence of cardiac arrhythmia based on electrocardiogram information. For these, collect records from free medical databases in order to train and test the models using classification methodologies such as: Euclidean recognizer and KNN (k nearest neighbors). Additionally, they implement dimensionality reduction methods such as: PCA (principal component analysis) and FSCNCA (Feature selection using neighborhood component analysis for classification). For the development of this project, the numerical computation software Matlab is used.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Comparación de modelos de inteligencia artificial para el diagnóstico de arritmia cardiaca mediante información de electrocardiogramasComparison of artificial intelligence models for the diagnosis of cardiac arrhythmia using information from electrocardiogramsIngeniero de SistemasUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería de Sistemasinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSystems engineerTechnological innovationsArtificial intelligenceCardiac arrhythmiaElectrocardiogramsHeart diseasesIngeniería de sistemasInnovaciones tecnológicasInteligencia artificialEnfermedades cardíacasSoftwareBenchmarkingArritmia cardiacaElectrocardiogramasMatlabCARVAJAL, J. 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REDES NEURONALES ARTIFICIALES. http://cvb.ehu.es/open_course_ware/castellano/tecnicas/redes_neuro/contenidos/pdf/libro-del-cur so.pdfIzaurieta, F., & Saavedra, C. (1999). Redes Neuronales Artificiales. Charlas de Fisica, 1–15. https://doi.org/10.1016/S0210-5691(05)74198-XPava-Molano,L.F.,&Perafán-Bautista,P.E.(2016).Generalidadesdelafibrilaciónauricular. Revista Colombiana de Cardiologia, 23, 5–8. https://doi.org/10.1016/j.rccar.2016.10.003Sánchez-Arias, A.G.,Bobadilla-Serrano,M.E.,Dimas-Altamirano,B.,Gómez-Ortega,M.,& González-González, G. (1981). Enfermedad cardiovascular: primera causa de morbilidad en un hospital de tercer nivel. Proceedings - National Conference on Noise Control Engineering, 27, 93–98.Enfermedades cardiovasculares. (2021). Retrieved 9 March 2021, from https://www.who.int/cardiovascular_diseases/es/AF Termination Challenge Database v1.0.0. (2021). Retrieved 19 May 2021, from https://physionet.org/content/aftdb/1.0.0/CU Ventricular Tachyarrhythmia Database v1.0.0. 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Statistics, June, 1–12.ORIGINAL2021_Tesis_Cristian_Camilo_Gelves.pdf2021_Tesis_Cristian_Camilo_Gelves.pdfTesisapplication/pdf1827640https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/16075/1/2021_Tesis_Cristian_Camilo_Gelves.pdf46d465e41ecf620af7ad01712995482eMD51open access2021_Licencia_Cristian_Camilo_Gelves.pdf2021_Licencia_Cristian_Camilo_Gelves.pdfLicenciaapplication/pdf218145https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/16075/2/2021_Licencia_Cristian_Camilo_Gelves.pdfd8bc6d183b95fb89604838fa21f77e2dMD52metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/16075/3/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD53open accessTHUMBNAIL2021_Tesis_Cristian_Camilo_Gelves.pdf.jpg2021_Tesis_Cristian_Camilo_Gelves.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4557https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/16075/4/2021_Tesis_Cristian_Camilo_Gelves.pdf.jpge5a48bf86e2578a346e63a1f3cdd171cMD54open access2021_Licencia_Cristian_Camilo_Gelves.pdf.jpg2021_Licencia_Cristian_Camilo_Gelves.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg10192https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/16075/5/2021_Licencia_Cristian_Camilo_Gelves.pdf.jpgafd61e5df0ade73b535eabd93a436caaMD55metadata only access20.500.12749/16075oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/160752023-07-26 15:32:48.96open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.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 |