Browsing by Subject "Cardiac arrhythmias"

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    Clasificación de arritmias cardiacas a partir de señales fisiológicas usando técnicas de aprendizaje profundo
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Artunduaga Vaquiro, Jesús David; Rocha Navarro, Owen Isaías; Gil González, Julián
    En este proyecto se propuso el desarrollo de un sistema de clasificación de señales de electrocardiogramas (ECG) utilizando técnicas de aprendizaje profundo. El objetivo general de este estudio es desarrollar un sistema de clasificación que utilice modelos de aprendizaje automático para la detección de arritmias cardiacas a partir de señales fisiológicas. Para lograrlo, se plantean los siguientes objetivos específicos: preparar un conjunto de datos de señales de electrocardiogramas (ECG) con arritmias cardiacas para el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo, implementar dos modelos de aprendizaje profundo para la detección de arritmias cardiacas, evaluar los modelos para medir su rendimiento y elaborar una interfaz gráfica de usuario que permita interactuar con el modelo de mejor rendimiento. La metodología propuesta se basó en un enfoque sistemático y estructurado. Se inició con la preparación de un conjunto de datos relevantes de señales de electrocardiogramas con arritmias cardiacas, que incluyó la recopilación y limpieza de los datos. A continuación, se implementaron dos modelos de aprendizaje profundo, los cuales fueron ajustados y evaluados en cuanto a su rendimiento. Finalmente, se desarrolló una interfaz web para el modelo de clasificación de arritmias con el mejor rendimiento. Como resultados esperados, se obtuvieron dos modelos de aprendizaje profundo entrenados y listos para su evaluación, así como una interfaz web que mejoró la experiencia del usuario final con el modelo que presentó mejor rendimiento. Además, se generó un informe final que documentó todo el proceso de investigación, incluyendo los resultados obtenidos, conclusiones y recomendaciones para futuras investigaciones. Con este proyecto, se contribuye al campo de la detección de arritmias cardiacas mediante el uso de técnicas de aprendizaje profundo, brindando una herramienta que apoye el trabajo médico en el diagnóstico temprano de enfermedades cardíacas.
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    Desarrollo de un aplicativo móvil para la identificación de arritmias cardíacas mediante procesamiento digital de señales ECG y aprendizaje automático
    (Pontificia Universidad Javariana Cali, 2025) Muñoz de la Torre, Jereminth; Otero Argel, Karolina María; Vargas Cardona, Hernán Darío
    Las enfermedades cardiovasculares (ECV) representan una preocupación global, siendo una de las principales causas de mortalidad según la Organización Mundial de la Salud (OMS). En Colombia, estas enfermedades ocupan un lugar importante en las estadísticas de mortalidad, destacándolas arritmias cardíacas como un factor crítico debido a su potencial para desencadenar muerte súbita cardíaca (MSC). El objetivo de esta propuesta es desarrollar un aplicativo móvil basado en procesamiento digital de señales ECG y aprendizaje automático para identificar arritmias cardíacas y alertar sobre la posibilidad de MSC en pacientes con antecedentes cardiovasculares o enfermedades crónicas. La metodología del estudio se estructura en varias etapas, incluyendo la selección de la base de datos ECG adecuada, el procesamiento de señales, la extracción de características, el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, la validación y evaluación de los modelos, la implementación del aplicativo móvil y la validación del mismo mediante simuladores de ECG. Los resultados obtenidos incluyen un modelo de aprendizaje automático con una precisión del 96 %, lo que demuestra su eficacia en la clasificación de arritmias cardíacas. Además, se logró integrar exitosamente el modelo en el aplicativo móvil denominado KIBO, el cual ofrece tres salidas principales: el ritmo cardíaco, la identificación de arritmias potencialmente peligrosas capaces de desencadenar muerte súbita cardíaca (MSC), y el vector de ECG asociado. Esto permite lograr el fin último de activar de manera oportuna una ruta de atención en emergencias, mejorando la respuesta ante posibles complicaciones relacionadas con MSC y contribuyendo a la prevención de eventos fatales.