Desarrollo de sistema para la detección automática de arritmias cardiacas

"En los últimos años, el aumento de enfermedades cardiovasculares ha impulsado el desarrollo de métodos basados en inteligencia artificial para detectar arritmias cardíacas. Sin embargo, muchos modelos trabajan con datos crudos de ECG, difíciles de obtener y estandarizar en la práctica clínica,...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Sobrino, Camila
Formato: Proyecto final de grado
Lenguaje:Español
Publicado: 2025
Materias:
DIAGNÓSTICO MÉDICO, ARRITMIAS CARDÍACSA, ELECTROCARDIOGRAMA, APRENDIZAJE AUTOMÁTICO, INTELIGENCIA ARTIFICIAL, PROCESAMIENTO DE SEÑALES BIOMÉDICAS
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.14769/5075
Aporte de:
Repositorio Institucional Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA) de Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA)
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spelling I32-R138-20.500.14769-50752025-09-27T07:39:48Z Desarrollo de sistema para la detección automática de arritmias cardiacas Sobrino, Camila DIAGNÓSTICO MÉDICO, ARRITMIAS CARDÍACSA, ELECTROCARDIOGRAMA, APRENDIZAJE AUTOMÁTICO, INTELIGENCIA ARTIFICIAL, PROCESAMIENTO DE SEÑALES BIOMÉDICAS "En los últimos años, el aumento de enfermedades cardiovasculares ha impulsado el desarrollo de métodos basados en inteligencia artificial para detectar arritmias cardíacas. Sin embargo, muchos modelos trabajan con datos crudos de ECG, difíciles de obtener y estandarizar en la práctica clínica, lo que limita su aplicación. En contraste, los médicos suelen disponer de estudios impresos o en formato PDF, por lo que en este proyecto se propone el desarrollo de una aplicación que permita cargar estos formatos, analizar la señal y generar una sugerencia sobre la presencia de arritmias, facilitando así la toma de decisiones médicas. El desarrollo del proyecto se estructuró en tres etapas principales. Primero, se digitalizaron las señales de ECG al transformar las imágenes en datos numéricos mediante técnicas de procesamiento de imágenes. Luego, se redujo el ruido y se aplicó un algoritmo basado en Pan-Tompkins para detectar latidos, clasificando y eliminando los ectópicos. Posteriormente, se promediaron los latidos por derivación para utilizarlos como entrada en el modelo de clasificación ROCKET. La validación integral de la aplicación y de cada una de sus etapas se realizó con las bases de datos MIT-BIH y CODE-15 %, utilizando métricas como F1-score y correlación cruzada. Finalmente, la interfaz de usuario presenta una sugerencia sobre si el estudio es normal o si se detecta alguna arritmia contemplada por el modelo. Además, permite descargar las señales digitalizadas en formato .csv o generar un informe PDF con la imagen de las señales, la sugerencia obtenida y comentarios adicionales del profesional. Las validaciones realizadas demuestran el potencial de la aplicación como una herramienta confiable y accesible para la detección temprana de arritmias, contribuyendo a una toma de decisiones más eficiente en el entorno clínico y mejorando la atención al paciente." 2025-09-26T17:01:52Z 2025-09-26T17:01:52Z 2025-05-13 Proyecto final de grado https://hdl.handle.net/20.500.14769/5075 es application/pdf
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