PÉEK: una aplicación web para detectar arritmias cardíacas mediante redes neuronales convolucionales y trazos electrocardiográficos

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dc.contributor.authorZermeño Campos, Nestor Alexander
dc.contributor.codirectorLópez Avitia, Roberto
dc.contributor.directorGarcía Vázquez, Juan Pablo
dc.coverage.placeofpublicationMexicali, Baja California.
dc.date.accessioned2025-09-03T03:58:46Z
dc.date.available2025-09-03T03:58:46Z
dc.date.created2021
dc.degree.deparmentUniversidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ingeniería, Mexicali.
dc.degree.grantorTesis de Maestría / master Thesis.
dc.degree.nameMaestría y Doctorado en Ciencias e Ingeniería
dc.description.abstractLa presente tesis se orienta al desarrollo de una aplicación web aplicando un modelo de aprendizaje profundo para identificar arritmias cardíacas a partir de un trazo de electrocardiograma (ECG). La aplicación web tiene por nombre PÉEK cuyo significado proviene del maya “latido” y fue desarrollada con la arquitectura Cliente-Servidor, donde el usuario interactúa con una página web (Cliente) y se conecta con Python (Servidor) en donde se procesa el trazo de ECG para localizar cada ciclo cardiaco en él e identificar la presencia de una arritmia cardíaca según la forma de onda que presente cada ciclo. El modelo utilizado es una Red Neuronal Convolucional (del inglés Convolutional Neural Networks, CNN) de 20 capas, de las cuales 4 capas son de convolución, seguidas cada una con una capa de la función de activación ReLu, 4 de MaxPooling, 3 de Dropout, 1 capa Flatten, 2 capas Densas y, finalmente, una de Softmax como función de activación de salida. El modelo fue entrenado a partir de imágenes de ciclos cardíacos normales (sin arritmia cardíaca) y ciclos con contracción ventricular prematura (del inglés Premature Ventricular Contraction, PVC). Los resultados obtenidos del modelo para la identificación de la arritmia cardíaca PVC fue de 98.92% de precisión y la aplicación web genera una imagen de todo el trazo de ECG, mostrando trazos de 29 segundos por renglón, con cada ciclo cardíaco clasificado, marcando con las letras NSR a los ciclos normales, y a las arritmias con un recuadro rojo y la etiqueta de la arritmia identificada, para facilitar su visualización en la imagen.
dc.format.extent58 p.
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12930/12537
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Autónoma de Baja California.
dc.relation.urlhttps://drive.google.com/file/d/1DI0exotI9dRDf5crWIe5674PZuEmexXl/view?usp=sharing.
dc.rightsopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4
dc.subjectSoftware de aplicación||lemb||Tesis y disertaciones académicas||Desarrollo
dc.subject.lccQA76.76.A65 Z47 2021
dc.titlePÉEK: una aplicación web para detectar arritmias cardíacas mediante redes neuronales convolucionales y trazos electrocardiográficos
dc.uabc.bibliographycNoteIncluye referencias bibliográficas
dc.uabc.bilbiotecaMEXICALI
dc.uabc.identifier249945
dc.uabc.numInventarioMXL123433
dc.uabc.typeMaterialTESIS
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