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Casas, L., (2021). Aplicación para la detección de arritmias basado en los Algoritmos de Pan Tompkins, Elgendi y Boonperm [Universidad de Lima]. https://hdl.handle.net/20.500.12724/14094
Casas, L., Aplicación para la detección de arritmias basado en los Algoritmos de Pan Tompkins, Elgendi y Boonperm []. PE: Universidad de Lima; 2021. https://hdl.handle.net/20.500.12724/14094
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Título: Aplicación para la detección de arritmias basado en los Algoritmos de Pan Tompkins, Elgendi y Boonperm
Autor(es): Casas Quiroz, Luis Miguel
Asesor(es): Guzmán Jiménez, Rosario Marybel
Palabras clave: Prospectiva; Algoritmos computacionales; Aplicaciones (Software); Arrhythmia; Forecasting; Application software; Computer algorithms; Arritmia
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Fecha de publicación: 2021
Institución: Universidad de Lima
Resumen: Las arritmias son enfermedades cardiovasculares que evidencian problemas en la frecuencia cardíaca, las
cuales si no son detectadas a tiempo puede desencadenar en eventos graves como la muerte súbita, pérdida del
conocimiento, inestabilidad a la hora de caminar, etc. Para detectar arritmias cardiacas en forma temprana se suelen
utilizar monitores de funciones vitales que son costosos, no son portables y cuyo software no es abierto. Ante este
contexto se propone una aplicación para la detección de las arritmias: Bradicardia Sinusal, Taquicardia Ventricular,
Fibrilación Auricular, Flutter Auricular y Aleteo Auricular, a partir de los algoritmos Pan y Tompkins, Elgendi y
Boonperm cuyo código podría ser instalado en dispositivos móviles (Android y iOS) para que los monitores de
funciones vitales no sean la única opción para poder detectar dichas arritmias. El algoritmo ensamblado ha sido
probado con la base de datos de arritmias del MIT-BIH, primer conjunto de datos de prueba estándar disponible para
el ámbito académico. Se analizaron los 48 registros de dicha base de datos y se obtuvo 37.23% de sensibilidad y
65.10% de predictividad en la detección de arritmias, sin embargo; a pesar de estos valores obtenidos; en la detección
de los complejos QRS se obtuvo 99.02% sensibilidad y 99.12% predictividad, lo cual indica que el algoritmo híbrido
es confiable solo para la detección de complejos QRS.
Enlace al repositorio: https://hdl.handle.net/20.500.12724/14094
Disciplina académico-profesional: Ingeniería de sistemas
Institución que otorga el grado o título: Universidad de Lima. Facultad de Ingeniería y Arquitectura
Grado o título: Ingeniero de sistemas
Jurado: Lopez Sandoval, Heiner Ricardo; Torres Paredes, Carlos Martin; Guzman Jimenez, Rosario Marybel
Fecha de registro: 13-sep-2021
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