Ingeniería Electrónica

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Clasificación de arritmias cardiacas empleando la transformada wavelet y redes neuronales
(2006) Blanco Ortega, Harold Santiago; Contreras Ortiz, Sonia Helena
Se conoce como arritmia cardiaca a cualquier alteración del ritmo cardiaco, ya sea por cambios de sus características (ritmos distintos del ritmo sinusoidal normal), o por variaciones inadecuadas de la frecuencia. Aunque la frecuencia cardiaca es variable (se encuentran como valores normales entre 50 y 100 latidos por minuto), puede ser normal hallar cifras por debajo o por encima de estos valores en función de las características del individuo y la situación en la que se encuentra. La detección de manera eficaz de las diferentes ondas e intervalos del electrocardiograma (ECG), es un asunto de vital importancia para la automatización del estudio de este tipo de señales, para las cuales se debe realizar un buen análisis del complejo QRS al igual que la onda P y T. La detección del complejo QRS es una de las labores más importantes en el análisis automático de la señal ECG, ya que al tener caracterizado este complejo, se puede tomar como punto central para caracterizar las señales restantes. Con este trabajo de investigación se pretende desarrollar de un sistema de identificación de patologías del corazón para lo cual se desarrolla un algoritmo basado en la transformada wavelet continua, el cual nos ayuda a extraer las diferentes características de la señal ECG, obteniendo las diferentes componentes en frecuencia de la señal, evitando de esta manera, eliminar componentes que pueden ser de vital importancia para el estudio de la misma, por ultimo se plantea el uso de un clasificador, en este caso se trata de redes neuronales, como estrategia para la etapa de clasificación de arritmias propiamente dichas.
Reducción de ruido granular en imágenes de eco cardiografía por composición temporal y filtrado digital /
(2012) Giraldo Guzmán, Jader Alexander; Porto Solano, Oscar Pablo; Contreras Ortiz, Sonia Helena
El presente proyecto consiste en la reducción de ruido granular en imágenes de eco cardiografía con la ayuda de dos técnicas de post‐procesamiento de señales, composición temporal y filtro digital de difusión anisotrópica. El diseño e implementación de la metodología, tanto del procesamiento de las muestras como de los métodos de evaluaciones está basado en los estudios mostrados en la bibliografía adjunta, con algunas modificaciones para la adaptación a las condiciones reales del experimento. El procesamiento se realiza sobre muestras reales que han sido aportadas por médicos. Se implementaron dos métodos: composición temporal y filtro digital de difusión anisotrópica. Se evaluó la relación señal‐ruido y el índice de calidad universal de las imágenes antes y después del procesamiento para corroborar el mejoramiento de las mismas. Se empleó el software Matlab para implementar los algoritmos y se desarrolló una interfaz que le permite al usuario cargar las muestras que desea procesar, realizar el procesamiento de las mismas y visualizar los resultados cualitativa y cuantitativamente. Los resultados muestran mejoras en las imágenes a nivel de reducción de ruido granular en las imágenes resultantes, definición de las estructuras, preservación de los bordes y en general, mejora en la calidad de las imágenes

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