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ESTUDIO EXPLORATORIO DE TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING PARA LA EXTRACCIÓN Y CLASIFICACIÓN DE CARACTERÍSTICAS EN REGISTROS ECG OFFLINE DIRIGIDO A LA DETECCIÓN AUTOMÁTICA DE ARRITMIAS CARDIACAS
| dc.contributor.author | AGREDA VILLOTA, NELSON ANDRES | |
| dc.date.accessioned | 2022-02-16T23:09:11Z | |
| dc.date.available | 2022-02-16T23:09:11Z | |
| dc.date.issued | 2021-12-10 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12276/1220 | |
| dc.description.abstract | Las arritmias son un cambio en el ritmo o frecuencia cardiaca, es decir, que el corazón puede latir muy lento o muy rápido, lo cual significa una señal de otros problemas cardiacos. Entre los problemas cardíacos que representan las arritmias se encuentran: hipertensión arterial, infarto en el miocardio, apoplejía, insuficiencia cardiaca, miocardiopatías. Según la OMS (Organización Mundial de la Salud) representan la causa principal de muerte por enfermedad en todo el mundo, afectando en mayor parte a ciudades de clase social media y baja, las cuales representan el 80 % de la mortalidad alrededor del mundo (OMS, 2019). Estudios en Colombia presentados por el DANE, afirman que, las enfermedades cardiovasculares se encuentran en el primer puesto de proporción de muerte por enfermedad con un porcentaje de 24.3 % en hombres y en mujeres 33.5 % (Rojas y Mayorga, 2018). | es |
| dc.language.iso | es | es |
| dc.publisher | AUNAR | es |
| dc.subject | Machine Learning, | es |
| dc.subject | Técnicas de Clasificación | es |
| dc.subject | Registros ECG, Arritmias Cardiacas. | es |
| dc.title | ESTUDIO EXPLORATORIO DE TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING PARA LA EXTRACCIÓN Y CLASIFICACIÓN DE CARACTERÍSTICAS EN REGISTROS ECG OFFLINE DIRIGIDO A LA DETECCIÓN AUTOMÁTICA DE ARRITMIAS CARDIACAS | es |
| dc.type | Thesis | es |
| dc.clasificacion | I.I.40A MERITORIA | es |