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Diseño de un sistema de detección de fuentes de fibrilación auricular utilizando redes neuronales convolucionales

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Diseño de un sistema de detección de fuentes de fibrilación auricular utilizando redes neuronales convolucionales

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dc.contributor.advisor Guillem Sánchez, María Salud es_ES
dc.contributor.advisor García Gómez, Juan Miguel es_ES
dc.contributor.advisor Juan Albarracín, Javier es_ES
dc.contributor.author Collantes Pablo, Gonzalo es_ES
dc.date.accessioned 2018-10-11T09:44:22Z
dc.date.available 2018-10-11T09:44:22Z
dc.date.created 2018-09-26
dc.date.issued 2018-10-11 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/110173
dc.description.abstract [ES] La cartografía eléctrica cardiaca permite identificar los patrones de conducción eléctrica en el corazón tanto en las modalidades invasivas como no invasivas. En fibrilación auricular, es posible identificar lugares mantenedores de arritmias a partir del mapeo eléctrico, pero su localización es un problema complejo de resolver. Actualmente se utilizan técnicas espacio-temporales para la identificación de rotores (basadas en la identificación de singularidades de fase) y sitios de frecuencias dominantes más altas (basadas en cálculo de periodograma de Welch). Sin embargo, los resultados son subóptimos por lo que existe la necesidad de desarrollar nuevas estrategias. El objetivo del presente trabajo es utilizar técnicas de inteligencia artificial basadas en redes neuronales convolucionales para la identificación de los lugares mantenedores de la fibrilación auricular es_ES
dc.description.abstract [EN] Cardiac electrical mapping allows to identify electrical conduction patterns both invasively and non-invasively. Although drivers identification is possible in atrial fibrillation, it is complex to locate them. Currently, spatio-temporal techniques are used to identify rotors (based on phase singularity points identification) and high dominant frequency areas (based on Welch-periodogram calculation). However, outcomes are suboptimal resulting in a necessity to develop novel approaches. The purpose of this project is to use artificial inteligence-techniques based on convolutional neural networks to identify atrial fibrillation drivers. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject fibrilación auricular es_ES
dc.subject electrofisiología cardíaca es_ES
dc.subject inteligencia artificial es_ES
dc.subject redes neuronales convolucionales es_ES
dc.subject rotores es_ES
dc.subject frecuencias dominantes es_ES
dc.subject TensorFlow es_ES
dc.subject atrial fibrillation es_ES
dc.subject cardiac electrophysiology es_ES
dc.subject artificial intelligence es_ES
dc.subject convolutional neural networks es_ES
dc.subject rotors es_ES
dc.subject dominant frequencies es_ES
dc.subject.classification FISICA APLICADA es_ES
dc.subject.classification TECNOLOGIA ELECTRONICA es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Ingeniería Biomédica-Màster Universitari en Enginyeria Biomèdica es_ES
dc.title Diseño de un sistema de detección de fuentes de fibrilación auricular utilizando redes neuronales convolucionales es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Física Aplicada - Departament de Física Aplicada es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials es_ES
dc.description.bibliographicCitation Collantes Pablo, G. (2018). Diseño de un sistema de detección de fuentes de fibrilación auricular utilizando redes neuronales convolucionales. http://hdl.handle.net/10251/110173 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\90952 es_ES


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