Implementación de IOT para la detección de la Onda P, utilizando Redes Neuronales
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Fecha
2022
Autores
Altamar Montero, Alfonso
Núñez Vega, Edwin
Rúa Ríos, Luis
Romero Altamar, Gineth
Quintero Altamar, Alexander
Título de la revista
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Editor
Ediciones Universidad Simón Bolívar
Facultad de Ingenierías
Facultad de Ingenierías
Resumen
El electrocardiograma fue reconocido como una herramienta para la deteccion de aritmias. La mas conocida es la fibrilacion auricular, que puede o no representar un problema para la salud. Este articulo tiene como objetivo la implementacion de redes neuronales y dispositivos IOT para la deteccion de la fibrilacion auricular. En busqueda de prevenir a quienes paceden de esta arrimita cardiaca. Los resultados encontrados se basaran en diferentes investigaciones estudiadas que han aplicado estos conocimientos. Se concluye una deteccion efectiva de la aritmia con los metodos implementados
The ECG was discovered to be a useful tool for detecting arrhythmias. Atrial fibrillation is the most well-known, and it may or may not be a health issue. The goal of this essay is to use neural networks and IoT devices to identify atrial fibrillation. In order to prevent people who suffer from cardiac arrhythmia. The findings will be based on many research studies that have used this information. The implemented methods result in an effective detection of arrhythmia.
The ECG was discovered to be a useful tool for detecting arrhythmias. Atrial fibrillation is the most well-known, and it may or may not be a health issue. The goal of this essay is to use neural networks and IoT devices to identify atrial fibrillation. In order to prevent people who suffer from cardiac arrhythmia. The findings will be based on many research studies that have used this information. The implemented methods result in an effective detection of arrhythmia.
Descripción
Palabras clave
Fibrilación auricular, Inteligencia artificial, Redes neuronales, Electrocardiograma (ECG), Dataset