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Arquitectura para el monitoreo y detección de condiciones cardíacas anormales basadas en el estudio de señales fisiológicas adquiridas mediante medios de transmisión inalámbricos

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dc.contributor.author Herver Segura, Victor Hugo
dc.date.accessioned 2018-10-03T16:27:39Z
dc.date.available 2018-10-03T16:27:39Z
dc.date.created 2017-09-08
dc.date.issued 2018-10-01
dc.identifier.citation Herver Segura, Victor Hugo. (2017). Arquitectura para el monitoreo y detección de condiciones cardiacas anormales basadas en el estudio de señales fisiológicas adquiridas mediante medios de transmisión inalámbricos (Maestría en Ciencias en Ingeniería de Cómputo). Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Computación, México. es
dc.identifier.uri http://tesis.ipn.mx/handle/123456789/26027
dc.description Tesis (Maestría en Ciencias en Ingeniería de Cómputo), Instituto Politécnico Nacional, CIC, 2017, 1 archivo PDF, (136 páginas). tesis.ipn.mx es
dc.description.abstract RESUMEN: El proyecto consiste en el diseño de una arquitectura para el monitoreo y detección de condiciones cardiacas anormales, para lo cual se hace un estudio de la información cardiaca obtenida mediante dispositivos inalámbricos, información proporcionada por el usuario al momento de iniciar el uso por primera vez de una aplicación móvil. Entre los datos solicitados, se encuentra información acerca de su fisionomía y antecedentes médicos. Haciendo uso de aprendizaje maquina se determinan los rangos para concluir si el ritmo cardiaco proporcionado por el sensor, es o no es adecuado. En el análisis se realizaron 270 pruebas inspeccionando desde los 30 latidos por minutos hasta los 300, estos datos fueron procesados remotamente por un conjunto de clasificadores implementados en el lenguaje de Programación Python, tomando como base los Sistemas de Seguridad Instrumentados utilizados en las plantas industriales, los cuales tienen como principal característica contar con componentes redundantes, lo que permite obtener una señal de salida del sistema con mayor certeza al enfoque clásico. El ensamble diseñado para el proyecto consta de tres clasificadores (k-vecinos cercanos, máquinas de soporte vectorial y ´arboles de decisión), los cuales fueron elegidos tomando como base el desempeño individual con el banco de datos Heart Desease Data Set. Los tres clasificadores trabajan en paralelo, recibiendo el perfil del usuario que fue creado en la fase de registro. Una vez que se han terminado las pruebas con el clasificador y se ha determinado el rango de ritmo cardiaco seguro, los datos son guardados en una base de datos. El monitoreo del ritmo cardiaco se realiza aproximadamente cada segundo, que es el tiempo promedio requerido por los dispositivos inalámbricos para obtener la estimación del ritmo cardiaco del usuario. Estos dispositivos deben cumplir con la especificación Bluetooth Low Energy (BLE). En caso de que el ritmo cardiaco en un determinado instante de tiempo, sea clasificado como anormal, el sistema genera una bandera de alerta, la cual ocasiona el envío de un mensaje SMS a un familiar de contacto (proporcionado en la fase de registro), este mensaje contiene la ubicación del usuario, asimismo la aplicación móvil proporciona al usuario información de los centros médicos más cercanos en un radio determinado a su posición actual. ABSTRACT: The project consists of the design of an architecture for the monitoring and detection of cardiac characteristics, for which an information equipment can be used through wireless devices, information provided by the user when initiating the use for the first time a mobile application. Among the information requested, you will find information about your physiognomy and medical history. Using machine learning, the ranges are determined to conclude whether or not the heart rate provided by the sensor is adequate. In the analysis, 270 tests were conducted inspecting from 30 beats per minute to 300, these data were remotely processed by a set of classifiers implemented in the Python programming language, based on the Safety Systems Instruments used in the industrial plants, which have as main characteristic to have redundant components, which allows to obtain an output signal of the system with greater certainty to the classic approach. The set designed for the project consists of three classifiers, which were chosen based on the individual performance with the heart disease Data Set data set. The three classifiers work in parallel, receiving the profile of the user that was created in the registration phase. Once the tests with the classifier have been completed and the safe heart rate range determined, the data is stored in a database. Heart rate monitoring is performed approximately every second, which is the time required by wireless devices to obtain the user’s heart rate estimate. These devices must comply with the Bluetooth Low Energy (BLE) specification. In case the heart rate is in a moment of time, the system will be classified as abnormal, the system generates an alert alert, which causes the sending of an SMS message to a contact family, this message contains the location of the user, in addition the mobile application offers the user the information of the nearest medical centers in a given radio to his current position. es
dc.language.iso es es
dc.subject Android es
dc.subject Ensamble de clasificadores es
dc.subject Python es
dc.subject Ritmo cardíaco es
dc.subject Aprendizaje supervisado es
dc.subject Bluetooth low energy es
dc.title Arquitectura para el monitoreo y detección de condiciones cardíacas anormales basadas en el estudio de señales fisiológicas adquiridas mediante medios de transmisión inalámbricos es
dc.contributor.advisor Guzmán Lugo, José Giovanni
dc.contributor.advisor Pogrebnyak, Oleksiy


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