Detection of cardiac anomalies using artificial intelligence algorithms

Los objetivos de este TFE son: 1) Estudio de las señales eléctricas del corazón 2) Estudio de las anomalías presentes en un ECG como como taquicardia, bradicardia, isquemia o fibrilación auricular entre otras. 3) Diseño de algoritmos basados en IA (inteligencia artificial) para la detección temprana de determinadas anomalías cardiacas. Mediante el uso de técnicas machine learning y redes neuronales profundas (DNN) se diseñará un sistema con el que realizar diagnósticos precisos sobre episodios de malfuncionamiento del corazón. En el trabajo se diseñará un sistema en el que, dada una señal cardiaca de entrada f(t,N), siendo t el tiempo y N el número de derivaciones cardiacas, el sistema sea capaz de: - Identificar los diferentes latidos que componen la señal cardiaca - Etiquetar los diferentes tipos de derivaciones de entrada V1, V5, D1 ¿ - Identificar posibles anomalías cardiacas presentes en las señales medidas El sistema será entrenado con datos etiquetados de diferentes señales y derivaciones cardiacas. Para ello, se hará uso de bases de datos en las que se puede acceder de forma libre a una gran variedad de grabaciones digitales bien caracterizadas de señales fisiológicas, series de tiempo y datos relacionados de sujetos sanos y pacientes con una variedad de afecciones con importantes implicaciones para la salud públicaEscuela Técnica Superior de Ingeniería de TelecomunicaciónUniversidad Politécnica de Cartagen