Título :	Desarrollo de una metodología basada en la teoría del caos para el diagnóstico anticipado de infartos a partir de ECG
Autor(es):	Antonio Bazaldúa Camacho
Palabras clave:	Teoría del Caos Señal ECG Prevención de infartos Fractalidad Redes Neuronales
Área:	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Fecha de publicación :	15-oct-2019
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Ingeniería Biomédica
Resumen:	Los problemas cardiovasculares y enfermedades crónicas derivadas de la mala alimentación, sedentarismo y obesidad son la principal causa de muerte en México. Más del 50% de la población del país padece alguna enfermedad relacionada a las ya mencionado, Sin embargo, de todas estas patologías los problemas y enfermedades cardiovasculares son la principal causa de muerte, sobre todo los infartos de miocardio. Un infarto de miocardio o ataque al corazón como coloquialmente se conoce es la destrucción de parte de la capa muscular del corazón por falta de oxígeno, por lo común los infartos de miocardio suele ocurrir al formarse coágulos de sangre en alguna de las arterias coronarias (vasos sanguíneos que comunican al corazón), provocando el bloqueo flujo sanguíneo al corazón. En países de primer mundo este padecimiento tiene todavía un alto índice de mortalidad, pero se han logrado disminuir las cifras gracias a sus programas de salud y de desarrollo tecnológico. Por esta razón, existe la necesidad del desarrollo de tecnología, diagnóstico y prevención de enfermedades cardiovasculares en México. Con base en esto, este trabajo de tesis busca el desarrollo de una metodología basada en el análisis de señales eléctricas del corazón que permita 14 minutos antes en que una persona pudiera sufrir un infarto. La metodología se realizará de acuerdo con la caracterización de una serie de señales de ECG de distintos pacientes tomados de la base de datos de PhysioNet, una base de datos de acceso libre, la cual comprende tanto pacientes sanos como pacientes que sufrieron y sobrevivieron a un infarto.
URI:	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1707
Aparece en:	Ingeniería Biomédica

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