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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorJuan Pablo Amézquita Sánchezes_ES
dc.creatorRogelio Piña Vegaes_ES
dc.date2019-10-01-
dc.date.accessioned2023-09-26T19:47:53Z-
dc.date.available2023-09-26T19:47:53Z-
dc.date.issued2019-10-01-
dc.identifier.urihttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/9330-
dc.descriptionHoy en día las enfermedades cardiovasculares son las responsables de altos porcentajes de muerte alrededor del mundo. Recientes investigaciones muestran que millones de personas en todo el mundo mueren como resultado de una Muerte Súbita Cardiaca (MSC). Estas muertes pueden reducirse mediante el uso de equipos médicos como los desfibriladores si se detecta oportunamente esta afección. Por lo tanto, si el evento de MSC se puede predecir en la etapa más temprana posible, permitirá salvar las vidas de las personas ya que recibirán procedimientos médicos oportunos, para ello se necesita proponer formas adecuadas para ayudar a los médicos a predecir la muerte súbita cardiaca con un alto nivel de precisión. En este trabajo de tesis, se presenta una metodología para predecir la MSC de manera automática utilizando señales de ECG, dimensión fractal (DF) y lógica difusa (LD). Se investigan cuatro métodos de DF, dimensión fractal de Higuchi, dimensión de caja, dimensión fractal de Katz y dimensión fractal de Sevcik. La efectividad de la metodología propuesta para predecir un evento de MSC se evalúa utilizando bases de datos de ECG de 20 pacientes con MSC y 18 pacientes sanos. Los resultados experimentales muestran que la combinación de características puede predecir un evento de MSC con una precisión de 91.58% 60 minutos antes de la aparición de MSC.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherIngenieríaes_ES
dc.relation.requiresNoes_ES
dc.rightsAcceso Abiertoes_ES
dc.subjectIngeniería y Tecnologíaes_ES
dc.subjectCiencias Médicases_ES
dc.subjectCiencias Clínicases_ES
dc.titleMetodología basada en dimensión fractal y lógica difusa para la predicción de infartos empleando señales ECGes_ES
dc.typeTesis de licenciaturaes_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameIngeniería en Biomédico Línea Terminal Bioseñales y Bioinstrumentaciónes_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelLicenciaturaes_ES
Aparece en: Ingeniería Biomédica

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