2 research outputs found
Electrocardiogrames intel路ligents : implementaci贸 en un Microcontrolador
El present treball explora la utilitzaci贸 de xarxes neuronals convolucionals (CNN, per les seves sigles en angl猫s) per a l'an脿lisi d'electrocardiogrames (ECG) amb l'objectiu de detectar i classificar arr铆tmies. Aquesta recerca es basa en l'aplicaci贸 de t猫cniques d'aprenentatge autom脿tic, concretament, utilitzant CNN per interpretar les dades d'ECG. En la metodologia, s'ha dissenyat i implementat un prototip que utilitza CNN per processar i analitzar senyals d'ECG. Les dades utilitzades per entrenar aquesta xarxa provenien de bases de dades p煤bliques d'ECG. Les proves van consistir en la identificaci贸 i classificaci贸 de diferents tipus d'arr铆tmies a partir d'aquests senyals a familiars i a mi mateix. Els resultats obtinguts indiquen que les xarxes neuronals convolucionals s贸n una eina potent per a l'an脿lisi d'ECG. Han demostrat una alta precisi贸 en la detecci贸 i classificaci贸 d'arr铆tmies sobre dades ideals. No obstant aix貌, en el cas de la classificaci贸 en temps real s'ha observat que la qualitat del senyal d'ECG i la col路locaci贸 correcta dels el猫ctrodes s贸n factors cr铆tics que poden afectar la precisi贸 del sistema. En les conclusions, malgrat els desafiaments trobats, la utilitzaci贸 de CNN en l'an脿lisi d'ECG es mostra prometedora. No obstant aix貌, 茅s necessari seguir treballant per millorar la robustesa i generalitzaci贸 de la xarxa, explorant diferents arquitectures i conjunts de dades d'entrenament m茅s diverses. Tamb茅 es recomana investigar m茅s en l'脿mbit de la instrumentaci贸 ECG, per millorar la col路locaci贸 dels el猫ctrodes i reduir el sorollEste trabajo explora el uso de redes neuronales convolucionales (CNN, por sus siglas en ingl茅s) para el an谩lisis de electrocardiogramas (ECG) con el objetivo de detectar y clasificar arritmias. Esta investigaci贸n se basa en la aplicaci贸n de t茅cnicas de aprendizaje autom谩tico, espec铆ficamente, utilizando CNN para interpretar los datos del ECG. En la metodolog铆a, se ha dise帽ado e implementado un prototipo que utiliza CNN para procesar y analizar se帽ales de ECG. Los datos utilizados para entrenar esta red proven铆an de bases de datos p煤blicas de ECG. Las pruebas consistieron en la identificaci贸n y clasificaci贸n de diferentes tipos de arritmias a partir de estas se帽ales en familiares y en m铆 mismo. Los resultados obtenidos indican que las redes neuronales convolucionales son una herramienta potente para el an谩lisis de ECG. Han demostrado una alta precisi贸n en la detecci贸n y clasificaci贸n de arritmias en datos ideales. Sin embargo, en el caso de la clasificaci贸n en tiempo real, se ha observado que la calidad de la se帽al de ECG y la colocaci贸n correcta de los electrodos son factores cr铆ticos que pueden afectar la precisi贸n del sistema. En las conclusiones, a pesar de los desaf铆os encontrados, el uso de CNN en el an谩lisis de ECG se muestra prometedor. Sin embargo, es necesario seguir trabajando para mejorar la robustez y generalizaci贸n de la red, explorando diferentes arquitecturas y conjuntos de datos de entrenamiento m谩s diversos. Tambi茅n se recomienda investigar m谩s en el campo de la instrumentaci贸n ECG, para mejorar la colocaci贸n de los electrodos y reducir el ruidoThis work explores the use of convolutional neural networks (CNN) for the analysis of electrocardiograms (ECG) with the aim of detecting and classifying arrhythmias. This research is based on the application of machine learning techniques, specifically, using CNN to interpret ECG data. In the methodology, a prototype has been designed and implemented that uses CNN to process and analyse ECG signals. The data used to train this network came from public ECG databases. The tests consisted of the identification and classification of different types of arrhythmias from these signals in relatives and in myself. The results obtained indicate that convolutional neural networks are a powerful tool for ECG analysis. They have demonstrated high precision in the detection and classification of arrhythmias on ideal data. However, in the case of real-time classification, it has been observed that the quality of the ECG signal and the correct placement of the electrodes are critical factors that can affect the system's accuracy. In the conclusions, despite the challenges encountered, the use of CNN in ECG analysis is promising. However, it is necessary to continue working to improve the robustness and generalization of the network, exploring different architectures and more diverse training data sets. Further research is also recommended in the field of ECG instrumentation, to improve electrode placement and reduce nois
Classificaci贸 d鈥檌matges de c脿ncer de pell mitjan莽ant xarxes neuronals
Skin cancer is a major public health issue with millions of cases diagnosed around the world. Melanoma is the most mortal form of skin cancer and causes the highest percentage of deaths. Although the mortality rate for melanoma is significant, when an early diagnosis is made more than the 95% of people survive. Therefore, a neural network image classification would be significantly helpful during diagnosis. Artificial neural networks have become a popular machine learning model due to the ability to make nonlinear and complex relationships between thousands of variables. In fact, on occasion convolutional neural networks pattern detection abilities surpass their human counterparts. The main objective of this thesis is to design a convolutional neural network which is able to distinguish melanoma from other skin lesions with a high rate of accuracy. Neural networks were trained and tested using images from HAM10000 dataset. Using a replicated factorial fractional design of experiments, we have realized the importance of balance in classification. Using different oversampling methods we have obtained a F1-score of 84% in the test data. As a result, we have demonstrated that it is possible to classify melanoma with greater precision. In fact, these results appear to be better than the usual results achieved through multi-class classification. Furthermore, we believe that with more computational capabilities better results could be reachedEl c脿ncer de pell 茅s un problema important de salut p煤blica, amb milions de casos diagnosticat sarreu del m贸n. El melanoma 茅s la forma m茅s mortal de c脿ncer de pell, responsable de la immensa majoria de les morts per c脿ncer de pell. Tot i que la mortalitat 茅s significativa, quan es detecta preco莽ment, la superviv猫ncia del melanoma supera el 95%. 脡s per aquest motiu que la classificaci贸 d'imatges mitjan莽ant xarxes neuronals pot ser de gran ajuda per als diagn貌stics.Les xarxes neuronals s贸n un model d'aprenentatge autom脿tic molt utilitzat actualment per la seva capacitat d'establir relacions complexes i no lineals entre milers de variables, i arriben a superar-les capacitats humanes en detecci贸 de patrons. L'objectiu principal d'aquest projecte 茅s crear una xarxa neuronal convolucional capa莽 de distingir els melanomes entre diferents lesions cut脿nies amb gran precisi贸.Les xarxes neuronals han sigut entrenades i provades fent servir les imatges de la basede dades HAM10000. A partir d'un disseny d'experiments factorial fraccionat de 26-2 amb r猫pliques s'ha obtingut el coneixement necessari per centrar-se en el balanceig de les classes en la classificaci贸 bin脿ria. S'ha obtingut una F1-score de 84% en el seu test. Aquests resultats demostren que 茅s possible fer aquesta classificaci贸 amb gran precisi贸 d'aquestes imatges dels melanomes. De fet, sembla que aquests resultats s贸n millors que els que s'acostumen a obtenir mitjan莽ant una classificaci贸 de m煤ltiples classes i es creu que, amb m茅s capacitats computacionals, es podria obtenir encara millors resultatsObjectius de Desenvolupament Sostenible::3 - Salut i Benesta