Ingeniería de Sistemas y Computación · 2019
Construcción de un prototipo de un sistema de información para la visualización del prediagnóstico de algunos tipos de arritmias
Las tecnologías de la información y los recientes avances en materia de aprendizaje computacional han dado lugar a aplicaciones realmente interesantes y útiles en innumerables ámbitos de la humanidad, vehículos autónomos hasta máquinas que derrotan a campeones mundiales en distintos juegos. Las ciencias de la salud durante los últimos años se han visto enormemente beneficiadas por estos avances y los han convertido en aliados enormemente poderosos. Esta herramienta aprovecha múltiples tecnologías de inteligencia artificial con máquinas de soporte vectorial (SVN) y desarrollo web RoR para entregar a los profesionales de la salud un sistema que permite analizar, filtrar y clasificar arritmias en base a electrocardiogramas realizados a pacientes. La SVN realiza un prediagnóstico que sirve como insumo para tomar decisiones y una ayuda en el diagnóstico de patologías cardíacas. También recoge y entrega información geográfica con respecto a la distribución de pacientes en sus lugares de residencia y trabajo.
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Contenido
- Definición del problemap. 21
- Planteamientop. 21
- Justificaciónp. 22
- Objetivosp. 23
- 1.3.1 Objetivo Generalp. 23
- 1.3.2 Objetivos específicosp. 23
- Marco teóricop. 24
- Electrocardiogramasp. 24
- Corazónp. 27
- Clasificaciónp. 30
- 2.3.1 Redes neuronalesp. 30
- 2.3.2 Redes neuronales convolucionalesp. 32
- 2.3.3 Máquinas de soporte vectorialp. 32
- Detección de ondasp. 36
- Entrenamientop. 37
- Entorno de desarrollop. 39
- Desarrollo del aplicativo WEBp. 41
- Arquitectura del Sistemap. 41
- Base de datosp. 43
- 3.2.1 Descripción generalp. 43
- 3.2.2 Modelo entidad relaciónp. 45
- Framework de desarrollop. 47
- 3.3.1 MVCp. 47
- 3.3.2 Paquetes de tercerosp. 49
- Módulosp. 50
- 3.4.1 Usuariosp. 50
- Autenticación y autorizaciónp. 50
- Gestión de pacientesp. 53
- Gestión de electrocardiogramasp. 55
- Consultas espacialesp. 60
- Pruebas de Funcionalidad y Rendimiento de la Aplicaciónp. 63
- Pruebas de cargap. 63
- 4.1.1 Pruebas de carga de autenticaciónp. 64
- 4.1.2 Pruebas de carga en consultas a electrocardiogramasp. 64
- 4.1.3 Pruebas de carga al procesamiento de la SVMp. 65
- Prueba de operación del sistema con información de base de datos de arritmiasp. 68
- Pruebas de usuariosp. 68
- 5.1.1 Crear un pacientep. 68
- 5.1.2 Modificar un paciente existentep. 69
- 5.1.3 Eliminar un paciente existentep. 71
- 5.1.4 Prueba de carga de electrocardiogramap. 72
- 5.1.5 Pruebas de consultas geográficasp. 76
- Documentación técnicap. 77
- Conclusionesp. 78
- Bibliografíap. 79
- 9. Anexo………………………………………………………………………………………p. 80
- Casos de usop. 80
- Requerimientosp. 86
- 9.2.1 Propósitop. 86
- 9.2.2 Alcancep. 86
- 9.2.3 Personas involucradasp. 87
- 9.2.4 Definiciones, siglas y convencionesp. 87
- Del negociop. 87
- Del sistemap. 88
- 9.2.5 Requerimientos funcionalesp. 89
- 9.2.6 Requerimientos no funcionalesp. 89
- Resistencia a fallosp. 89
- Seguridadp. 89
- Mantenibilidadp. 89
- Confiabilidadp. 89
- 9.2.7 Roles del sistemap. 90
- Profesionalp. 21
- Administradorp. 90
- Ilustración 1 - Ejemplos de complejos QRSp. 19
- Ilustración 2 - Ejemplo de electrocardiogramap. 25
- Ilustración 3 - Ejemplo de identificación de ondas en electrocardiogramap. 25
- Ilustración 4 - Anatomía del corazónp. 28
- Ilustración 5 - Diastole y sistolep. 29
- Ilustración 6 - Representación visual de una red neuronalp. 31
- Ilustración 7 - Funcionamiento de una red neuronal convolucionalp. 32
- Ilustración 8 - Clasificación SVMp. 33
- Ilustración 9 - Datos atípicos en la clasificaciónp. 35
- Ilustración 10 - Arriba un ECG original, abajo la señal filtradap. 36
- Ilustración 11 – Sobreentrenamiento de una SVMp. 38
- Ilustración 12 - Python y Matlabp. 40
- Ilustración 13 - Arquitectura del sistemap. 41
- Ilustración 14 - Diagrama entidad-relaciónp. 45
- Ilustración 15 - Autenticación con Devise-Wardenp. 51
- Ilustración 16 - Modelo de accesos autorizados a recursosp. 52
- Ilustración 17 - Pantalla de inicio de sesiónp. 53
- Ilustración 18 - Pantalla de recuperación de cuentasp. 53
- Ilustración 19 - Consolidado de pacientes de un profesionalp. 54
- Ilustración 20 - Datos del pacientep. 55
- Ilustración 21 - Consolidado de electrocardiogramasp. 55
- Ilustración 22 - Visualización de un ECGp. 56
- Ilustración 23 - Algunos hallazgos encontrados en un análisisp. 57
- Ilustración 24 - Detalle de una arritmia encontradap. 58
- Ilustración 25 - Información adicional el ECGp. 59
- Ilustración 26 - Interconexión entre módulosp. 59
- Ilustración 27 - Carga de ECGp. 60
- Ilustración 28 - Ejemplo de consulta en el mapap. 61
- Ilustración 29 - Tiempos de respuesta a loginp. 64
- Ilustración 30 - Tiempos de respuesta a consulta de electrocardiogramasp. 65
- Ilustración 31 - Tiempos de respuesta analizando 1635 puntos de entradap. 66
- Ilustración 32 - Tiempos de respuesta analizando 2560 puntos de entradap. 67
- Ilustración 33 - Pruebas de registro de pacientep. 69
- Ilustración 34 - Evidencia de respuesta exitosa en registro de pacientep. 69
- Ilustración 35 - Prueba de modificación de un pacientep. 70
- Ilustración 36 - Evidencia de modificación exitosa de un pacientep. 71
- Ilustración 37 - Prueba de eliminar un pacientep. 72
- Ilustración 38 - Evidencia de eliminación de pacientep. 72
- Ilustración 39 - Prueba de carga de electrocardiogramap. 73
- Ilustración 40 - Primera porción de datos de detección de arritmiap. 74
- Ilustración 41 - Segunda porción de datos de detección de arritmiap. 74
- correcta de la clasificación de la SVMp. 75
- Ilustración 43 - Evidencia de consulta geográfica exitosap. 76