Análisis de señales de electrocardiografía mediante redes neuronales en FPGA - Egila, Mohamed G.; El-Moursy, Magdy; Zaki, Amal
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El análisis de señales de electrocardiografía (ECG) se considera uno de los componentes básicos de cualquier sistema integrado de atención médica. El diagnóstico por ECG es una de las herramientas de diagnóstico más valiosas. Este libro presenta una propuesta de diseño para un sistema integrado de diagnóstico de ECG. Este sistema utiliza técnicas de procesamiento de sistemas digitales para analizar las señales de ECG. Esta metodología emplea la técnica de filtrado de respuesta a impulsos finitos (FIR) de paso alto por mínimos cuadrados lineales para eliminar el ruido de fondo incrustado en la…mehr

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Produktbeschreibung
El análisis de señales de electrocardiografía (ECG) se considera uno de los componentes básicos de cualquier sistema integrado de atención médica. El diagnóstico por ECG es una de las herramientas de diagnóstico más valiosas. Este libro presenta una propuesta de diseño para un sistema integrado de diagnóstico de ECG. Este sistema utiliza técnicas de procesamiento de sistemas digitales para analizar las señales de ECG. Esta metodología emplea la técnica de filtrado de respuesta a impulsos finitos (FIR) de paso alto por mínimos cuadrados lineales para eliminar el ruido de fondo incrustado en la señal de ECG de entrada al sistema o reducir el ruido en la medida de lo posible. Se utilizó la transformada wavelet discreta (DWT) como metodología de extracción de características para extraer el conjunto reducido de características de la señal ECG de entrada. El diseño utiliza una red neuronal de retropropagación como clasificador para determinar si la señal ECG de entrada representa una señal ECG normal o anormal. Todo el sistema se implementa en una tarjeta FPGA (Field Programming Gate Array). Se han realizado las simulaciones necesarias para el sistema implementado, indicando que el sistema implementado tiene una buena precisión en comparación con otros diseños, alcanzando una precisión total del 97,8%, y consiguiendo una reducción de recursos en la implementación FPGA.
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Autorenporträt
Mohamed Egila obtuvo su licenciatura y máster en Electrónica y Comunicaciones por la Universidad de El Cairo, Egipto, en 2003 y 2008 respectivamente, y su doctorado en Electrónica y Comunicaciones por la Universidad Ain Shams, Egipto, en 2016. Desde 2016 trabaja como investigador en el Departamento de Microelectrónica del Instituto de Investigación Electrónica.