Detección de anomalías en electrocardiogramas mediante una red neuronal implementada en microcontrolador
| dc.contributor.advisor | Burgos, Sergio, Ing. | |
| dc.creator | Perissutti, Gianfranco | |
| dc.date.accessioned | 2025-10-20T20:42:02Z | |
| dc.date.issued | 2025-10-14 | |
| dc.description.abstract | Se implementó un autoencoder con capas convolucionales en un ESP32-S3 usando TensorFlow Lite para Microcontrollers para detectar anomalías en señales ECG de segunda derivada de la base de datos MIT-BIH Arrhythmia. Se desarrolló una interfaz web en React para visualizar los datos y las anomalías detectadas. El sistema logró 96,24 % de exactitud, 93,42 % de precisión, 99,49 % de recall y un F1-score de 96,36 %, con un tiempo promedio de procesamiento de 300 ms por muestra. | |
| dc.description.affiliation | Perissutti, Gianfranco Adriano. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Paraná; Argentina | |
| dc.format | ||
| dc.identifier.doi | -doi | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12272/14019 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Argentina | en |
| dc.rights.holder | Perissutti, Gianfranco | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/ | |
| dc.rights.use | Creative Commons / Atribución -No Comercial | |
| dc.subject | Detección de anomalías | |
| dc.subject | Análisis de ECG | |
| dc.subject | IA embebida | |
| dc.subject | Computación en el borde | |
| dc.subject | Visualización web | |
| dc.title | Detección de anomalías en electrocardiogramas mediante una red neuronal implementada en microcontrolador | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
| dc.type.version | acceptedVersion |