Burgos, Sergio, Ing.2025-10-202025-10-14https://hdl.handle.net/20.500.12272/14019Se 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.pdfesAttribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Argentinahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/Detección de anomalíasAnálisis de ECGIA embebidaComputación en el bordeVisualización webinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisPerissutti, GianfrancoCreative Commons / Atribución -No Comercial-doi