| dc.contributor.author | Puentes Velásquez, Juan Felipe | |
| dc.contributor.author | Niño Vargas, Carlos Alberto | |
| dc.contributor.author | Castro Silva, Hugo Fernando | |
| dc.contributor.author | Puentes Velásquez, Andrés Mauricio | |
| dc.contributor.author | Velásquez Pérez, Torcoroma | |
| dc.coverage.spatial | Colombia | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-09-25T16:44:47Z | |
| dc.date.available | 2025-09-25T16:44:47Z | |
| dc.date.issued | 2021-06-03 | |
| dc.identifier.issn | 1742-6596 | en_US |
| dc.identifier.uri | https://repositorioinstitucional.ufpso.edu.co/xmlui/handle/20.500.14167/5614 | |
| dc.description.abstract | La informática se está utilizando en aplicaciones médicas con muy buenos resultados. En este trabajo se utilizan redes neuronales artificiales como técnicas inteligentes que permiten analizar la variabilidad del ritmo cardíaco para anticipar cambios en el sistema nervioso autónomo, que busca mantener la homeostasis del organismo y la ejecución de respuestas adaptativas a los cambios ambientales. Este examen clínico ha sido poco explorado, y queremos contribuir con este trabajo a corregir los latidos ectópicos y los artefactos detectados en una señal electrocardiográfica para el cálculo preciso de la variabilidad de la frecuencia cardíaca. Se utiliza el algoritmo de propagación inversa. El programa de detección y corrección de latidos ectópicos se valida basándose en el cálculo de la sensibilidad, especificidad y precisión de la detección de ectopias y artefactos. Se toma una muestra de 40 señales de electrocardiograma para el entrenamiento y la prueba. Con el método propuesto, se obtiene una precisión del 82,34 %, una sensibilidad del 89,22 % y una especificidad del 95,78 %. | en_US |
| dc.language.iso | eng | en_US |
| dc.relation | https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/2046/1/012009/meta | en_US |
| dc.title | Variabilidad de la frecuencia cardíaca analizada mediante ciencias informáticas. | en_US |
| dc.title.translated | Heart rate variability analyzed by computer science | en_US |
| dc.contributor.cvlac | Juan Felipe Puentes Velásquez [0000010439] | en_US |
| dc.contributor.cvlac | Carlos Alberto Niño Vargas [0001149237] | en_US |
| dc.contributor.cvlac | Hugo Fernando Castro Silva [0001388686] | en_US |
| dc.contributor.cvlac | Andrés Mauricio Puentes Velásquez [0000754609] | en_US |
| dc.contributor.cvlac | Torcoroma Velásquez Pérez [0000304891] | en_US |
| dc.contributor.googlescholar | Hugo Fernando Castro Silva [vxtjgAoAAAAJ] | en_US |
| dc.contributor.googlescholar | Andrés Mauricio Puentes Velásquez [X1nQd8EAAAAJ] | en_US |
| dc.contributor.googlescholar | Torcoroma Velásquez Pérez [DTtZtu4AAAAJ] | en_US |
| dc.contributor.orcid | Hugo Fernando Castro Silva [0000-0001-6020-402X] | en_US |
| dc.contributor.orcid | Andrés Mauricio Puentes Velásquez [0000-0003-2266-3131] | en_US |
| dc.contributor.orcid | Torcoroma Velásquez Pérez [0000-0002-2968-2338] | en_US |
| dc.contributor.researchgate | Hugo Fernando Castro Silva [Hugo-Castro-Silva] | en_US |
| dc.contributor.researchgate | Andrés Mauricio Puentes Velásquez [Andres-Puentes-Velasquez] | en_US |
| dc.contributor.researchgate | Torcoroma Velásquez Pérez [Torcoroma-Perez] | en_US |
| dc.contributor.scopus | Hugo Fernando Castro Silva [57205121211] | en_US |
| dc.contributor.scopus | Torcoroma Velásquez Pérez [57205116150] | en_US |
| dc.description.abstractenglish | Computer science is being used in medical applications with very good results. In this
work, artificial neural networks are used as intelligent techniques that allow analyzing the heart
rate variable to anticipate changes in the autonomic nervous system, which seeks to maintain the
homeostasis of the organism and the execution of adaptive responses to environmental changes.
This clinical examination has been little explored, and we want to contribute with this work to
correct ectopic beats and artifacts detected in an electrocardiographic signal for the precise
calculation of heart rate variability. The reverse propagation algorithm is used. The ectopic beat
detection and correction program is validated based on the calculation of the sensitivity,
specificity, and accuracy of ectopias and artifacts detection. A sample of 40 electrocardiogram
signals is taken using for training and testing. With the proposed method, an accuracy of 82.34%,
a sensitivity of 89.22% and a specificity of 95.78%. | en_US |
| dc.subject.proposal | Variabilidad | en_US |
| dc.subject.proposal | frecuencia cardíaca | en_US |
| dc.subject.proposal | ciencias informáticas | en_US |
| dc.subject.keywords | Variability | en_US |
| dc.subject.keywords | heart rate | en_US |
| dc.subject.keywords | computer science | en_US |
| dc.publisher.faculty | Facultad ingenierías | en_US |
| dc.type.redcol | http://purl.org/redcol/resource_type/ART | en_US |
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| dc.identifier.DOI | 10.1088/1742-6596/2046/1/012009 | en_US |
