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Variabilidad de la frecuencia cardíaca analizada mediante ciencias informáticas.

dc.contributor.authorPuentes Velásquez, Juan Felipe
dc.contributor.authorNiño Vargas, Carlos Alberto
dc.contributor.authorCastro Silva, Hugo Fernando
dc.contributor.authorPuentes Velásquez, Andrés Mauricio
dc.contributor.authorVelásquez Pérez, Torcoroma
dc.coverage.spatialColombiaen_US
dc.date.accessioned2025-09-25T16:44:47Z
dc.date.available2025-09-25T16:44:47Z
dc.date.issued2021-06-03
dc.identifier.issn1742-6596en_US
dc.identifier.urihttps://repositorioinstitucional.ufpso.edu.co/xmlui/handle/20.500.14167/5614
dc.description.abstractLa 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.isoengen_US
dc.relationhttps://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/2046/1/012009/metaen_US
dc.titleVariabilidad de la frecuencia cardíaca analizada mediante ciencias informáticas.en_US
dc.title.translatedHeart rate variability analyzed by computer scienceen_US
dc.contributor.cvlacJuan Felipe Puentes Velásquez [0000010439]en_US
dc.contributor.cvlacCarlos Alberto Niño Vargas [0001149237]en_US
dc.contributor.cvlacHugo Fernando Castro Silva [0001388686]en_US
dc.contributor.cvlacAndrés Mauricio Puentes Velásquez [0000754609]en_US
dc.contributor.cvlacTorcoroma Velásquez Pérez [0000304891]en_US
dc.contributor.googlescholarHugo Fernando Castro Silva [vxtjgAoAAAAJ]en_US
dc.contributor.googlescholarAndrés Mauricio Puentes Velásquez [X1nQd8EAAAAJ]en_US
dc.contributor.googlescholarTorcoroma Velásquez Pérez [DTtZtu4AAAAJ]en_US
dc.contributor.orcidHugo Fernando Castro Silva [0000-0001-6020-402X]en_US
dc.contributor.orcidAndrés Mauricio Puentes Velásquez [0000-0003-2266-3131]en_US
dc.contributor.orcidTorcoroma Velásquez Pérez [0000-0002-2968-2338]en_US
dc.contributor.researchgateHugo Fernando Castro Silva [Hugo-Castro-Silva]en_US
dc.contributor.researchgateAndrés Mauricio Puentes Velásquez [Andres-Puentes-Velasquez]en_US
dc.contributor.researchgateTorcoroma Velásquez Pérez [Torcoroma-Perez]en_US
dc.contributor.scopusHugo Fernando Castro Silva [57205121211]en_US
dc.contributor.scopusTorcoroma Velásquez Pérez [57205116150]en_US
dc.description.abstractenglishComputer 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.proposalVariabilidaden_US
dc.subject.proposalfrecuencia cardíacaen_US
dc.subject.proposalciencias informáticasen_US
dc.subject.keywordsVariabilityen_US
dc.subject.keywordsheart rateen_US
dc.subject.keywordscomputer scienceen_US
dc.publisher.facultyFacultad ingenieríasen_US
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTen_US
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dc.identifier.DOI10.1088/1742-6596/2046/1/012009en_US


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Heart rate variability analyzed ...
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