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Detección, Clasificación e Interpretación de Patologías de la Conducción Cardiaca mediante el uso de técnicas de Deep Learning
dc.contributor.advisor | Díaz Blanco, Ignacio | |
dc.contributor.author | Blanco Prieto, Jorge | |
dc.date.accessioned | 2021-08-17T07:46:13Z | |
dc.date.available | 2021-08-17T07:46:13Z | |
dc.date.issued | 2021-02-18 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10651/60332 | |
dc.description.abstract | La línea de trabajo que se plantea se centra en estudiar la detección y clasificación automática de patologías de la conducción cardiaca, englobando patologías que afectan propiamente a los haces de conducción eléctrica cardiaca y patologías parenquimatosas pudiendo dar ambas cuadros de arritmia cardiaca, mediante el uso de técnicas de Deep Learning entre las que se pueden destacar Redes Neuronales Convolucionales de Una Dimensión (CNN1D). | spa |
dc.format.extent | 90 p. | |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.relation.ispartofseries | Máster Universitario en Ingeniería de Automatización e Informática Industrial | |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.title | Detección, Clasificación e Interpretación de Patologías de la Conducción Cardiaca mediante el uso de técnicas de Deep Learning | spa |
dc.type | master thesis | spa |
dc.rights.accessRights | open access |
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