Entrenamiento de un red neuronal utilizando algoritmos evolutivos para la clasificación de señales ECG

Zambrano Quintero, Carlos Alejandro

Tutor: Amaya Salazar, Jhon Edgar

Resumen

El objetivo principal de esta investigación fue el de crear una aplicación para la clasificación de señales electrocardiográficas; para esto se descargaron grabaciones de señales ECG de la base de datos del MIT-BIH, a los cuales se les hizo un preprocesado para convertir la señal cruda en una forma útil para los tres modelos de redes neuronales implementados, los cuales son: una red de retropropagación, un algoritmo genético evolutivo y un algoritmo hibrido de ambos. Los resultados obtenidos demostraron la funcionalidad de los algoritmos implementados, en particular muestran una ventaja significativa al unificar los métodos en uno hibrido, dándole las fortalezas de ambos, de esta forma se alcanza un mejor rendimiento a pesar de que se obtienen aproximadamente los mismos resultados, siempre y cuando los datos presenten niveles aceptables de ruido. Dichos resultados se obtuvieron a través de diferentes pruebas con los datos reales descargados mencionados anteriormente y datos artificiales con 10% y 30% de ruido presente creados a partir de los datos reales, estas pruebas con diferentes niveles de ruido indican que la clasificación realizada de los datos reales presenta niveles de ruidos significativos pues solo se llegó a obtener un porcentaje de acierto en la clasificación de las señales de alrededor de 60% la cual se realizó de forma manual sin la supervisión de un experto, en contraste con el porcentaje de acierto obtenido con los datos artificiales de aproximadamente 90% y 70% correspondiente a los datos con 10% y 30% de ruido.

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Ficha original en el repositorio institucional de la UNET

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