Resumen del trabajo fin de master
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Título:
Aplicación de técnicas de aprendizaje profundo para el cribado de fibrilación auricular mediante a clasificación automática de registros de ECG |
| Universidad que ofrece el proyecto:
Universidade de Santiago de Compostela |
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Director/a:
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Casas Méndez, Balbina Virginia; |
Félix Lamas, Paulo |
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Alumno/a:
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| Resumen:
Estrutura principal e breve descrición do contido:
i. Introdución do problema de clasificación de rexistros de electrocardiograma (ECG). Importancia
clínica e revisión das aportacións da literatura previas ao traballo. Motivación, contexto e procedencia
dos datos empregados.
ii. Marco teórico do traballo. Exposición das técnicas de aprendizaxe supervisado aplicadas, entre
as que destacan as redes neuronais LSTM, como mellora das redes neuronais recorrentes, as redes de
atención e o clasificador global XGBoost. Métricas utilizadas como medidas de calidade da clasificación.
iii. Presentación e construción da arquitectura do clasificador proposto. Adestramento e validación
da rede e optimización dos hiperparámetros. Selección de variables globais e secuencias. Interpretabilidade
dos resultados obtidos.
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