Proyectos


SELECCION EFECTIVA DE CARACTERISTICAS EN SEÑALES BIOMEDICAS MEDIANTE ANALISIS DE COMPONENTES PARA LA IDENTIFICACION DE PATOLOGIAS

 

INVESTIGADOR(ES) PRINCIPAL(ES):

NOMBRE
DEDICACIÓN

Jorge Hernando Rivera Piedrahita

0 horas

 

CODIGO CIE

9-06-4

NOMBRE DEL GRUPO DE INVESTIGACIÓN

LABORATORIO DE INVESTIGACIÓN EN DESARROLLO ELÉCTRICO Y ELECTRÓNICO. LÍDER

INTEGRANTES DEL PROYECTO

NOMBRE
TIPO
DEDICACIÓN

Edison Duque Cardona

Docente

0 Horas

Luis Enrique Avendaño

Docente

0 Horas

 

TIPO DE CONVOCATORIA

2005. Sin Financiacion

TIPO DE PROYECTO

Investigación Aplicada

OBJETIVO(S)

Analizar e implementar métodos para la selección efectiva de características extraídas de bioseñales, basados en técnicas de análisis de componentes, orientadas a la identificación de estados patológicos con respecto de estados de funcionamiento normal.

RESUMEN

El proyecto de investigación busca el análisis e implementación de métodos para la selección de características en bioseñales, mediante análisis de componentes, las cuales permitirán encontrar las relaciones existentes entre los vectores de características previamente extraídas. Un sistema automatizado de identificación de estados patológicos debe identificar estados patológicos de infarto agudo del miocardio respecto de estados de funcionamiento normal, para ello se requiere de una selección óptima en el espacio de características, buscando la optimalidad en costos computacionales, y eficiencia en la etapa de clasificación. PRODUCTOS RESULTANTES: Como parte de los objetivos del proyecto se presentó la tesis: "Selección efectiva de características ECG mediante técnicas de transformación no lineal: identificación de infarto agudo del miocardio", la cual sirvió como trabajo final para optar al titulo de Magíster en Instrumentación Física del investigador principal, además este trabajo servirá como base para futuros proyectos en el área de reconocimiento de patrones. El tema central de este trabajo sirve como base para el curso de análisis de señales biomédicas, el cual se ofrecerá durante el curso del primer semestre del ano 2007 para la comunidad universitaria en general. Para la maestría de instrumentación Física se presentó el programa para un curso electivo de análisis de bioseñales, este curso se encuentra disponible para los estudiantes de ultimo año. RESULTADOS OBTENIDOS: El principal aporte del trabajo realizado se encuentra en proporcionar una base para la selección de métodos de transformación de espacios, que permitan una selección efectiva de características. No existía hasta el momento un estudio comparativo para técnicas de análisis de componentes enfocadas hacia el problema específico de la selección efectiva de características, enmarcado en el contexto de un sistema automático para la identificación de patologías en señales biomédicas. En el caso de bases linealmente separables, PPCA se presenta como el mejor método para la selección de características. PPCA presenta un enfoque probabilístico, el cual toma en cuenta la distribución de las características, con el fin de generar componentes que retengan la mayor varianza, son estos componentes los que permiten al clasificador obtener una mayor precisión, con una reducción dimensional menor que los demás métodos utilizados. Para las bases de datos correspondientes a características extraídas de registros de voces patológicas, se encontraron los mejores resultados en términos de la precisión en la clasificación y la reducción dimensional con PCA y ICA, representando el segundo la mejor elección como método para la selección de características para este tipo de base de datos. ICA revela las estructuras ocultas que dan como resultado las características observadas, el análisis de estas estructuras latentes permiten una máxima separabilidad entre las clases, normal y patológica.

ESTADO

Concluido

FECHA DE INICIO

31/05/2006

FECHA DE FINALIZACION

30/11/2006

PRODUCTOS

NOMBRE
CATEGORÍA
ENLACE

Combinación de PPCA y HMM para la identificación de infarto agudo de miocardio

Revista especializada

Selección efectiva de características ECG mediante técnicas de transformación no lineal: identificiación de infarto agudo del miocardio

Trabajo de grado de maestría

 
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