Resumen

La enfermedad cardíaca es la principal causa de muerte en todo el mundo. Las enfermedades cardiovasculares pueden prevenirse si se realiza un diagnóstico efectivo en las etapas iniciales. La prueba de electrocardiograma (ECG) se considera la herramienta de asistencia diagnóstica para la detección de trastornos cardíacos. Los propósitos de investigación de un sistema de detección de trastornos cardíacos a partir de imágenes de ECG de 12 derivaciones. Los institutos de salud utilizan diversos equipos de ECG que presentan resultados en formatos no uniformes de imágenes de ECG. El estudio de investigación propone una metodología generalizada para procesar todos los formatos de ECG. Se utilizó una arquitectura de Red Neuronal Profunda basada en Single Shoot Detection (SSD) MobileNet v2 para detectar enfermedades cardiovasculares. El estudio se centró en detectar las cuatro principales anormalidades cardíacas (es decir, infarto de miocardio, latidos cardíacos anormales, historial previo de infarto de miocardio y

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Enfermedad cardíaca; Prueba de ECG; Enfermedades cardiovasculares; Sistema de detección; Imágenes de ECG; Red Neuronal Profunda
• Keywords:Cardiac disease; ECG test; Cardiovascular diseases; Detection system; ECG images; Deep Neural Network