El trabajo realizado en esta tesis ha consistido en el estudio, diseño y desarrollo de un sistema de monitorización ubicua, inteligente y en tiempo real de enfermos del corazón. Las principales aportaciones del trabajo son: 1) Un nuevo algoritmo de detección de episodios isquémicos en tiempo real. El algoritmo desarrollado detecta un 93.97% de los episodios isquémicos más agudos presentes en la base de datos LTST DB (según las anotaciones de acuerdo al protocolo C) y entre todos los episodios que identifica como isquémicos acierta en un 74,91% de ellos (considerando como episodios isquémicos los anotados según el protocolo A).Además, el algoritmo detecta un 83.33% de los episodios presentes en la base de datos ESC DB y entre todos los episodios que identifica como isquémicos acierta en un 77.31% de ellos.
2) Una arquitectura para desarrollar y personalizar sistemas de monitorización ubicua. La particularización de esta arquitectura para el caso de sistemas de monitorización de señales ECG, ha dado lugar a la especificación y desarrollo de MOLEC 2.0 para el seguimiento ubicuo de arritmias e isquemias cardíacas, que es un prototipo de un sistema de monitorización de arritmias e isquemias cardíacas, que implementa el algoritmo anterior.
3) Un modelo de coste para configurar y personalizar sistemas de monitorización de señales generadas por sensores biológicos móviles.
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