Aprendizaje automático y profundo enfocado al análisis de bioseñales: Apoyo al diagnóstico clínico
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Se presenta el desarrollo de un sistema de análisis cuantitativo de señales EMG para la detección automática de enfermedades neuromusculares y señales ECG para la detección de enfermedades cardíacas, el cual se ha enfocado en la implementación de algoritmos de procesamiento de señales para la identificación y segmentación de actividades eléctricas individuales empleando técnicas novedosas de reconocimiento de patrones con modelos de aprendizaje automatizado y profundo.
Cómo participar

Transmisión vía YouTube: ICAT-UNAM Oficial:

https://www.youtube.com/c/ICATUNAMOficial

 

La medicina moderna se ha caracterizado por hacer uso del análisis de bioseñales como herramienta clave para el diagnóstico clínico y seguimiento de la salud de un paciente. Se presenta el desarrollo de un sistema de análisis cuantitativo de señales EMG para la detección automática de enfermedades neuromusculares y señales ECG para la detección de enfermedades cardíacas, el cual se ha enfocado en la implementación de algoritmos de procesamiento de señales para la identificación y segmentación de actividades eléctricas individuales empleando técnicas novedosas de reconocimiento de patrones con modelos de aprendizaje automatizado y profundo.

 

 

Cómo participar

Transmisión vía YouTube: ICAT-UNAM Oficial:

https://www.youtube.com/c/ICATUNAMOficial