{"id":83180,"date":"2025-12-17T10:51:42","date_gmt":"2025-12-17T13:51:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=83180"},"modified":"2025-12-17T10:51:42","modified_gmt":"2025-12-17T13:51:42","slug":"presento-trabajo-final-de-grado-denominado-deteccion-de-anomalias-cardiacas-a-partir-de-electrocardiogramas-utilizando-redes-neuronales-profundas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=83180","title":{"rendered":"Present\u00f3 Trabajo Final de Grado denominado \u00abDetecci\u00f3n de Anomal\u00edas Card\u00edacas a Partir de Electrocardiogramas Utilizando Redes Neuronales Profundas\u00bb"},"content":{"rendered":"<p><strong><em>\u00abDetecci\u00f3n de Anomal\u00edas Card\u00edacas a Partir de Electrocardiogramas Utilizando Redes Neuronales Profundas<\/em><em>\u00bb<\/em>,\u00a0<\/strong>se denomina el Trabajo Final de Grado (TFG) presentado por el ahora ingeniero <strong>Diego Ricardo Amarilla Fari\u00f1a,<\/strong>\u00a0como prueba final para egresar de la carrera de\u00a0<b>Ingenier\u00eda Mecatr\u00f3nica\u00a0<\/b>de la<b>\u00a0Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA).<\/b> La defensa del trabajo se realiz\u00f3 el martes 16 de Diciembre del 2025 en la Instituci\u00f3n.<!--more--><\/p>\n<p>Las enfermedades cardiovasculares contin\u00faan siendo la principal causa de morbilidad y mortalidad a nivel global, lo que subraya la necesidad de contar con herramientas diagn\u00f3sticas precisas, accesibles y oportunas. El electrocardiograma (ECG) de 12 derivaciones constituye el est\u00e1ndar cl\u00ednico para evaluar la actividad el\u00e9ctrica card\u00edaca, permitiendo identificar arritmias, trastornos de conducci\u00f3n y alteraciones de la repolarizaci\u00f3n con alta sensibilidad diagn\u00f3stica. Su relevancia deriva de la estrecha relaci\u00f3n entre la se\u00f1al el\u00e9ctrica del coraz\u00f3n y el estado fisiol\u00f3gico del miocardio, relaci\u00f3n ampliamente documentada en la literatura cl\u00ednica.<\/p>\n<p>El diagn\u00f3stico temprano de estas condiciones tiene un impacto directo en la reducci\u00f3n de eventos agudos y en la mejora del pron\u00f3stico a largo plazo.\u00a0En entornos reales de atenci\u00f3n y en dispositivos port\u00e1tiles es frecuente disponer de un n\u00famero reducido de derivaciones de electrocardiograma (ECG), lo que limita la capacidad diagn\u00f3stica frente al est\u00e1ndar de 12 derivaciones.<\/p>\n<p>En el Trabajo Final de Grado presentado se estudi\u00f3 un marco basado en redes neuronales profundas para la reconstrucci\u00f3n de derivaciones faltantes y la detecci\u00f3n autom\u00e1tica de anomal\u00edas card\u00edacas. Se utiliz\u00f3 el subconjunto CODE-15 % como base de datos, a partir del cual se entrenan modelos LSTM capaces de reconstruir derivaciones adicionales a partir de un conjunto reducido de tres derivaciones de entrada. Sobre las se\u00f1ales originales y reconstruidas se entrena y ajusta un clasificador ResNet1D para seis diagn\u00f3sticos seleccionados. El desempe\u00f1o se eval\u00faa mediante m\u00e9tricas como AUROC, F1 macro y curvas precisi\u00f3n\u2013recobrado, adem\u00e1s de pruebas estad\u00edsticas sobre las diferencias entre modelos. Finalmente, se compar\u00f3 el rendimiento del sistema autom\u00e1tico con el de m\u00e9dicos en formaci\u00f3n y cardi\u00f3logos, para analizar la viabilidad cl\u00ednica de utilizar ECG reconstruidos en escenarios de recursos limitados.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00abDetecci\u00f3n de Anomal\u00edas Card\u00edacas a Partir de Electrocardiogramas Utilizando Redes Neuronales Profundas\u00bb,\u00a0se denomina el Trabajo Final de Grado (TFG) presentado por el ahora ingeniero Diego Ricardo Amarilla Fari\u00f1a,\u00a0como prueba final para egresar de la carrera de\u00a0Ingenier\u00eda Mecatr\u00f3nica\u00a0de la\u00a0Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA). 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