Devia Serna, Julián David.
Implementación de una arquitectura basada en plataformas de computación de alto desempeño y tiempo real para el procesamiento de señales cardíacas [Recurso Electrónico] / Julián David Devia Serna y Daniela Sepúlveda Alzate. - Bogotá (Colombia): Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 2018 - 69 paginas. gráficos.
Tesis (Ingeniero de Sistemas)
En el proyecto se implementó una arquitectura escalable para el monitoreo en tiempo real de la salud cardíaca (HAAS - Holter As A Service), fuertemente ligada con las tendencias E-Health y M-Health para facilitar el acceso y monitoreo remoto desde dispositivos móviles hacía una plataforma web con acceso de los pacientes, médicos, enfermeras y demás personal médico. Con el objetivo de brindar un mejor servicio a las personas con enfermedades cardíacas, una de las principales causas de mortalidad en el mundo.
La arquitectura fue implementada con un framework de software libre llamado Apache Storm e integración de procesamiento con tarjetas de vídeo Nvidia-Cuda, con el objetivo de mejorar el tiempo de ejecución de algoritmos usados para el procesamiento de electrocardiogramas (ECG), que reflejan las señales cardíacas del paciente, también mejorar la capacidad de atención en tiempo real en los centros de salud y la detección automática de cardiopatías mediante la integración de un módulo de Machine Learning.
COMPUTACIÓN
PROCESAMIENTO DE SEÑALES CARDÍACAS
SOFWARE PARA COMPUTADORES
TESIS Y DISERTACIONES ACADÉMICAS
003 / D492i
Implementación de una arquitectura basada en plataformas de computación de alto desempeño y tiempo real para el procesamiento de señales cardíacas [Recurso Electrónico] / Julián David Devia Serna y Daniela Sepúlveda Alzate. - Bogotá (Colombia): Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 2018 - 69 paginas. gráficos.
Tesis (Ingeniero de Sistemas)
En el proyecto se implementó una arquitectura escalable para el monitoreo en tiempo real de la salud cardíaca (HAAS - Holter As A Service), fuertemente ligada con las tendencias E-Health y M-Health para facilitar el acceso y monitoreo remoto desde dispositivos móviles hacía una plataforma web con acceso de los pacientes, médicos, enfermeras y demás personal médico. Con el objetivo de brindar un mejor servicio a las personas con enfermedades cardíacas, una de las principales causas de mortalidad en el mundo.
La arquitectura fue implementada con un framework de software libre llamado Apache Storm e integración de procesamiento con tarjetas de vídeo Nvidia-Cuda, con el objetivo de mejorar el tiempo de ejecución de algoritmos usados para el procesamiento de electrocardiogramas (ECG), que reflejan las señales cardíacas del paciente, también mejorar la capacidad de atención en tiempo real en los centros de salud y la detección automática de cardiopatías mediante la integración de un módulo de Machine Learning.
COMPUTACIÓN
PROCESAMIENTO DE SEÑALES CARDÍACAS
SOFWARE PARA COMPUTADORES
TESIS Y DISERTACIONES ACADÉMICAS
003 / D492i
AK. 45 No. 205 - 59, Autopista Norte.
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