Fetal and Maternal Electrocardiogram ECG Prediction using Convolutional Neural Networks

Mohammed Moutaib; Mohammed Fattah; Yousef Farhaoui; Badraddine Aghoutane; Moulhime El Bekkali

doi:10.56294/dm2023113

Artículos originales

Published: 2023-12-30

DOI: https://doi.org/10.56294/dm2023113

Predicción del electrocardiograma fetal y materno mediante redes neuronales convolucionales

Resumen

La predicción de electrocardiogramas (ECG) fetales y maternos es crucial en la monitorización prenatal avanzada. En este estudio, exploramos la eficacia de las redes neuronales convolucionales (CNN), utilizando una metodología cuidadosamente desarrollada para predecir la categoría de ECG fetal (F) o materno (M). En la primera parte, entrenamos un modelo CNN para predecir imágenes de ECG fetales y maternas. En las secciones siguientes, se revelarán los resultados del estudio. El modelo CNN demostró su capacidad para discriminar eficazmente entre patrones fetales y maternos utilizando características aprendidas automáticamente.

Keywords:

ECG,

CNN,

Electrocardiogramas Fetales,

Aprendizaje Automático,

IoMT,

Cómo citar

Moutaib M, Fattah M, Farhaoui Y, Aghoutane B, El Bekkali M. Predicción del electrocardiograma fetal y materno mediante redes neuronales convolucionales. Data and Metadata [Internet]. 30 de diciembre de 2023 [citado 6 de julio de 2024];2:113. Disponible en: https://dm.saludcyt.ar/index.php/dm/article/view/113

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