Extracción de la señal del electrocardiograma fetal basada en el agrupamiento K-means

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

doi:10.56294/dm202384

Artículos originales

Published: 2023-12-29

DOI: https://doi.org/10.56294/dm202384

Extracción de la señal del electrocardiograma fetal basada en el agrupamiento K-means

Resumen

Los electrocardiogramas (ECG) fetales proporcionan información crucial para las intervenciones y diagnósticos de las embarazadas a nivel clínico. Las señales maternas son robustas, lo que dificulta la recuperación y detección de ECGs fetales. En este artículo, proponemos una solución basada en Machine Learning adaptando el clustering de k-means para detectar el ECG fetal mediante la grabación de los ECGs. En nuestra primera parte de preprocesamiento, intentamos normalizar y segmentar la forma de onda del ECG. A continuación, utilizamos la distancia euclídea para medir la similitud. Para identificar un cierto número de centroides en nuestros datos, los resultados clasificados en dos clases se representan en la última parte mediante gráficos y se comparan con otros algoritmos, como el clasificador CNN, para demostrar la eficacia de este enfoque innovador, que puede aplicarse en tiempo real.

Keywords:

Machine Learning,

ECG,

K-means,

Electrocardiogramas Fetales,

Cómo citar

Moutaib M, Fattah M, Farhaoui Y, Aghoutane B, El Bekkali M. Extracción de la señal del electrocardiograma fetal basada en el agrupamiento K-means. Data and Metadata [Internet]. 29 de diciembre de 2023 [citado 6 de julio de 2024];2:84. Disponible en: https://dm.saludcyt.ar/index.php/dm/article/view/84

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