Arrhythmia Detection Using Convolutional Neural Models

Resumen

Nuestra meta principal consistió en estudiar la efectividad de la transferencia de aprendizaje en el uso de CNNs 2D. Para ello, generamos espectrogramas, a partir de segmentos de electrocardiogramas, que sirvieron como entrada de una CNN para extraer automáticamente sus características. Estas características son clasificadas por un MLP para discernir entre segmentos arrítmicos o normales, obteniendo una precisión del 90%.