Aplicación de redes neuronales para predicción de señales cardiovasculares

Resumen

Los parámetros del sistema cardiovascular en general brindan información vinculada al normal funcionamiento fisiológico y pueden ser utilizadas en la predicción de singularidades propias enfermedades. En particular, se estudiaron registros eléctricos y biomecánicos en relación con el sistema integrado cardio-respiratorio-vascular. Se aplicaron métodos de aprendizaje profundo a éstos registros, en secuencias de datos provenientes de la red vascular sistémica mediante el uso de una red neuronal dinámica: Long-Short Term Memory, para la predicción de series temporales como la presión aórtica y el electrocardiograma utilizando herramientas de análisis computacional. Se lograron comparar errores entre las predicciones y los conjuntos de entrenamiento y de validación de las señales reales obtenidas de un protocolo clínico de medición, consiguiendo resultados con optimizadores como adam o adagrad.