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Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-06292015-124226


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
PAPINI, GABRIELE
Indirizzo email
gab.papini@gmail.com
URN
etd-06292015-124226
Titolo
Stima del fitness cardiovascolare in pazienti con infarto del miocardio usando sensori wearable e tecniche di machine learning
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
INGEGNERIA BIOMEDICA
Relatori
relatore Prof. Landini, Luigi
relatore Dott. Bonomi, Alberto
Parole chiave
  • artificial neural network
  • cardiovascular disease
  • fitness cardiovascolare
  • infarto del miocardio
  • machine learning
  • reti neurali artificiali
  • vo2max
  • wearable device
Data inizio appello
17/07/2015
Consultabilità
Completa
Riassunto
L’obiettivo del presente lavoro di tesi è ottenere un algoritmo di stima del fitness cardiovascolare in pazienti con infarto del miocardio mediante dati di accelerazioni durante un procollo prestabilito.
Dopo una descrizione introduttiva riguardante le difficoltá che presenta un’esatta stima di questa variabile (sopratutto in questo tipo di soggetti) e le tecniche di machine learning, verranno illustrate le modalitá di raccolta dei dati e come questi sono stati elaborati per ottenere le features usate per la stima fitness cardiovascolare dei pazienti.
Tramite queste ultime sono stata costruite e validate diverse reti neurali artificiali per poter predire il parametro di interesse. Tali reti sono state quindi confrontate con metodi noti in letteratura, opportunamente adeguati ai dati a disposizione, per verificare la qualita' del sistema creato.