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Tesi etd-06292015-124226


Thesis type
Tesi di laurea magistrale
Author
PAPINI, GABRIELE
email address
gab.papini@gmail.com
URN
etd-06292015-124226
Title
Stima del fitness cardiovascolare in pazienti con infarto del miocardio usando sensori wearable e tecniche di machine learning
Struttura
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
INGEGNERIA BIOMEDICA
Supervisors
relatore Prof. Landini, Luigi
relatore Dott. Bonomi, Alberto
Parole chiave
  • reti neurali artificiali
  • artificial neural network
  • cardiovascular disease
  • infarto del miocardio
  • wearable device
  • fitness cardiovascolare
  • vo2max
  • machine learning
Data inizio appello
17/07/2015;
Consultabilità
Parziale
Data di rilascio
17/07/2018
Riassunto analitico

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.
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