Importancia del Pre-entrenamiento en el Desarrollo de una Red Neuronal Convolucional Ligera para la Evaluación de la Calidad del ECG

• Autores: Alvaro Huerta Herraiz, A. Martinez Rodrigo, José Joaquín Rieta Ibáñez, Rubén Alcaraz Martínez
• Localización: CASEIB 2023. Libro de Actas del XLI Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica: Contribuyendo a la salud basada en valor / coord. por Joaquín Roca González, Dolores Ojados González, Juan Suardíaz Muro, 2023, ISBN 978-84-17853-76-1, págs. 235-238
• Idioma: español
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  • La utilización de dispositivos portátiles para la adquisición de´ ECG de larga duración es cada vez mayor. Sin embargo, una señal de ECG tan extensa puede registrar ruido o interferencias, por lo que es crucial una evaluación precisa de su calidad. Recientemente se ha estandarizado el uso de redes neuronales convolucionales (RNCs) para este cometido, mostrando un rendimiento muy prometedor, sin embargo, requieren muchos recursos limitando así su uso en sistemas portátiles. En este trabajo´ se propone explorar la capacidad de las RNC ligeras, las cuales requieren muchos menos parámetros que las tradicionales RNCs´ pre-entrenadas. Así pues, en este trabajo se comparo el rendimiento de una RNC en dos circunstancias diferentes, entrenada desde cero y pre-entrenada sobre un conjunto de imágenes naturales con 70 clases diferentes. Además, como referencia, también se evaluó el rendimiento del conocido modelo GoogLeNet.´ Todas las RNCs se sometieron a un ajuste fino con un conjunto balanceado ...