Red neuronal autorregresiva no lineal con entradas exógenas para la predicción del electroencefalograma fetal

  1. Rosa M Aguilar
  2. Jesús Torres
  3. Carlos Martín
Libro:
Actas de las XXXVIII Jornadas de Automática
  1. Hilario López García (coord.)

Editorial: Servicio de Publicaciones ; Universidad de Oviedo

ISBN: 978-84-16664-74-0

Año de publicación: 2017

Páginas: 528-533

Congreso: Jornadas de Automática (38. 2017. Gijón)

Tipo: Aportación congreso

Resumen

Este artículo describe un algoritmo simple y robusto para la simulación de señales biomédica usando una red neuronal autorregresiva no lineal con entradas exógenas (NARX- nonlinear autorregresive network with exogenous inputs). La NARX puede ajustarse para sistemas dinámicos cuya salida depende tanto de la entrada recibida como del estado en que se encuentre el sistema. Por lo que es especialmente adecuada para la estimación de los componentes cuasi-periódico de las señales fisiológicas, tales como el Electroencefalograma (ECG). La validez y rendimiento del método descrito se confirman a través de experimentos sobre datos reales obtenidos de la base de datos de acceso público PhysioNet.