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

• Autores: Rosa María Aguilar Chinea, Jesús Miguel Torres Jorge, Carlos Alberto Martín Galán
• Localización: Actas de las XXXVIII Jornadas de Automática / coord. por Hilario López García, 2017, ISBN 978-84-16664-74-0, págs. 528-533
• Idioma: español
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  • 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.