Detección de Latidos Cardiacos Ectópicos con Redes Neuronales

JUAN FRITSCHY; MARCELO RISK

Procesamiento de señales e imágenes: teoría y aplicaciones

FRBA UTN

Lugar: Buenos Aires; Año: 2004; p. 360 - 385

El estudio de las redes neuronales no supervisadas o mapas auto-organizados (comúnmente conocidos por su sigla en inglés, SOM: Self-Organizing Maps) comienza a principios de los años ochenta (Kohonen 1984) con el firme objetivo de modelar y describir el funcionamiento del cerebro humano o, al menos, su habilidad cognitiva sobre el mundo exterior. A pesar del probablemente infinito e incierto camino que se tenía por delante y desafiando el Teorema de Incompletitud de Göedel (Hofstadter 1987) que demuestra cómo un sistema no puede estudiarse a sí mismo (en este caso el sistema cognitivo humano) esta nueva rama de la ciencia generó numerosos modelos para afrontar el problema planteado. Es a partir de comienzos de la década del noventa, y debido al increíble desarrollo de la capacidad computacional (en particular con el procesamiento paralelo), que el estudio de los SOMs se escinde en dos ramas. La primera conserva el foco de atención en la modelización de la mimesis biológica que venía desarrollándose y la segunda comienza a tomar a los SOMs como simples algoritmos de computadoras que, abstraídos de la intención original, pueden aplicarse a diferentes situaciones con resultados exitosos. Este breve capítulo tiene por objetivo la descripción teórica, junto con una aplicación en el campo de la medicina cardiaca, de una línea de investigación acerca de los SOMs fundada por el científico finlandés Teuvo Kohonen. Este enfoque, en el cual se irán presentando aspectos teóricos y prácticos, permitirá comprender uno de los modelos más sencillos y efectivos para la resolución de los llamados problemas difusos, que se describirán en breve.