Métodos automáticos para la detección de apnea del sueño a partir del procesado de señales de EEG y ECG
[ES] La apnea del sueño es la suspensión temporal de la respiración durante el sueño.Este problema afecta a numerosas personas con diferentes niveles de gravedad. En todo caso, disponer de un sistema que de forma automática detecte la presencia de apnea del sueño, resulta de gran interés para un mej...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/152442 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/152442 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Detección de apnea Señales EEG Señales ECG Clasificación Apnea detection EEG signals ECG signals Classification TEORIA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES Máster Universitario en Tecnologías, Sistemas y Redes de Comunicaciones-Màster Universitari en Tecnologies, Sistemes i Xarxes de Comunicacions |
| Sumario: | [ES] La apnea del sueño es la suspensión temporal de la respiración durante el sueño.Este problema afecta a numerosas personas con diferentes niveles de gravedad. En todo caso, disponer de un sistema que de forma automática detecte la presencia de apnea del sueño, resulta de gran interés para un mejor diagnóstico y prevención. En este trabajo fin de master se abordará el desarrollo de métodos de detección automática de apnea a partir del procesado de señales registradas mediante los denominados polisomnogramas, en particular señales de electrocardiografía (ECG) y electroencefaografía (EEG). Para cada tipo se señal se estudiará y se procederá a definir el preprocesado, las extracción/selección/reducción de características y las técnicas de clasificación automática que resulten más adecuadas. Se realizará un estudio experimental comparativo entre las diferentes opciones. Finalmente, se planteará la posible fusión de métodos para mejorar las prestaciones individuales de los diferentes detectores de apnea del sueño que se deduzcan del trabajo. |
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