Clasificación de los desórdenes del sueño a través de polisomnogramas usando un algoritmo de aprendizaje profundo.

Rodríguez Castrejón, Marco Antonio

Clasificación de los desórdenes del sueño a través de polisomnogramas usando un algoritmo de aprendizaje profundo.

dc.contributor.advisor	Ortega Máynez, Leticia
dc.contributor.author	Rodríguez Castrejón, Marco Antonio
dc.date.accessioned	2024-09-18T17:15:04Z
dc.date.available	2024-09-18T17:15:04Z
dc.date.issued	2022-10
dc.description	La presente investigación tiene como objetivo la clasificación o predicción de los siguientes trastornos del sueño: epilepsia nocturna del lóbulo frontal, apnea obstructiva del sueño, movimiento periódico de piernas y desorden de comportamiento durante la fase REM (movimiento rápido de los ojos), por medio de algoritmos de aprendizaje profundo con señales extraídas de polisomnogramas. Se consultaron las bases de datos públicas y privadas: CAP Sleep Database y Wisconsin Sleep Cohort (WSC), de las cuales se extrajeron polisomnogramas (PSG) de diez participantes de cada trastorno además de diez sin algún trastorno, de los cuales se utilizó las señales electroencefalograma (EEG1, EEG2), electrocardiograma (ECG) y saturación de oxígeno en sangre arterial (SaO2/SpO2). Primero se filtró el ruido de las señales por medio de un filtro FIR exceptuando la señal de saturación de oxígeno, posteriormente se segmentaron las señales en ventanas de 20 segundos con traslape para ser codificadas en imágenes por medio de funciones de transformación de series en el tiempo, las cuales alimentan a una red neuronal convolucional recurrente. Como resultado se obtuvo una precisión de 0.94. Como conclusión podemos observar que esta investigación brinda una herramienta a los especialistas del área del sueño (psiquiatría, neurología, neurofisiología, etc.) para clasificar y diagnosticar los trastornos del sueño, ahorrándoles tiempo y automatizando el proceso con precisión sin embargo es necesario trabajar con más datos del PSG para obtener mejores resultados.
dc.description.video	https://erecursos.uacj.mx/bitstreams/9e36fbe9-c9f5-45bb-bd60-1c6c9317c1fb/download
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.11961/6987
dc.language.iso	spa	es
dc.publisher	Universidad Autónoma de Ciudad Juárez	es
dc.relation.ispartof	Maestría en Ingeniería Eléctrica	es
dc.relation.ispartof	Departamento de Ingeniería Eléctrica y Computación	es
dc.relation.ispartof	Instituto de Ingeniería y Tecnología	es
dc.rights	Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Mexico	en
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/mx/
dc.subject	Aprendizaje profundo; mecanismo de atención; apnea del sueño; epilepsia nocturna del lóbulo frontal; codificación series en el tiempo.
dc.title	Clasificación de los desórdenes del sueño a través de polisomnogramas usando un algoritmo de aprendizaje profundo.
dc.type	Tesis maestría	es
dc.type	Trabajo de titulación de posgrado
dcrupi.departamento	Departamento de Ingeniería Eléctrica y Computación	es
dcrupi.instituto	Instituto de Ingeniería y Tecnología	es
dcrupi.programa-academico	Maestría en Ingeniería Eléctrica	es
dcterms.thumbnail	http://ri.uacj.mx/vufind/thumbnails/pi-iit-maestria.png	es