Clasificación automática de fases de sueño en adultos a partir de la señal EEG

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.advisorCárdenas Barrera, Julián Luciano
dc.contributor.authorGarmendia Marrero, Adriel Ernesto
dc.coverage.spatial1016432en_US
dc.date.accessioned2015-06-02T21:06:40Z
dc.date.available2015-06-02T21:06:40Z
dc.date.issued2014-06-22
dc.description.abstractLa clasificación del sueño en etapas es un proceso muy laborioso y consumidor de tiempo. El creciente número de padecimientos de origen cerebral descubiertos en las últimas décadas vinculadas al sueño necesita el desarrollo de algoritmos confiables de detección de sueño REM que no sean basados en los tradicionales tríos de señales EEG, EOG y EMG. Este artículo presenta un algoritmo automático de detección de fases de sueño y de ondas características en adultos usando sólo las derivaciones de EEG Fpz-Cz y Pz-Oz, mediante la extracción de rasgos espectrales y morfológicos de dicha señal, y empleando como clasificador una red neuronal artificial. El algoritmo se evaluó sobre 1752 segmentos de 30 segundos del sueño de 10 sujetos sanos, obteniéndose una tasa de aciertos de 90,2% y una sensibilidad y selectividad por fase típicamente mayor que el 83,0%, con un valor medio cercano al 90,0%. Con el empleo de este algoritmo se pretende aumentar el confort de los pacientes a la hora de realizar estudios de sueño, permitiendo que el estudio clínico se realice en condiciones más naturales, aumentando así su eficacia.en_US
dc.description.sponsorshipFacultad de Ingeniería Eléctrica. Centro de Estudios de Electrónica y Tecnologías de la Informaciónen_US
dc.description.statusnon-publisheden_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/411
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad Central "Marta Abreu" de Las Villasen_US
dc.rightsEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: Creative Commons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 Licenseen_US
dc.subjectFases de Sueñoen_US
dc.subjectDetección de Fasesen_US
dc.subjectProcesamiento de Señalesen_US
dc.subjectSueñoen_US
dc.titleClasificación automática de fases de sueño en adultos a partir de la señal EEGen_US
dc.typeThesisen_US
dc.type.thesisbacheloren_US

Archivos

Bloque original
Mostrando 1 - 1 de 1
Miniatura
Nombre:
Adriel Ernesto Garmendia Marrero.pdf
Tamaño:
2.33 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descargar
Bloque de licencias
Mostrando 1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
Nombre:
license.txt
Tamaño:
3.33 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:
Descargar

Colecciones

Tesis de Pregrado - Ingeniería Biomédica