Cárdenas Barrera, Julián LucianoGarmendia Marrero, Adriel Ernesto2015-06-022015-06-022014-06-22http://hdl.handle.net/123456789/411La 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.esEste 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 LicenseFases de SueñoDetección de FasesProcesamiento de SeñalesSueñoThesis