Clasificación automática de las etapas del sueño mediante clasificador neuronal de aprendizaje profundo
Hoy en día los trastornos del sueño son muy comunes en la población mundial causando una reducción significativa en la calidad de vida de las personas. El estudio nocturno del sueño o polisomnografía (PSG) se considera el estándar o prueba de oro para el diagnóstico y el tratamiento de diversos tras...
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| Hovedforfatter: | |
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| Andre forfattere: | |
| Format: | Trabajo recepcional licenciatura |
| Sprog: | spa |
| Udgivet: |
Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
2019
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| Fag: | |
| Online adgang: | http://hdl.handle.net/20.500.11961/5047 |
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| Summary: | Hoy en día los trastornos del sueño son muy comunes en la población mundial causando una reducción significativa en la calidad de vida de las personas. El estudio nocturno del sueño o polisomnografía (PSG) se considera el estándar o prueba de oro para el diagnóstico y el tratamiento de diversos trastornos del sueño [1], el cual utiliza distintos equipos complejos de diagnóstico médico con los que se adquieren un gran número de señales fisiológicas. En el pasado, se han hecho importantes esfuerzos para proporcionar a los médicos herramientas fiables y menos invasivas para clasificar automáticamente las etapas del sueño y así obtener un diagnóstico de trastornos relacionados. Algunos sistemas están disponibles en el mercado para realizar esta tarea, sin embargo los especialistas del sueño se muestran escépticos acerca de su uso debido a la falta de precisión de los sistemas [2]. Por lo tanto, nuevas técnicas para la clasificación automática de las etapas del sueño se están desarrollando como consecuencia de la importancia de la detección apropiada y oportuna de los trastornos del sueño [1]. |
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