%0 Journal Article 
%A Alonso Lucea, Carlos
%T Detección automática de apneas del sueño a partir del electrocardiograma
%D 2022
%U http://hdl.handle.net/10017/53497
%X En este proyecto se desarrollan dos clasificadores para la detección de apneas centrales  utilizando la señal ECG de pacientes reales. El primero de ellos utiliza un decisor 
estadístico basado en la teoría de la evidencia de Dempster-Shafer para fusionar los resultados  obtenidos de seis técnicas de identificación de apneas diferentes, a partir de la señal EDR.  Los resultados muestran una detección del 82 % con un 63 % de ellas con un nivel de certeza por encima del 90 %. En el segundo, mediante técnicas de Machine Learning, con una red neuronal de siete capas, se consiguen resultados del 89 % de detección.

%K Apnea del sueño
%K Electrocardiograma
%K Señal EDR
%K Dempster-Shafer
%K Redes neuronales
%K Fusión de datos
%K Sleep apnea
%K Electrocardiogram
%K EDR signal
%K Neural netwotk
%K Data fusion
%K Telecomunicaciones
%K Telecommunication
%~ Biblioteca Universidad de Alcala