Desarrollo de algoritmos para análisis del ECG como ayuda al diagnóstico de trastornos del sueño
Authors
Cuevas Notario, AlejandroDirector
Jiménez Martín, AnaDate
2018Keywords
Electrocardiograma (ECG)
Algoritmo apnea
EDR
Heart Rate Variability (HRV)
Fusión de datos
Dempster-Shafer
Document type
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
A lo largo del presente documento, se describe el desarrollo de un algoritmo de análisis del ECG con el objetivo de utilizarlo como ayuda al diagnóstico de trastornos del sueño, concretamente para la identificación de apneas centrales del sueño. Se han elaborado varios algoritmos de detección de apneas centrales a partir de información extraída del ECG con unos parámetros estadísticos de precisión en torno al 90%. Además, se ha desarrollado un proceso de fusión de datos, basado en la teoría de la evidencia de Dempster-Shafer, que ha reportado unos resultados del 100% de detección para las muestras bajo estudio, con un 84% de ellas con un nivel de certeza por encima del 90%. Throughout this document, the development of an ECG analysis algorithm is described with the aim of using it as an aid to the diagnosis of sleep disorders, specifically for the identification of central sleep apneas. Several central apnea detection algorithms have been developed from information extracted from the ECG with statistical parameters of precision around 90%. In addition, a data fusion process has been developed, based on the Dempster-Shafer theory of evidence, which has reported 100% detection results for the segments under study, with 84% of them at level of certainty above 90%.
Files in this item
Files | Size | Format |
|
---|---|---|---|
TFG_Cuevas_Notario_2018.pdf | 4.010Mb |
![]() |
Files | Size | Format |
|
---|---|---|---|
TFG_Cuevas_Notario_2018.pdf | 4.010Mb |
![]() |