Análisis de Textura para la detección del Síndrome de Apnea Nocturna

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L. B. Contreras-Chávez
G. Guerrero-Mora
M. O. Méndez
E. R. Palacios-Hernández
A. Alba-Cadena
J. Kortelainen

Abstract

La apnea es un problema mundial que afecta a casi el 4% de la población y que tiene implicaciones en ámbitos tanto sociales como fisiológicos. En este trabajo se presenta un algoritmo para la detección del síndrome de apnea-hipopnea del sueño (SAHS) basada en la señal respiratoria tomada de los registros polisomnográficos y de un colchón sensorizado de 10 pacientes, siguiendo los protocolos bioéticos para la investigación con seres humanos. El algoritmo utiliza la transformada wavelet y el análisis de textura para la extracción de rasgos en ventanas de 2 minutos. Estos rasgos son usados como entradas a clasificadores lineales y cuadráticos para discriminar entre ventanas con apnea y no-apnea. Los resultados muestran un nivel de exactitud de aproximadamente 90% para la señal de flujo, mientras que para la señal del colchón fue de cerca de 74%. Estos resultados sugieren que el análisis de textura es una buena herramienta en la extracción de rasgos para la detección de SAHS, y el colchón parece ser un método prometedor para el diagnóstico de este trastorno del sueño en forma indirecta.

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How to Cite
Contreras-Chávez, L. B., Guerrero-Mora, G., Méndez, M. O., Palacios-Hernández, E. R., Alba-Cadena, A., & Kortelainen, J. (2017). Análisis de Textura para la detección del Síndrome de Apnea Nocturna. Memorias Del Congreso Nacional De Ingeniería Biomédica, 1(1), 123–126. Retrieved from https://memoriascnib.mx/index.php/memorias/article/view/189
Section
Trabajos Libres 2014-2017