Métodos automáticos para la detección de apnea del sueño a partir del procesado de señales de EEG y ECG

Abstract

[ES] La apnea del sueño es la suspensión temporal de la respiración durante el sueño.Este problema afecta a numerosas personas con diferentes niveles de gravedad. En todo caso, disponer de un sistema que de forma automática detecte la presencia de apnea del sueño, resulta de gran interés para un mejor diagnóstico y prevención. En este trabajo fin de master se abordará el desarrollo de métodos de detección automática de apnea a partir del procesado de señales registradas mediante los denominados polisomnogramas, en particular señales de electrocardiografía (ECG) y electroencefaografía (EEG). Para cada tipo se señal se estudiará y se procederá a definir el preprocesado, las extracción/selección/reducción de características y las técnicas de clasificación automática que resulten más adecuadas. Se realizará un estudio experimental comparativo entre las diferentes opciones. Finalmente, se planteará la posible fusión de métodos para mejorar las prestaciones individuales de los diferentes detectores de apnea del sueño que se deduzcan del trabajo.

[EN] Sleep apnea is the temporary suspension of breathing during sleep. This problem affects many people with different levels of severity. In any case, having a system that automatically detects the presence of sleep apnea is of great interest for a better diagnosis and prevention. In this master's thesis, the development of automatic apnea detection methods from the processing of signals registered using so-called polysomnograms, in particular electrocardiography (ECG) and electroencephalography (EEG) signals, will be addressed. The most adequate preprocessing, extraction / selection / reduction of characteristics and automatic classification techniques will be defined for each type of signal. A comparative experimental study will be carried out between the different options. Finally, the possible fusion of methods to improve the individual performance of the different sleep apnea detectors that are deduced from the work will be considered.