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Detección de apneas del sueño utilizando redes neuronales

Autor

Ochagavia, Lara

Ferreyra, Lucas

Título

Detección de apneas del sueño utilizando redes neuronales

Colaborador

Veiga, Ricardo

Descripción

Grado obtenido: Ingeniero Electrónico de la Universidad de Buenos Aires

Disciplina: Ingeniería Electrónica

Fil: Ochagavia, Lara. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.

Fil: Ferreyra, Lucas. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.

Editor

Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería

Fecha

2024

Extensión

146 p.

Resumen

Esta investigación presenta un enfoque basado en inteligencia artificial para la detección de apneas del sueño, utilizando datos anotados por médicos del Hospital Tornú. Se emplea Python para procesar los datos y transformarlos en un problema de aprendizaje supervisado. A través de PyTorch y haciendo uso de la GPU de Google Colab, se implementa una red neuronal hibrida compuesta por una Convolutional Neural Network 1D (CNN1D) y una Long Short-Term Memory (LSTM), obteniendo resultados de Sensitivity, Specificity y Accuracy comparables a los estándares de referencia para la detección de apneas. Además, se incorpora una técnica de postprocesamiento para corregir posibles errores generados por la red neuronal aplicando criterios médicos determinísticos. A partir de las correcciones se calcula como diagnostico preliminar una estimación del ´índice de eventos respiratorios. Los resultados se validan mediante la comparación gráfica con eventos reales anotados por médicos, demostrando la efectividad y precisión del sistema propuesto.

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