Algoritmo de Deep-learning híbrido para predicción de eventos de apnea del sueño
Abstract
Predecir la aparición de eventos de apnea durante el sueño, tiene como beneficio reducir los efectos patológicos de la apnea, como la dificultad de concentrarse, perdidas de memoria y somnolencia diurna. El proyecto tiene como objetivo principal mejorar la calidad de la predicción de eventos de apnea del sueño mediante el uso de un algoritmo híbrido de Deep-learning y la fusión de señales de polisomnografía, además de validar el modelo propuesto mediante un estudio comparativo entre este y otros algoritmos utilizados comúnmente, utilizando señales provenientes de diversas bases de datos de polisomnografía.
Más información
Fecha de publicación: | 2016 |
Año de Inicio/Término: | 2016-2017 |
Financiamiento/Sponsor: | Universidad de Valparaíso |
DOI: |
Concurso de proyectos para estudiantes, "Los Estudiantes Primero", PMI UVA 1315; GEROPOLIS, PMI UVA 1401 e Innovación en Salud, PMI UVA 1402. |