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Convolutional Neural Networks to Detect Pediatric Apnea-Hypopnea Events from Oximetry

2019-01-01T00:00:00Z

Pediatric sleep apnea-hypopnea syndrome (SAHS) is a highly prevalent breathing disorder that is related to many negative consequences for the children’s health and quality of life when it remains untreated. The gold standard for pediatric SAHS diagnosis (overnight polysomnography) has several limitations, which has led to the search for alternative tests. In this sense, automated analysis of overnight oximetry has emerged as a simplified technique. Previous studies have focused on the extraction of ad-hoc features from the blood oxygen saturation (SpO2) signal, which may miss useful information related to apnea and hypopnea (AH) events. In order to overcome this limitation of traditional approaches, we propose the use of convolutional neural networks (CNN), a deep learning technique, to automatically detect AH events from the SpO2 raw data. CHAT-baseline dataset, composed of 453 SpO2 recordings, was used for this purpose. A CNN model was trained using 60-s segments from the SpO2 signal using a training set (50% of subjects). Optimum hyperparameters of the CNN architecture were obtained using a validation set (25% of subjects). This model was applied to a third test set (25% of subjects), reaching 93.6% accuracy to detect AH events. These results suggest that the application of CNN may be useful to detect changes produced in the oximetry signal by AH events in pediatric SAHS patients.

Usefulness of Spectral Analysis of Respiratory Rate Variability to Help in Pediatric Sleep Apnea-Hypopnea Syndrome Diagnosis

2019-01-01T00:00:00Z

The sleep apnea-hypopnea syndrome (SAHS) is a chronic respiratory disorder of high prevalence among children (up to 4%). Nocturnal polysomnography (PSG) is the gold standard method to diagnose SAHS, which is a complex, expensive, and time-consuming test. Consequently, alternative simplified methods are demanded. We propose the analysis of the respiratory rate variability (RRV) signal, directly obtained from the airflow (AF) signals. The aim of our study is to evaluate the usefulness of the spectral information obtained from RRV in the diagnosis of pediatric SAHS. A database composed of 946 AF and blood oxygen saturation (SpO2) recordings from children between 0 and 13 years old was used. Our database was divided into four severity groups according to the apnea-hipopnea index (AHI): no-SAHS (AHI < 1 events/h), mild (1 events/h ≤ AHI < 5 events/h), moderate (5 events/h ≤ AHI < 10 events/h), and severe SAHS (AHI ≥ 10 events/h). RRV and 3% oxygen desaturation index (ODI3) were obtained from AF and SpO2 recordings, respectively. A spectral band of interest was determined (0.09–0.20 Hz.) and a total of 12 spectral features were extracted. Nine of these features showed statistically significant differences (p-value < 0.05) among the four severity groups. The spectral features from RRV along with ODI3 were used as inputs to binary logistic regression (LR) classifiers. The diagnostic performance of LR models were evaluated for the AHI cut-off points of 1, 5, and 10 e/h, achieving 66.5%, 84.0%, and 88.5% accuracy, respectively. These results outperformed those obtained by single ODI3. The joint use of the spectral information from RRV and ODI3 achieved a high diagnostic capability in the most severely-affected children, thus showing their complementarity. These results suggest that the information contained in RRV spectrum together with ODI3 is useful to help identify moderate-to-severe SAHS.

Utilidad de la dinámica simbólica para el análisis del registro portatil de oximetría mediante un Smartphone en la ayuda al diagnóstico de la apnea en el sueño infantil

2018-01-01T00:00:00Z

Introducción: Las nuevas tecnologías son esenciales para incrementar la accesibilidad al diagnóstico del síndrome de apnea-hipopnea del sueño (SAHS) pediátrico. El registro portátil de oximetría mediante dispositivos móviles como el Phone Oximeter y su procesado automático mediante nuevas técnicas no lineales podrían acelerar la detección de esta patología. Objetivos: Estudiar la utilidad de la dinámica simbólica para caracterizar la oximetría nocturna portátil; evaluar su capacidad diagnóstica en la detección de SAHS infantil. Método: Se analizaron 142 oximetrías pediátricas obtenidas en el British Columbia Children’s Hospital (Canadá) mediante el Phone Oximeter, dispositivo que integra un sensor de oximetría en un smartphone. La polisomnografía hospitalaria simultánea se tomó como referencia, considerando SAHS moderado-severo un IAH 5 eventos/h. La oximetría fue parametrizada mediante dinámica simbólica, un enfoque no lineal de caracterización de complejidad. Cada registro se transformó en una secuencia de símbolos (n=4) mediante cuantificación no uniforme del rango de datos (3 umbrales: mediana y mediana3%). Se analizaron segmentos de 25 minutos empleando palabras de 3 símbolos (m=3). Se estimó la probabilidad (frecuencia relativa) de las palabras características de estabilidad, incrementos o decrementos de oximetría; el número de palabras con probabilidad <0.001; y la entropía de los símbolos. Estas variables se combinaron con la edad y el IMC mediante regresión logística (LR). El rendimiento diagnóstico se evaluó mediante bootstrapping. Resultados: Un total de 10 variables derivadas del histograma de símbolos arrojaron diferencias significativas (p <0.05) entre pacientes SAHS negativo y SAHS positivo. El modelo LR alcanzó una precisión del 80.4% (67.3% Se, 88.7% Sp) y 0.84 AUC, superando la capacidad diagnóstica del ODI3 convencional (69.8% Se, 74.1% Sp, 72.5% Acc y 0.78 AUC). Conclusión: La dinámica simbólica es útil para caracterizar cambios en la oximetría portátil registrada mediante Phone Oximeter relacionados con el SAHS infantil. Financiación: Junta Castilla y León (VA037U16); MINECO (IJCI-2014-22664).

Análisis automático mediante regresión logística de la señal de oximetría nocturna en niños con sospecha del síndrome de apnea-hipopnea del sueño

2016-01-01T00:00:00Z

Introducción: La saturación de oxígeno en sangre (SpO2) permite estudiar indirectamente las variaciones de la función ventilatoria. Por ello, en el contexto del Síndrome de Apnea-Hipopnea del Sueño (SAHS) en niños, la oximetría nocturna es reconocida como metodología de diagnóstico alternativa a la polisomnografía (PSG) cuando ésta no está disponible. Sin embargo, el análisis estándar de la señal oximétrica tiene limitaciones que reducen la eficacia diagnóstica. Objetivos: Diseñar y evaluar nuevos modelos de regresión logística para el screening automático de SAHS basado en oximetría. Método: Población compuesta por 176 niños con sospecha de SAHS, edad 1-13 años (media 6.95) e IAH 0-162 e/h (media 8.96). La PSG fue el método de referencia. Se extrajeron 17 características de la SpO2. Para los puntos de corte típicos del SAHS infantil (1 y 5 e/h) se seleccionaron automáticamente las características más relevantes (información mutua con el IAH), implementando sendos modelos de regresión logística (RL). La población se dividió aleatoriamente en grupos independientes de entrenamiento (60%) y validación (40%). Resultados: Para los puntos de corte de 1 y 5 e/h, los modelos RL alcanzaron precisiones diagnósticas del 80.0% (sensibilidad 93.1% y especificidad 16.7%) y del 84.3% (sensibilidad 82.1% y especificidad 85.7%), respectivamente, en el grupo independiente de validación. Individualmente, el índice de desaturación convencional del 3% alcanzó una precisión del 77.1% para ambos umbrales. Conclusión: El análisis automático de la oximetría alcanzó precisiones similares para ambos puntos de corte, si bien se obtuvo un par sensibilidad-especificidad más balanceado para un umbral de 5 e/h.

Caracterización de la apnea del sueño infantil mediante nuevas bandas espectrales del EEG

2018-01-01T00:00:00Z

Este estudio se centra en la caracterización del síndrome de la apnea-hipopnea del sueño (SAHS) infantil en el EEG nocturno. Para ello, se ha realizado un análisis espectral sobre los registros de 294 sujetos pediátricos (5-9 años) seleccionados en escuelas infantiles. El análisis espectral derivó en la definición de dos nuevas bandas de interés: i) 0.5-2 Hz, establecida cualitativamente en base a la forma del espectro; y ii) 2-2.7 Hz, estimada cuantitativamente mediante la aplicación de test de significación estadística. Posteriormente, se extrajeron medidas de potencia e irregularidad de dichas bandas para caracterizar las diferencias entre grupos de sujetos con distinto grado de afectación del SAHS. Los resultados muestran descensos de irregularidad (0.5-2 Hz) y potencia (2-2.7 Hz) conforme aumenta la severidad del SAHS. Asimismo, los parámetros de las nuevas bandas de interés correlaron significativamente con los arousals respiratorios, típicos del SAHS, pero no con los espontáneos, que aparecen de manera natural durante el sueño. Los resultados sugieren que los descensos de irregularidad y potencia en las nuevas bandas de interés están relacionados con la fragmentación del sueño, consecuencia directa de los arousals respiratorios. Por tanto, la información obtenida de las bandas espectrales de interés podría ser de utilidad para caracterizar la actividad neuronal específica del SAHS infantil.

Modelos de máquinas de vector soporte aplicados sobre la oximetría nocturna para la detección automática de niños con Síndrome de la Apnea-Hipopnea del Sueño Severo

2016-01-01T00:00:00Z

Introducción: Los niños con índice de apnea-hipopnea (IAH) igual o superior a 5 e/h presentan una mayor probabilidad de sufrir repercusiones negativas en la salud. Por tanto, alcanzar dicho umbral es condición suficiente para indicar tratamiento. La saturación de oxígeno en sangre (SpO2), procedente de la oximetría nocturna, es aceptada como alternativa diagnóstica para el Síndrome de la Apnea-Hipopnea del Sueño (SAHS) en ausencia de polisomnografía (PSG). Sin embargo, su utilización estándar presenta limitaciones que reducen la eficacia diagnóstica. Objetivos: Evaluar modelos de máquinas de vector soporte (MVS) construidos con información oximétrica para la detección automática del SAHS pediátrico. Método: Población de 176 sujetos pediátricos (79 niñas) con sospecha clínica de SAHS y edades de 1 a 13 años (media 6.95). La PSG fue utilizada como referencia diagnóstica presentándose 71 sujetos con IAH ≥ 5 e/h. Se extrajeron automáticamente 4 características espectrales de la SpO2 que fueron utilizadas para entrenar los modelos MVS. El método fue validado mediante validación cruzada dejando uno fuera y comparado con el índice de desaturación de oxígeno del 3% (IDO). Resultados: Los modelos MVS alcanzaron 69.0% Se, 97.1% Sp, 85.8% Acc, 94.2% PPV, 82.3% NPV, 24.1 LR+ y 0.3 LR-. El IDO obtuvo 73.2% Se, 82.9% Sp, 79.0% Acc, 74.3% PPV, 82.1% NPV, 4.3 LR+ y 0.3 LR-. Conclusión: El método automático MVS, basado en la SpO2, discriminó pacientes con IAH ≥ 5 e/h con alta precisión y valor predictivo positivo, superando la eficacia diagnóstica del IDO convencional.

Análisis de diferencias de segundo orden aplicado a la señal de flujo aéreo monocanal para la ayuda al diagnóstico del síndrome de la apnea-hipopnea del sueño en niños

2017-01-01T00:00:00Z

Este estudio se centra en el análisis automático de la señal de flujo aéreo monocanal (FA) como ayuda en el diagnóstico del Síndrome de Apnea-Hipopnea del Sueño (SAHS) pediátrico. En concreto, se ha evaluado la utilidad diagnóstica de medidas extraídas de los diagramas de diferencias de segundo orden del FA, y la señal de variabilidad de frecuencia respiratoria (respiratory rate variability, RRV) que se obtiene de la misma. Para ello, se ha contado con 501 registros procedentes de niños de 0 a 13 años. El análisis se ha realizado en tres etapas metodológicas: (i) extracción de características del diagrama de diferencias de segundo orden, (ii) selección de características relevantes y no redundantes empleando el algoritmo fast correlation-based filter (FCBF) y (iii) evaluación de la capacidad diagnostica conjunta de las medidas mediante 3 clasificadores: regresión logística (RL), linear discriminant analysis (LDA) y quadratic discriminant analysis (QDA). FCBF seleccionó automáticamente características óptimas tanto de FA como de RRV, mostrando la complementariedad de ambas señales. Los modelos fueron entrenados con las características seleccionadas. Para los puntos de corte 1 e/h, 5e/h y 10 e/h, la máxima precisión se alcanzó con el modelo RL (76.9%, 63.4% y 80.5%, respectivamente). Estos resultados sugieren que el análisis de la señal de FA mediante características de los diagramas de diferencias de segundo orden es de utilidad para ayudar a identificar el SAHS en sujetos pediátricos de acuerdo con los diferentes grados de severidad de la enfermedad.

MEDUSA: una nueva herramienta para el desarrollo de sistemas Brain-Computer Interface basada en Python

2018-01-01T00:00:00Z

En este estudio se presenta MEDUSA, una nueva plataforma para la implementación de sistemas Brain-Computer Interface (BCI), utilizando como señal de control los potenciales evocados P300 generados mediante el paradigma odd-ball visual. Las principales características de MEDUSA son: i) diseño modular, conectando las distintas partes de la aplicación mediante estructuras simples; ii) arquitectura especialmente diseñada para entornos de investigación, que permite implementar nuevos paradigmas de estimulación, métodos de pre-procesado de señal, o algoritmos de extracción, selección y clasificación de características de manera sencilla e integrarlos rápidamente en el flujo de ejecución; iii) desarrollo en Python: un lenguaje multiplataforma muy utilizado en investigación por su simplicidad y versatilidad, disponiendo además de gran cantidad de librerías que disminuyen el tiempo de desarrollo; iv) amplia documentación, con ejemplos de aplicación y código detalladamente comentado; v) interfaz gráfica atractiva y moderna, que permite modificar de manera sencilla gran cantidad de parámetros de la plataforma.

Caracterización del registro portátil de oximetría nocturna mediante técnicas de dinámica simbólica en niños con sospecha de apnea del sueño

2018-01-01T00:00:00Z

Introducción: Las nuevas tecnologías pueden acelerar la detección del síndrome de apnea-hipopnea del sueño (SAHS) pediátrico. El objetivo del estudio consiste en evaluar la utilidad de la entropía simbólica (SymbEn) para caracterizar la saturación de oxígeno en sangre (SpO2) registrada mediante el Phone Oximeter, un dispositivo que integra un sensor de oximetría conectado a un Smartphone. SymbEn es una nueva medida no lineal de complejidad no aplicada previamente en SpO2. Permite caracterizar con mayor precisión que las medidas clásicas los cambios en la dinámica de la oximetría, especialmente difícil en el SAHS pediátrico. Material y métodos: Se analizaron 142 registros de SpO2 obtenidos mediante el Phone Oximeter (frecuencia de muestreo 1 Hz, resolución 0,1%) en el British Columbia Children’s Hospital de Vancouver (tabla). La polisomnografía simultánea se tomó como gold standard, diagnosticando a cada niño en base a su índice de apnea-hipopnea (IAH). Para caracterizar la dinámica de la SpO2 se empleó SymbEn, que convierte la serie temporal en una secuencia de símbolos y cuantifica su complejidad mediante la entropía de Shannon. Mediante una umbralización asimétrica se cuantificaron las desaturaciones y resaturaciones mayores del 1%, 2% y 3%. Dada la variación lenta de la señal de oximetría, SymbEn se aplicó sobre tramas de 5 minutos (pseudo-estacionarias), empleando símbolos de 8 elementos (m = 8) y un retardo de 1 segundo (tao = 1). Se aplicaron los puntos de corte de SAHS infantil convencionales: no SAHS (IAH < 1 evento/h), SAHS leve (1 ≤ IAH < 5 eventos/h), SAHS moderado-severo (IAH ≥ 5 eventos/h). Resultados: Se observó una relación lineal significativa entre SymbEn y el IAH (rho = 0,42, p < < 0,05), no estando correlacioda con la edad (p = 0,24) ni con el IMC (p = 0,89). Se alcanzaron diferencias estadísestadísticas significativas (p < 0,05) entre los valores de SymbEn de los 3 grupos bajo estudio. En la figura se muestra la tendencia creciente con la gravedad de la enfermedad, con valores medios de SymbEn de 0,189 [0,179,0,204] (mediana, rango intercuartil) para el grupo no SAHS, 0,199 [0,183, 0,211] en el grupo SAHS leve y 0,214 [0,191, 0,238] en el grupo SAHS moderado-grave. Conclusiones: SymbEn permite cuantificar las diferencias en la dinámica de la señal de SpO2 registrada mediante Phone Oximeter en niños con diferente gravedad de SASH.

Utilidad de los patrones binarios locales aplicados a la señal de oximetría en la ayuda al diagnóstico del síndrome de la apnea-hipopnea del sueño en niños

2018-01-01T00:00:00Z

Introducción: Estudios previos han demostrado la utilidad del análisis automático de la señal de saturación de oxígeno en sangre (SpO2) procedente de la oximetría nocturna como alternativa a la polisomnografía (PSG) en la ayuda al diagnóstico del síndrome de la apnea-hipopnea del sueño (SAHS) en niños. Varios de estos estudios mostraron la utilidad de distintas técnicas de análisis no lineal aplicados a señales de SpO2. Por ello, en este estudio se propone la aplicación de los patrones binarios locales (PBL), un método no lineal no aplicado previamente a la señal de SpO2. Objetivos: Evaluar la utilidad de los PBL en la caracterización de la señal de oximetría nocturna dentro del contexto de la ayuda al diagnóstico del SAHS pediátrico. Método: Población de 298 niños (55.7% varones) remitidos al Comer Children’s Hospital de la Universidad de Chicago (EE.UU.) por sospecha de padecimiento de SAHS. Se diseñó un modelo de regresión logística (RL) utilizando características estadísticamente significativas extraídas de los PBL y el índice de desaturación de oxígeno del 3% (ID3). Se evaluó el rendimiento de las características individuales y el modelo RL para un punto de corte del índice de apnea-hipopnea de 5 eventos por hora (e/h) de sueño, utilizado para detectar la presencia de SAHS moderado-a-severo. Resultados: Se obtuvieron diferencias significativas (p-valor<0.01) en 5 características extraídas de los PBL y en el ID3. La característica con mayor rendimiento de los PBL alcanzó una precisión del 77.2% (74.6% Sensibilidad, 79.3% Especificidad), mientras que el ID3 alcanzó una precisión del 76.5% (80.6% Sensibilidad, 73.2% Especificidad) para un punto de corte de 5 e/h. Además, el modelo RL alcanzó una precisión diagnóstica del 81.2% (74.6% Sensibilidad, 86.6% Especificidad), superando el rendimiento diagnóstico de las características individuales. Conclusión: Los PBL contribuyen a mejorar el rendimiento diagnóstico de la señal de oximetría en el contexto del SAHS infantil.

Aplicación de la entropía espectral a la señal de variabilidad de pulso para incrementar el potencial de la oximetría en el diagnóstico de la apnea del sueño a domicilio

2018-01-01T00:00:00Z

Introducción: A pesar de presentar el mayor potencial diagnóstico entre los parámetro obtenidos durante la oximetría, el índice de desaturaciones de oxígeno en sangre del 3% (ODI3) infraestima el síndrome de la apnea-hipopnea del sueño (SAHS). Recientes estudios mostraron la utilidad de la información procedente de la entropía espectral de la señal de variabilidad de la frecuencia cardiaca para la detección automática del SAHS. La señal de variabilidad de pulso (PRV) registra una información similar durante la propia oximetría. Objetivos: Evaluar la capacidad de un modelo de red neuronal (RN) artificial entrenado con el ODI3 y la información de la señal PRV, obtenidos en el domicilio, para estimar automáticamente el índice de apnea hipopnea (IAH). Método: Población de 200 adultos (67.5% varones) con sospecha de SAHS. La referencia diagnóstica fue la PSG realizada en el domicilio (12 no SAHS, 46 leves, 46 moderados y 96 severos). Se utilizaron el ODI3 y la entropía espectral de las bandas de frecuencia típicas VLF (0-0.04 Hz), LF (0.04-0.15 Hz) y HF (0.15-0.4Hz) del espectro de la señal PRV, para entrenar un modelo RN de estimación automática del IAH (grupo de entrenamiento: 50%). Se testeó el modelo en un grupo de sujetos independiente (grupo de test: 50%). Resultados: El IAH estimado por el modelo RN (ODI3 y entropías espectrales de la señal PRV) predijo correctamente la severidad del 78% de los sujetos, alcanzando 0.919 ICC, 0.655 kappa de Cohen para 4 clases, y precisiones del 96.0% (IAH=5), 91.0% (IAH=15) y 88.0% (IAH=30). Estos resultados mejoraron la capacidad diagnóstica del ODI3 en todos los estadísticos: 52% de predicción de severidad, 0.840 ICC, 0.470 kappa y precisiones del 90.0%, 88.0% y 82.0%, respectivamente. Conclusión: La entropía espectral de la señal PRV aporta información complementaria al ODI3 que mejora la capacidad de la oximetría para diagnosticar el SAHS en el domicilio.

Caracterización de los Patrones de Flujo de Información en el EEG de Pacientes con Deterioro Cognitivo Leve

2017-01-01T00:00:00Z

El objetivo de este trabajo es estudiar los cambios que el deterioro cognitivo leve (DCL) provoca en los patrones de flujo de información cerebral. Para ello, se registró la actividad electroencefalográfica de 41 pacientes con DCL y 37 controles cognitivamente sanos sin diferencias significativas de edad y sexo. Para caracterizar la red neuronal de cada uno de ellos, se calculó una medida de conectividad efectiva: el índice de pendiente de fase (PSI, Phase Slope Index). Nuestros resultados muestran una disminución estadísticamente significativa del PSI en las bandas bajas de frecuencia para los pacientes con DCL, en comparación con el grupo de control (p-valor<0.05, test U de Mann-Whitney). Estos patrones anormales pueden estar debidos a cambios estructurales del cerebro sufridos por los pacientes: disminución del tamaño del hipocampo, atrofia del lóbulo temporal medial o pérdida de volumen de materia gris.

Detección de lesiones rojizas en imágenes de fondo de ojo aplicando diferencias de color en el espacio CIELAB

2017-01-01T00:00:00Z

La retinopatía diabética (RD) es una importante causa de pérdida de visión en la población activa de los países desarrollados. Los sistemas automáticos basados en la detección de lesiones asociadas a la RD pueden ser de gran ayuda para el diagnóstico temprano de la enfermedad. El objetivo de este trabajo fue detectar automáticamente las lesiones rojizas (LR), entre las que se incluyen microaneurismas (MA) y hemorragias (HE). En primer lugar, en una etapa de preprocesado se normalizaron las imágenes de entrada. A continuación, se segmentaron las regiones candidatas a ser LR. Para ello se aplicó la técnica DeltaE, que mide diferencias de color, junto con un filtro Laplaciano de Gaussiana. Por último, se clasificaron los candidatos haciendo uso de una red neuronal Multilayer Perceptron (MLP). La base de datos (BD) empleada contenía 210 retinografías. El 50% presentaba algún tipo de LR y el otro 50% se correspondía con retinas sanas. La BD se dividió aleatoriamente en un conjunto de entrenamiento (105 imágenes) y en otro de test (105 imágenes). Considerando un criterio basado en píxel, se obtuvo una sensibilidad del 79.2% y un valor predictivo positivo del 76.3%. Con un criterio basado en imagen, se alcanzó un 81.8% de precisión, un 85.5% de sensibilidad y un 76.3% de especificidad.

Análisis de fluctuaciones sin tendencias (DFA) en los registros de oximetría para la ayuda en el diagnóstico del síndrome de la apnea-hipopnea del sueño infantil

2017-01-01T00:00:00Z

En este estudio se pretende simplificar el diagnóstico del Síndrome de la Apnea-Hipopnea del Sueño (SAHS) infantil. Para ello, se ha desarrollado una metodología basada en el análisis automático de la señal de saturación de oxígeno en sangre (SpO2) procedente de la oximetría nocturna. Se ha utilizado una base de datos compuesta por registros de SpO2 de 298 niños. En primer lugar, se ha aplicado el análisis de fluctuaciones sin tendencias (DFA) para extraer características que permitan caracterizar relaciones de escala y fluctuaciones producidas en la señal de SpO2. A continuación, se ha entrenado un clasificador binario basado en análisis discriminante lineal (LDA) a partir de las características extraídas para determinar la presencia de SAHS. Esta metodología se ha evaluado utilizando tres puntos de corte del índice de apnea-hipopnea (IAH) empleados para determinar la severidad del SAHS en niños: 1, 5 y 10 eventos por hora de sueño (e/h). Los resultados obtenidos mostraron diferencias en las fluctuaciones y las relaciones de escala de la señal de SpO2 asociadas a la severidad del SAHS. En términos de precisión, el modelo LDA alcanzó un elevado rendimiento diagnóstico a la hora de determinar la presencia de SAHS moderado (IAH≥5 e/h, 81.2%) y SAHS severo (IAH≥10 e/h, 84.6%). Estos resultados sugieren que el análisis de la señal de SpO2 mediante DFA es útil para determinar la presencia de SAHS infantil moderado-asevero.

Estudio de la conectividad neuronal dinámica en la enfermedad de Alzheimer

2017-01-01T00:00:00Z

El objetivo de este estudio fue caracterizar las propiedades dinámicas de la conectividad funcional de la actividad electroencefalográfica (EEG) espontánea en la enfermedad de Alzheimer (EA). Se calculó el módulo al cuadrado de la coherencia (MSCOH) de 62 enfermos con demencia debida a EA y 36 controles cognitivamente sanos. Se estimó la MSCOH en tramas de 30 segundos con ventanas no solapadas de diferentes longitudes (1, 2, 3, 5 y 10 segundos) y se estudió:(i) la variabilidad de la conectividad funcional entre cada par de electrodos en la banda alfa (8 - 13 Hz) en función del tamaño de la ventana; (ii) si las fluctuaciones observadas reflejaban cambios reales de conectividad funcional mediante un análisis de subrogación; y (iii) la estabilidad de la medida en función del tamaño de la ventana. Los resultados muestran una reducción significativa de la conectividad dinámica de los enfermos de EA respecto a los controles en las ventanas de 2 y 3 segundos. Asimismo, se concluye que parte de la variabilidad en la medida se podría deber a conectividad funcional dinámica.

Bispectral Analysis to Enhance Oximetry as a Simplified Alternative for Pediatric Sleep Apnea Diagnosis

2018-01-01T00:00:00Z

This study aims at assessing the bispectral analysis of blood oxygen saturation (SpO2) from nocturnal oximetry to help in pediatric sleep apnea-hypopnea syndrome (SAHS) diagnosis. Recent studies have found excessive redundancy in the SAHS-related information usually extracted from SpO2, while proposing only two features as a reduced set to be used. On the other hand, it has been suggested that SpO2 bispectral analysis is able to provide complementary information to common anthropometric, spectral, and clinical variables. We address these novel findings to assess whether bispectrum provides new non-redundant information to help in SAHS diagnosis. Thus, we use 981 pediatric SpO2 recordings to extract both the reduced set of features recently proposed as well as 9 bispectral features. Then, a feature selection method based on the fast correlation-based filter and bootstrapping is used to assess redundancy among all the features. Finally, the non-redundant ones are used to train a Bayesian multi-layer perceptron neural network (BY-MLP) that estimate the apnea-hypopnea index (AHI), which is the diagnostic reference variable. Bispectral phase entropy was found complementary to the two previously recommended features and a BY-MLP model trained with the three of them reached high agreement with actual AHI (intra-class correlation coefficient = 0.889). Estimated AHI also showed high diagnostic ability, reaching 82.1%, 81.9%, and 90.3% accuracies and 0.814, 0.880, and 0.922 area under the receiver-operating characteristics curve for three common AHI thresholds: 1 e/h, 5 e/h, and 10 e/h, respectively. These results suggest that the information extracted from the bispectrum of SpO2 can improve the diagnostic performance of the oximetry test.