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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/4461

    Título
    Extracción y clasificación de características del electrocardiograma y la variabilidad del ritmo cardiaco. Aplicación al síndrome de la apnea-hipopnea del sueño
    Autor
    Gómez Pilar, JavierAutoridad UVA Orcid
    Director o Tutor
    Hornero Sánchez, RobertoAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de TelecomunicaciónAutoridad UVA
    Año del Documento
    2013
    Titulación
    Máster en Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones
    Résumé
    El propósito de este TFM es evaluar la utilidad del análisi automático de la señal de variabilidad del ritmo cardiaco (HRV) procedente del electrocardiograma (ECG)como posible alternativa a la polisomnografía (PSG) para ayudar al diagnóstico del Síndrome de Apnea-Hipopnea del Sueño (SAHS). Para ello, se dispuso de 240 registros de ECG procedentes de sujetos sospechosos de padecer SAHS. Estos registros fueron procesados mediante técnicas de análisis espectral y no lineal para la extracción de características. Posteriormente, se realizó una selección de dichas características mediante regresión logística paso a paso para, finalmente, realizar una clasificación basada en máquinas de soporte vectorial (SVM). Los sujetos fueron divididos en dos grupos: entrenamiento (sobre los que se extrajeron una serie de umbrales óptimos de decisión diagnóstica) y test (con lo que se midió el rendimiento diagnóstico). Dicho rendimiento fue expresado en términos de sensibilidad, especificidad, precisión y área bajo la curva ROC (AROC).
    Materias (normalizadas)
    Electrocardiografía-Informática
    Departamento
    Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingenieria Telemática
    Idioma
    spa
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/4461
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Máster UVa [7034]
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    Nombre:
    TFM-G265.pdf
    Tamaño:
    2.040Mo
    Formato:
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