RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Tecnología Deep Learning aplicada a señales respiratorias para la ayuda al diagnóstico de la apnea del sueño
A1 Fernández Poyatos, Marta
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid
K1 Apnea del sueño
K1 Señal torácica
K1 Señal abdominal
AB La apnea del sueño es una enfermedad con una alta prevalencia en la población adulta, llegandoa afectar hasta al 38% de la misma. Las personas que la padecen sufren pausas respiratoriasrecurrentes durante el sueño que acarrean una ventilación inadecuada y sueño fragmentado y noreparador. Además, la apnea del sueño ha sido asociada con múltiples e importantes problemasde salud, incluyendo enfermedades cardiovasculares, diabetes y un riesgo más elevado de padecercáncer. A pesar de ello, se trata de una enfermedad muy infradiagnosticada.La prueba diagnóstica estándar es la polisomnografía nocturna (PSG). La PSG se lleva a caboen una unidad del sueño especializada y durante la misma se monitorizan y adquieren hasta 32señales fisiológicas de cada paciente. A pesar de la eficacia de la PSG, esta presenta importanteslimitaciones como su complejidad, su alto coste, y el tiempo consumido por los especialistasen la inspección de todas las señales nocturnas adquiridas. Debido a estas limitaciones y la altaprevalencia de la enfermedad, las unidades del sueño no son capaces de abordar todas laspruebas necesarias, produciéndose largas listas de espera y retrasos en el diagnóstico y acceso altratamiento. Es por ello que se hace necesario encontrar alternativas diagnósticas más sencillas.
YR 2022
FD 2022
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57292
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57292
LA spa
NO Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)
DS UVaDOC
RD 12-sep-2024