Diseño y desarrollo de un sistema para automatizar el diagnóstico de narcolepsia tipo II mediante redes neuronales artificiales usando el registro polisomnográfico en un instituto del sueño

Descripción del Articulo

La tesis titulada “Diseño y desarrollo de un sistema para automatizar el diagnóstico de narcolepsia tipo II mediante redes neuronales artificiales usando el registro polisomnográfico en un instituto del sueño”, tiene como objetivo principal diseñar y desarrollar un sistema para apoyar al diagnóstico...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Carpio Cornejo, Gustavo Willy
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2020
Institución:Universidad Tecnológica del Perú
Repositorio:UTP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/3216
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12867/3216
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Automatización de procesos
Narcolepsia
Redes neuronales artificiales
Estudio del sueño
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.06.00
Descripción
Sumario:La tesis titulada “Diseño y desarrollo de un sistema para automatizar el diagnóstico de narcolepsia tipo II mediante redes neuronales artificiales usando el registro polisomnográfico en un instituto del sueño”, tiene como objetivo principal diseñar y desarrollar un sistema para apoyar al diagnóstico de la narcolepsia tipo II mediante redes neuronales aplicado a las señales electroencefalográficas (EEG) con la finalidad de brindar un soporte tecnológico y automatizado para la evaluación de pacientes neurológicos. Las muestras utilizadas fueron provenientes de la Clínica San Felipe, del Área de Neurociencias, con un total de 10 pacientes controles y 7 pacientes con narcolepsia tipo II. Se utilizó el estándar de la Academia Americana de la Medicina del Sueño (AASM) para obtener épocas de treinta segundos en los canales F3A2, F4A1, C3A2, C4A1, O1A2 y O2A1. Se implementó algoritmos para analizar las señales EEG en dominios de frecuencia y tiempo – frecuencia a través de la Transformada de Fourier y la Transformada Wavelet respectivamente, para su posterior automatización con el perceptrón multicapa (MLP). Entre las conclusiones se encontró patrones característicos entre cada estadío del sueño (WAKE, REM, N3, N2, N1), se observó un menor ancho de banda en los husos del sueño y el doble de dinamismo en el ciclo del sueño en los pacientes con narcolepsia tipo II, el sistema presenta una exactitud, precisión y similitud mayor al 83%.
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