Detección de apnea obstructiva del sueño a través de la variabilidad de la frecuencia cardíaca

Autores/as

  • Jonatas de Lira Rocha Universidade Vila Velha (UVV)
  • Evandro Ottoni Teatini Salles Universidade Estadual de Campinas (Unicamp)
  • Rodrigo Varejão Andreão Institut Nactional des Télécommunications (INT)

DOI:

https://doi.org/10.59681/2175-4411.v15.iEspecial.2023.1084

Palabras clave:

Diagnóstico, Frecuencia cardiaca, Síndromes de Apnea del Sueño

Resumen

La apnea obstructiva del sueño (AOS) es un problema respiratorio que interfiere con la calidad de vida humana. La detección de OSA se puede hacer indirectamente a través del análisis de la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC). En este contexto, este trabajo investiga el uso de HRV en la detección de OSA. Para ello, se utilizó en el estudio un conjunto de registros de ECG de una base de datos de personas que padecen AOS. En primer lugar, se extraen mediciones estadísticas de la HRV en los dominios de tiempo y frecuencia de cada tramo de 5 minutos de la señal de ECG, que sirven como características de entrada del clasificador. Se implementaron y compararon los siguientes clasificadores: red neuronal (NN), k-vecinos más cercanos (KNN) y máquina de vectores de soporte (SVM). Los resultados alcanzados en términos de precisión fueron 79,3% para NN, 80,9% para KNN y 83,0% para SVM en la detección de AOS.

Biografía del autor/a

Jonatas de Lira Rocha, Universidade Vila Velha (UVV)

Bacharelado em Engenharia Elétrica, Universidade Vila Velha (UVV).

Evandro Ottoni Teatini Salles, Universidade Estadual de Campinas (Unicamp)

Doutorado em Engenharia Elétrica, Universidade Estadual de Campinas (Unicamp).

Rodrigo Varejão Andreão, Institut Nactional des Télécommunications (INT)

Doutorado em otimização e Segurança de Sistemas, Institut Nactional des Télécommunications (INT).

Citas

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Publicado

2023-07-20

Cómo citar

Rocha, J. de L., Salles, E. O. T., & Andreão, R. V. (2023). Detección de apnea obstructiva del sueño a través de la variabilidad de la frecuencia cardíaca. Journal of Health Informatics, 15(Especial). https://doi.org/10.59681/2175-4411.v15.iEspecial.2023.1084

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