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dc.contributor.authorMorgenstern de Muller, Christian Rudolf
dc.contributor.authorBolz, Armin
dc.contributor.authorSchwaibold, Matthias
dc.contributor.authorRanderath, W.
dc.contributor.authorJané Campos, Raimon
dc.contributor.otherUniversitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial
dc.contributor.otherInstitut de Bioenginyeria de Catalunya
dc.date.accessioned2010-07-30T16:29:51Z
dc.date.available2010-07-30T16:29:51Z
dc.date.created2009
dc.date.issued2009
dc.identifier.citationMorgenstern, C.R. [et al.]. Diferenciación automática de hipopneas mediante la señal de presión esofágica durante el sueño. A: Sociedad Española de Ingeniería Biomédica. Congreso. "XXVII Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica". Cadiz: 2009, p. 593-596.
dc.identifier.isbn: 978-84-608-0990-6
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2117/8511
dc.description.abstractLa diferenciación entre hipopneas obstructivas y centrales es uno de los trabajos más recurrentes en el diagnóstico de los trastornos respiratorios del sueño. La medición de presión esofágica (Pes) es el método gold-standard para medir el esfuerzo respiratorio e identificar estos eventos. Pero al ser una técnica invasiva su uso en la rutina clínica está muy limitado. Por ello se han ido proponiendo sistemas no-invasivos para la diferenciación de eventos respiratorios. Sin embargo su adopción ha sido lenta debido a limitaciones en su validación, ya que la creación de un set de validación mediante la clasificación manual por un experto humano es una tarea poco eficiente. En el presente trabajo se propone un nuevo sistema para la diferenciación automática y objetiva entre hipopneas centrales y obstructivas mediante la señal gold-standard de Pes. Un experto humano clasificó manualmente en un primer paso 356 hipopneas de 16 pacientes para crear un set de validación gold-standard. Entonces se extrajeron automáticamente varios parámetros de cada hipopnea para entrenar y testear clasificadores (Análisis Discriminante, Support Vector Machines y adaboost) para diferenciar las hipopneas con la señal de Pes gold-standard. La diferenciación automática de nuestros clasificadores obtuvo unos resultados prometedores, obteniendo una sensibilidad de 0.88, una especificidad de 0.93 y una exactitud de 0.90. Este sistema parece ser por tanto prometedor para una diferenciación automática entre hipopneas obstructivas y centrales.
dc.format.extent4 p.
dc.language.isospa
dc.subjectÀrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Aplicacions de la informàtica::Bioinformàtica
dc.subject.lcshSleep apnea syndromes -- Diagnosis -- Equipment and supplies
dc.titleDiferenciación automática de hipopneas mediante la señal de presión esofágica durante el sueño
dc.typeConference report
dc.subject.lemacRespiració -- Mesurament
dc.subject.lemacApnea
dc.contributor.groupUniversitat Politècnica de Catalunya. SISBIO - Senyals i Sistemes Biomèdics
dc.description.peerreviewedPeer Reviewed
dc.rights.accessRestricted access - publisher's policy
local.identifier.drac2544543
dc.description.versionPostprint (published version)
local.citation.authorMorgenstern, C.R.; Bolz, A.; Schwaibold, M.; Randerath, W.; Jané, R.
local.citation.contributorSociedad Española de Ingeniería Biomédica. Congreso
local.citation.pubplaceCadiz
local.citation.publicationNameXXVII Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica
local.citation.startingPage593
local.citation.endingPage596


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