dc.contributor |
Solà Soler, Jordi |
dc.contributor.author |
Vizcaino Torras, Arnau |
dc.date |
2017-10-02 |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/2117/111297 |
dc.language.iso |
cat |
dc.publisher |
Universitat Politècnica de Catalunya |
dc.rights |
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Spain |
dc.rights |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.rights |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
dc.subject |
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria biomèdica |
dc.subject |
Apnea |
dc.subject |
Apnea |
dc.title |
Tractament de senyals per l'ajut a la diagnosi de l'apnea del son |
dc.type |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
dc.description.abstract |
Diversos estudis científics han observat un lligam entre la falta d’oxigenació del cervell a causa de les
parades en els cicles respiratoris derivada de la presència d’apnees i l’aparició prematura de patologies
que no s’esperen fins a una edat avançada.
L’objectiu principal d’aquest projecte és desenvolupar eines informàtiques per a l’ajut a la detecció del
síndrome de l’apnea del son (SAOS), prèviament a realitzar una Polisomnografia (PSG), que és la prova
mèdica estàndard per diagnosticar trastorns en el son. Es du a terme a partir de l’enregistrament de la
senyal bioacústica dels roncs de pacients durant el son i l’extracció de les seves característiques
temporals i freqüencials.
El treball consta de tres estudis diferents:
• Dos estudis d’aprenentatge automàtic no supervisat: un de mineria de dades i un d’anàlisi
d’agrupament. L’objectiu és crear models representatius de les característiques del ronc de
cada individu i avaluar la possibilitat de detectar la presència del SAOS, únicament a partir del
registre sonor dels roncs i la informació prèvia de cada pacient.
• Un estudi d’aprenentatge automàtic supervisat de classificació i regressió per avaluar quin
algorisme de decisió funciona millor per a la identificació de la severitat del SAOS d’un pacient a
partir dels models desenvolupats. |