Clasificación de las etapas del sueño a partir de la variabilidad de la frecuencia cardíaca mediante SVM

Elvia Palacios, Martin, Oswaldo Mendez, Juha M. Kortelainen, Edgar Arce-Santana, Sergio Cerutti, Anna, M. Bianchi

Research output: Contribution to conferenceConference articleScientific

Abstract

Se considera el uso de las Maquinas de Soporte Vectorial (SVM) para la clasificación de la macroestructura del sueño (WAKE+NREM y REM). Los datos para la clasificación corresponden a 11 sujetos femeninos. La extracción de caracterí sticas de la señal de Variabilidad de la Frecuencia Card yaca (HRV) se realizó mediante el anal ísis del Modelo Autorregresivo Variante en el Tiempo (TVAM). Los resultados obtenidos son que las SVM tienen potencialidades para poder clasificar la macroestructura del sueño. En conclusión, el desarrollo de un algoritmo de clasificación automática de la matroestructura del sueño puede ser importante para poder reducir los costos y tiempo de la evaluación de la calidad del sueño dentro y fuera del hospital.
Original languageSpanish
Publication statusPublished - 2010
MoE publication typeNot Eligible
EventXIV Congreso Latinoamericano de automática, 24. - 27. August 2010, CENI, Campus universidad de Santiago de Chile -
Duration: 1 Jan 2010 → …

Conference

ConferenceXIV Congreso Latinoamericano de automática, 24. - 27. August 2010, CENI, Campus universidad de Santiago de Chile
Period1/01/10 → …

Keywords

  • maquinas de vectores soporte
  • clasificación
  • variabilidad del ritmo cardiaco
  • macroestructura del sueño

Cite this

Palacios, E., Mendez, M. O., Kortelainen, J. M., Arce-Santana, E., Cerutti, S., & Bianchi, A. M. (2010). Clasificación de las etapas del sueño a partir de la variabilidad de la frecuencia cardíaca mediante SVM. Paper presented at XIV Congreso Latinoamericano de automática, 24. - 27. August 2010, CENI, Campus universidad de Santiago de Chile, .
Palacios, Elvia ; Mendez, Martin, Oswaldo ; Kortelainen, Juha M. ; Arce-Santana, Edgar ; Cerutti, Sergio ; Bianchi, Anna, M. / Clasificación de las etapas del sueño a partir de la variabilidad de la frecuencia cardíaca mediante SVM. Paper presented at XIV Congreso Latinoamericano de automática, 24. - 27. August 2010, CENI, Campus universidad de Santiago de Chile, .
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Palacios, E, Mendez, MO, Kortelainen, JM, Arce-Santana, E, Cerutti, S & Bianchi, AM 2010, 'Clasificación de las etapas del sueño a partir de la variabilidad de la frecuencia cardíaca mediante SVM' Paper presented at XIV Congreso Latinoamericano de automática, 24. - 27. August 2010, CENI, Campus universidad de Santiago de Chile, 1/01/10, .

Clasificación de las etapas del sueño a partir de la variabilidad de la frecuencia cardíaca mediante SVM. / Palacios, Elvia; Mendez, Martin, Oswaldo; Kortelainen, Juha M.; Arce-Santana, Edgar; Cerutti, Sergio; Bianchi, Anna, M.

2010. Paper presented at XIV Congreso Latinoamericano de automática, 24. - 27. August 2010, CENI, Campus universidad de Santiago de Chile, .

Research output: Contribution to conferenceConference articleScientific

TY - CONF

T1 - Clasificación de las etapas del sueño a partir de la variabilidad de la frecuencia cardíaca mediante SVM

AU - Palacios, Elvia

AU - Mendez, Martin, Oswaldo

AU - Kortelainen, Juha M.

AU - Arce-Santana, Edgar

AU - Cerutti, Sergio

AU - Bianchi, Anna, M.

PY - 2010

Y1 - 2010

N2 - Se considera el uso de las Maquinas de Soporte Vectorial (SVM) para la clasificación de la macroestructura del sueño (WAKE+NREM y REM). Los datos para la clasificación corresponden a 11 sujetos femeninos. La extracción de caracterí sticas de la señal de Variabilidad de la Frecuencia Card yaca (HRV) se realizó mediante el anal ísis del Modelo Autorregresivo Variante en el Tiempo (TVAM). Los resultados obtenidos son que las SVM tienen potencialidades para poder clasificar la macroestructura del sueño. En conclusión, el desarrollo de un algoritmo de clasificación automática de la matroestructura del sueño puede ser importante para poder reducir los costos y tiempo de la evaluación de la calidad del sueño dentro y fuera del hospital.

AB - Se considera el uso de las Maquinas de Soporte Vectorial (SVM) para la clasificación de la macroestructura del sueño (WAKE+NREM y REM). Los datos para la clasificación corresponden a 11 sujetos femeninos. La extracción de caracterí sticas de la señal de Variabilidad de la Frecuencia Card yaca (HRV) se realizó mediante el anal ísis del Modelo Autorregresivo Variante en el Tiempo (TVAM). Los resultados obtenidos son que las SVM tienen potencialidades para poder clasificar la macroestructura del sueño. En conclusión, el desarrollo de un algoritmo de clasificación automática de la matroestructura del sueño puede ser importante para poder reducir los costos y tiempo de la evaluación de la calidad del sueño dentro y fuera del hospital.

KW - maquinas de vectores soporte

KW - clasificación

KW - variabilidad del ritmo cardiaco

KW - macroestructura del sueño

M3 - Conference article

ER -

Palacios E, Mendez MO, Kortelainen JM, Arce-Santana E, Cerutti S, Bianchi AM. Clasificación de las etapas del sueño a partir de la variabilidad de la frecuencia cardíaca mediante SVM. 2010. Paper presented at XIV Congreso Latinoamericano de automática, 24. - 27. August 2010, CENI, Campus universidad de Santiago de Chile, .