ECG-ENET: Red neuronal convolucional explicable para la ayuda en el diagnóstico de la apnea del sueño infantil
Author
García Vicente, C.; Gutiérrez Tobal, G. C.; Jiménez García, J.; Martín Montero, A.; Gozal, D.; [et al.]Knowledge Area
Tecnología ElectrónicaSponsors
Este estudio ha sido financiado por el MCIN/AEI10. 13039/501100011033, ERDF, y ‘NextGenerationEU/PRTR’ ( PID2020-115468RB-I00 y PDC2021-120775-I00), por el CIBER-BBN (CB19/01/00012) y el proyecto TinyHeart (Early Stage 2022). El NSRR fue financiado por el NHLBI (R24 20 HL114473, 75N92019R002). C. García-Vicente cuenta con un contrato "Ayudas para contratos predoctorales para la Formación de Doctores" del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (PRE2021-100792).Publication date
2023-11Publisher
Universidad Politécnica de CartagenaBibliographic Citation
GARCÍA VICENTE, C., et al. ECG-ENET: Red neuronal convolucional explicable para la ayuda en el diagnóstico de la apnea del sueño infantil. En: XLI Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica. Cartagena: Universidad Politécnica de Cartagena, 2023. Pp. 14-17. ISBN: 978-84-17853-76-1Keywords
ECG-ENETSueño infantil
Apnea obstructiva del sueño
Polisomnografía
Abstract
La apnea obstructiva del sueño (AOS) consiste en un trastorno respiratorio, que en niños se ha vinculado con el sistema cardíaco y un aumento del riesgo cardiovascular. El diagnóstico estándar es la polisomnografía (PSG), pero su coste, complejidad e incomodidad, especialmente en niños, limitan su disponibilidad y contribuyen a un infra diagnóstico de la enfermedad. Para abordar esta situación, se propone por primera vez una alternativa simplificada utilizando el electrocardiograma (ECG) nocturno y una red neuronal convolucional (CNN) que estima la severidad de la AOS pediátrica. Además, se plantea el método Gradient-weighted Class Activation Mapping (GradCAM) para interpretar los resultados de la CNN. Para ello, se han analizado 1610 registros de ECG de niños. El rendimiento de nuestro enfoque superó los mejores resultados de estudios previos (Cohen’s kappa de 4 clases 0,359 vs. 0,166 y precisión de 4 clases 56,52% vs. 41,89%). Además, GradCAM identificó patrones bradicardia-taquicardia ...
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