Método de estadiaje del sueño basado en información electrocardiográfica y electromiográfica

Resumen

Esta comunicación presenta un método automático para realizar el estadiaje de sueño utilizando única y exclusivamente datos de ritmo cardíaco y actimetría. El método ha sido desarrollado utilizando la base de datos de registros polisomnográficos (PSG) DREAMS e incluye herramientas para la detección de la onda R del electrocardiograma (ECG) en registros provenientes de la rutina clínica. Una vez detectados los instantes de tiempo en los que aparecen las ondas R, se utilizan para desarrollar un sistema personalizado de estadiaje de sueño automático basado en métodos de Machine Learning (ML). A continuación, se estudia si la inclusión de parámetros extraídos de la actimetría (concebida como actividad motora a partir de las señales de electromiografía (EMG)) mejora el rendimiento del clasificador. Los resultados demuestran que es posible predecir las fases del sueño a partir de la señal de ECG con una exactitud media del 96.04%. La inclusión de la actimetría obtenida a partir del EMG mejora de forma estadísticamente significativa (0.0083 < p < 0.00002) la capacidad del clasificador sin necesidad de utilizar señal electroencefalográfica (EEG) llegando al 97.91% en exactitud media para todos los registros de la base de datos DREAMS.