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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 es_ES
dc.contributor Juan Pablo Amezquita Sanchez es_ES
dc.creator Andrea Viviana Pérez Sánchez es_ES
dc.date 2021-09-01
dc.date.accessioned 2022-02-01T15:33:18Z
dc.date.available 2022-02-01T15:33:18Z
dc.date.issued 2021-09-01
dc.identifier.uri http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3412
dc.description La epilepsia es un trastorno cerebral que afecta aproximadamente a 50millones de personas en todo el mundo y se caracteriza por generar convulsiones recurrentes, que pueden poner a los pacientes en permanente riesgo por las caídas ,ahogamientos, quemaduras y convulsiones prolongadas que pueden sufrir. Por estas razones, es de vital importancia proponer un método/metodología con la capacidad de predecir una crisis epiléptica minutos antes de su inicio, permitiéndole a los pacientes tomar su medicamento o ponerse a salvo en un lugar seguro con el fin de evitar alguna lesión. En este sentido, este trabajo se desarrolló en 2 vertientes. 1) El desarrollo de una metodología basada en la transformada Wavelet de paquetes e indicadores no lineales como fractales e indicadores estadísticos y un clasificador basado en un árbol de decisiones para la predicción de crisis epilépticas. Por tal motivo, se analizan veintidós indicadores no lineales: cinco dimensiones fractales y diecisiete indicadores estadísticos, para medir los cambios en las propiedades de las señales ECG (Electrocardiograma). Posteriormente, a través del método de Kruskal-Wallis, los indicadores más discriminativos son seleccionados para ser empleados en la predicción de una crisis epiléptica hasta 15 minutos antes de su inicio. Finalmente, un clasificador basado en árbol de decisiones es empleado con el objeto de automatizar la predicción de las crisis epilépticas. Esta metodología, se validó empleando señales ECG monitoreadas en 7 señales con 10 ataques epilépticos, las cuales son proporcionadas por el Instituto de Tecnología de Massachusetts-Beth Israel Hospital (MIT-BIH). 2) Se desarrolló un sistema de adquisición de señales provenientes del cuerpo humano (oxigenación en sangre, ritmo cardíaco, respuesta galvánica de la piel y temperatura) con el fin de adquirir señales fisiológicas, las cuales han mostrado de acuerdo con la literatura su utilidad en la predicción de crisis epilépticas, debido a su relación con el sistema simpático es_ES
dc.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso spa es_ES
dc.relation.requires No es_ES
dc.rights Acceso Abierto es_ES
dc.subject Detección anticipada de eventos epilépticos es_ES
dc.subject Señales ECG es_ES
dc.subject Transformada Wavelet es_ES
dc.subject Indicadores no linelaes es_ES
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es_ES
dc.title Detección anticipada de eventos epilépticos empleando características no lineales es_ES
dc.type Tesis de maestría es_ES
dc.creator.tid Clave CV CONACyT es_ES
dc.contributor.tid curp es_ES
dc.creator.identificador 1002715 es_ES
dc.contributor.identificador AESJ840206HGTMNN04 es_ES
dc.contributor.role Director es_ES
dc.degree.name Maestría en Ciencias (Mecatrónica) es_ES
dc.degree.department Facultad de Ingeniería es_ES
dc.degree.level Maestría es_ES


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Nombre: RI006453.pdf
Tamaño: 2.124Mb
Formato: PDF
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